Smart City的進化：Super City
日本內閣為實現「Super City」的構想，於2020年2月4日通過《國家戰略特別區域法》部分條文修正案並提交國會審議，擬透過自駕車、無人機物流、遠距醫療等結合社區總體營造，以因應高齡化社會和解決人力不足等課題為目標。
「Super City」係指充分活用第四次工業革命中，人工智慧及大數據等各項最先進技術，領先實現未來生活方式的「完全的未來都市」。不僅在複數領域的智慧化措施中導入管制革新，同時也於生活中實踐，旨在解決社會中的各項課題。「Super City」可說是較早推動的「Smart City」進化版。Smart City具體推動範圍侷限於能源、交通等個別領域的尖端技術實證，而Super City則是以未來都市的整體創建為目標。即Super City的推動至少會同時涵蓋5個領域以上的生活中各項智慧科技，如物流、支付、行政、醫護、教育、環境、防災等；不僅有技術上的實證，更看重先行於未來社會的生活中實現；最重要的是會從居民的角度，而非從技術開發端、供給端，來追求理想的未來社會。
不過現行法規對於Super City的實現是有所侷限的，目前日本雖可依《國家戰略特別區域法》，由國家指定特定地區並實施管制鬆綁、制度改革等特例措施，但在推動管制革新以執行各種近未來技術之實證方面，尚需個別與相關主管機關協商，因此經常耗費數月至數年的時間成本。本次修法將強化各相關主管機關的合作，將制定基本方針明定具體的合作程序，而城市間的合作強化則將會整備開放API（Open Application Programming. Interface）規則及法規；另外Super City的實現需要蒐集、整理各領域之資料，因此擬將「資料協作基盤整備事業」列為法定計畫，且事業實施主體可要求國家及地方政府提供其所擁有的資料；由於Super City的推動將會同時涵蓋多個不同領域，為使各領域的管制革新具整體性且能同時實現，修正案中也規範Super City事業計畫的認定程序。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
黃敏瑜
法律研究員 編譯整理
〈日本提出設置沙盒制度的法律修正案〉，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&i=72&d=7993&no=64
德國聯邦參議院於2021年5月28日通過《電信與電子媒體資料與隱私保護法》（Gesetz zur Regelung des Datenschutzes und des Schutzes der Privatsphäre in der Telekommunikation und bei Telemedien, TTDSG），其目的係保護數位世界中的資料與隱私，平衡數位服務使用者利益與公司經濟利益，並解決因德國電信法（Telekommunikationsgesetz, TKG）、電信媒體法（Telemediengesetz, TMG）與歐盟一般資料保護規則（General Data Protection Regulation, GDPR）同時並行，使消費者、電信服務提供者以及監管機關不確定如何適用上開法律之情況。 TTDSG彙集TKG、TMG中資料與隱私保護相關之條文，包含電信保密（Fernmeldegeheimnis）（第3條至第8條）、交通位置資料（第9條至第13條）、來電通知與號碼顯示（第14條至第16條）、終端使用者名錄和相關資料提供（第17條至第18條），以及允許匿名化、可隨時停止使用服務和保護未成年之相關措施（第19條至第23條），並參考GDPR和電子隱私保護指令（ePrivacy-Richtlinie）新增數位遺產（digitaler Nachlass）、終端設備隱私保護、同意管理以及監管之規定。 TTDSG於第4條新增數位遺產規定，終端使用者繼承人或具有相似法律地位者，可以向供應商行使繼承人權利，不受電信保密相關規定限制；在終端設備隱私保護和同意管理之部分，TTDSG第24條規定原則上第三方僅能在終端使用者同意下，於使用者的終端設備中儲存與近用資料，且當事人可隨時撤銷同意。 最後在監管方面，則分為個人資料保護相關與電信媒體領域，前者依TTDSG第28條、第29條由德國聯邦資料保護與資訊自由委員會（Die Bundesbeauftragte für den Datenschutz und die Informationsfreiheit, BfDI）作為獨立的資料保護監管機構，後者則依TDSG第30條屬德國聯邦網路局（Bundesnetzagentur）的職權範圍。
日本公布設立AI安全研究所與著手訂定AI安全性評鑑標準日本於2023年12月1日舉辦G7數位技術委員會（G7デジタル・技術大臣会合），由日本數位廳、總務省、經濟產業省共同會晤G7會員國代表，基於人工智慧（Artificial Intelligence，下稱AI）可能帶給全球創造性、革命性的轉變，同時也可能伴隨侵害著作權與擴散假訊息的風險，尤其是生成式AI可能對經濟、社會影響甚鉅，因此針對如何妥善使用AI技術，G7全體會員國共同訂定《廣島AI進程》（広島AIプロセス）文件，其聲明內容簡述如下： 1.訂定涵蓋《廣島AI進程》之政策框架（Framework） 2.訂定涵蓋AI設計、系統開發、規劃、提供與使用等所有與AI有關人員，（All AI actors, when and as applicable, and appropriate, to cover the design, development, deployment, provision and use of advanced AI systems）適用之《廣島AI進程》國際標準（Principle） 3.針對開發高階AI系統之組織，訂定可適用之國際行為準則（Code of Conduct） 為此，日本內閣府於2024年2月14日公布，於經濟產業省政策執行機關—獨立行政法人資訊處理推動機構（独立行政法人情報処理推進機構，下稱IPA）轄下設立日本AI安全研究所（Japan AI Safety Institute，下稱AISI），作為今後研擬AI安全性評鑑標準（據以特定或減少AI整體風險）與推動方式之專責機構，以實現安心、安全以及可信賴之AI為目標。AISI所職掌的業務範圍如下： 1.進行AI安全性評鑑之相關調查 2.研擬AI相關標準 3.研擬安全性評鑑標準與實施方式 4.研擬與各國AI專責機關進行國際合作，例如：美國AI安全研究所（U.S. Artificial Intelligence Safety Institute, USAISI） 另一方面，IPA將以內部人才招聘作為AISI成員之任用方式，預計組成約數十人規模的團隊。日本以與G7會員國共識為基礎，採專責機關—AISI進行研究與規劃，並推動日後擬定AI相關使用規範與安全性評鑑標準，據以實現AI應用安全之目標。我國對於AI技術之應用領域，未來應如何訂定使用安全規範，將涉及專業性與技術性事項之整體性規劃，日本因應AI課題而採行的做法值得我國未來持續關注。
歐盟理事會公告延長對俄羅斯經濟制裁歐盟理事會（European Council）於2023年1月27日決定將針對俄羅斯特定經濟部門的限制措施延長六個月至2023年7月31日。歐盟對俄羅斯的制裁可回溯自2014年「克里米亞危機」，俄羅斯破壞烏克蘭局勢穩定。自2022年2月以來，鑑於俄羅斯對烏克蘭軍事侵略，歐盟制裁範圍大幅擴大（截至2022年12月16日共有9輪制裁）。歐盟的制裁範圍廣泛，涉及如下不同領域的措施： （1）貿易層面：對技術和軍民兩用貨品（dual-use goods）、提升俄羅斯工業能力交易、陸海空運輸以及奢侈品交易等進行限制。 （2）能源層面：禁止向俄羅斯購買原油及特定石油產品；或透過第三國將原油及特定石油產品從俄羅斯進口或移轉到歐盟境內。 （3）金融層面：將俄羅斯銀行踢出「環球銀行金融電信協會」（SWIFT）支付系統，以及限制提供給俄羅斯的金融服務（如存款、信託、信評等）。 （4）資訊層面：終止透過假消息（disinformation）支持克里姆林宮的廣播活動和廣播許可證。 歐盟自2022年2月24日以來，針對俄羅斯全面入侵烏克蘭採取史無前例的強硬制裁措施。歐盟並藉此傳達其支持烏克蘭在國際公認邊界內的獨立、主權以及領土完整。
合成資料（synthetic data）「合成資料」（synthetic data）的出現，是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料，或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下，透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式，讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用，透過這個方法，資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下，使合成資料所訓練出來的分類模型（classifiers）不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中，最熱門的研究為運用「生成對抗網路」（Generative Adversarial Network, GAN）形成合成資料（亦有其他生成合成資料之方法），生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」（generator）與辨識網路（discriminator）對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果，使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料，也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室（Defense Science and Technology Laboratory, DSTL）於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告，此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司（BAE Systems）的應用智慧實驗室（Applied Intelligence Labs, AI Labs）執行「後勤科技調查」（Logistics Technology Investigations, LTI）計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一，探討在隱私考量下（privacy-preserving）「合成資料」當今技術發展情形，並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出，資料的種類多元且面向廣泛，包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等，針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同，也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估；報告指出，目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法，建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。