歐盟執委會(European Commission)於2020年2月19日提出「歐洲資料戰略」(the European data strategy),其將建立單一資料市場(single data market)。針對少數大型科技公司(big tech)往往透過定位、社群網路等服務,掌控全球大量資料,且嚴重阻礙由資料驅動之商業型態(data-driven business)的發展與創新,透過建立單一資料市場,開放未使用的資料,使資料可於歐盟內部及跨部門自由流動,以對抗美國大型科技公司,例如:Facebook、Google或Amazon等資料壟斷之情況,確保市場開放和公平。
依據文件內容,歐洲資料戰略主要目標在於,善用歐盟巨量產業資料和創新科技,建立一個公平的歐盟資料空間,鼓勵資料共享,並建議制定資料監管規則。歐盟相關措施包含公布更多地理空間、環境、氣象學等公共資料(public data);免費提供企業街區資料;針對阻礙資料分享之規範訂定競爭法;提供新跨境資料使用和整合規範;針對製造、氣候變遷、自動產業、健康照護、金融服務、農業、能源等提供相關標準;廢除阻礙資料共享的相關規則,避免線上平臺對資料限制利用或獲利顯失公平之情況。歐盟執委會預計於2020年底提出數位服務法(Digital Services Act),提供企業於單一市場營運更清楚規則,強化數位平臺責任和保護基本權利。
行動寬頻使用人數已達1.2億,且估計每年將成長數億人口,許多研究估計2020年行動流量將比現在增加33倍。為了奪回全球手機領導者地位,歐盟不僅從2007年開始,投入超過三千五百萬歐元發展4G與4G以上的無線技術,歐盟執行委員會副主席Neelie Kroes於今年更宣佈將投入五千萬歐元研究5G通信(2013年~2020年)。 在現有的第七框架研究與發展計畫(Seventh Framework Programmefor research and development )中,歐盟已有8項關於5G的研究計畫。其中,以易利信(Ericsson)所主導的METIS(Mobile and wireless communications Enablers for Twenty-twenty Information Society),備受各界矚目。METIS的研究團隊來自共10個國家,涵蓋領域包括電信營運商、製造商、學術機構與商用軟體業者。METIS將進行網路拓樸(Network Topologies)、無線連結(Radio Links)與頻譜使用研究、以為歐洲建立一個5G的行動與無線通信系統。 目前,METIS對於未來整體目標是希望達到: 1.行動寬頻流量每單位面積能比現在高出1000倍,使網路營運商能同時服務更多消費者。 2.聯網設備比現在多出10倍至100倍。 3.行動寬頻使用速度將比現在高出10倍至100倍,觀看視頻將更為容易。 4.機器對機器通訊(Machine-to-Machine-Communications)的電池使用時間將多出10倍。 5.網路延遲的時間將會降低5倍。 雖然,5G發展僅為初期,而各歐盟會員也僅英國投入三千五百萬英鎊,但是,部分輿論從英國4G不斷延遲的例子,認為現在發展至少降低5G重蹈覆轍的可能性。
日本修訂大學與研究機關敏感技術出口管理指引,因應外為法相關行政命令修正擴大出口行為之認定範圍日本經濟產業省於2022年2月4日公告修正「大學與研究機關敏感技術出口管理指引」(安全保障貿易に係る機微技術管理ガイダンス(大学・研究機関用))。該指引係依據外匯與外貿法(外国為替及び外国貿易法,下稱外為法)及其行政命令訂定,用以協助大學與研究機關,建立符合出口管制法規之內控制度,防止關鍵技術外流。 經產省於2021年11月18日公告修正外為法第55條之10第1項授權訂定之行政命令「出口人法遵標準省令」(輸出者等遵守基準を定める省令の一部を改正する省令),強化「視同出口」(みなし輸出)行為管制之要件明確性。經上述行政命令修正,日本居民位於外國政府支配下,或其行動係經外國政府與組織指示,而受到外國政府與組織強烈影響之情形,視同非日本居民,向其提供敏感技術需申請出口許可。本次指引修正即以此為基礎配合調整相關內容,重點如下: 針對如何認定是否該當「視同出口」要件,追加說明模擬事例與判斷方式,例如:日本大學教授同時在外國大學兼職,又取得敏感技術時,是否該當「視同出口」要件,應以契約判斷或要求該教授應主動申報。 大學與研究機構之出口管理程序:就教職員與學生是否會在「視同出口」要件下,被認定為非日本居民,建議應由大學或機構內之相關部門於其到職或入學時,掌握必要資訊;技術提供方在提供技術前,需先確認技術取得方是否屬於「視同出口」要件下之非日本居民等。 增訂敏感技術出口人之義務:若需向直接取得敏感技術以外之人,獲取判定「視同出口」要件該當性之必要資訊,應訂定程序依此進行判定;大學或研究機構衍生新創事業若有涉及敏感技術出口之業務,大學或機構方應進行相關指導。 遠距工作與線上會議相關:應留意透過線上會議「提供技術」之可能性;存在僱傭關係但未入境日本,經遠距工作提供勞務者,視為非日本居民;於日本境內線上參加海外研討會時提供受管制技術,視同向境外出口技術而須申請許可。
資通安全法律案例宣導彙編 第3輯 美國國家標準暨技術研究院規劃建立「人工智慧風險管理框架」,並徵詢公眾對於該框架之意見美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險,於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)之規畫並徵詢公眾意見,截止日為9月15日,並預計於10月發布正式報告。 依照NIST說明,公眾所建議之人工智慧風險管理框架,可促進人工智慧之可信賴性,其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」(accuracy)、「可解釋性」(explainability)、「偏見」(bias)等議題。此外,上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。 依現有公眾意見徵詢結果,其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期,必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之,當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時,如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費,將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者,從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民,故在設計系統時,應從預先設定之假設事實反面(counter-factual)思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題(例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」)。惟進行上述驗證需要大量社會資料,因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制,使這些社會資料可以被蒐集、使用。 此外,亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標,以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速,未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現,故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。 最後,目前也有許多徵詢意見指出,許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之,當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性,則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」(audit logs),惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料,因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標,為未來應持續關注之議題。