日本經濟產業省於2018年12月19日修正「電子商務交易及資訊商品交易等準則」(電子商取引及び情報財取引等に関する準則,以下稱「本準則」),主要係因應2018年《不正競爭防止法》在促進資料利用之環境整備方面,以及《著作權法》在應取得著作權人同意之行為範圍部分之修正。
本準則首次公布於2002年3月,係經產省透過學界、產業界及金融界專家、相關主管機關、消費者等各方合作,整理民法等各相關法規釋疑而成,因此,須隨著法規修正更新本準則中的法規適用、爭點、說明等內容。經產省期能透過本準則提高交易當事人對電子商務交易及資訊商品交易相關市場的可預見性(foreseeability),並促進交易。
本準則此次修正相關重點如下:
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
歐盟在歐盟執委會的支持之下,致力於網實整合的發展,2015年6月歐盟提出以五項關鍵領域作為發展方向,包含交通、能源、健康、生產、以及基礎設施等。其中在智慧製造部分,主要為從大量生產到彈性、個別客製化生產,以及在生產以及產線自動化之下,增加市場競爭力。但針對此等發展,歐盟也提出未來將面臨幾點挑戰: 1.科學:網實整合系統應特別考量社會技術層面、使不同學科整合、結合相關系統理論,以及建構複式領域模型等 2.技術:由於不同的技術方法,因此應建立互通性平台系統、使自動化設計與執行更加成熟、減少資料隱私問題、整合安全性、建立系統方式處理無法確定之資訊等。 3.經濟:透過網實整合,從產品到服務,可建立新的商業模式。 4.教育:網實整合之應用需具備充分的條件,因此,可透過教育及訓練體制來增加對相關應用的認識。 5.法律:減少網實整合系統建立產生的障礙,消除法規解釋不清楚之部分,並且改善以確認整合系統應用正確性。 6.社會:網實整合應用對公共、產業以及政治等層面產生之改變與風險管理。 網實整合在生產力4.0的發展當中,屬於最為核心之部分,目前歐盟所舉出可能產生的面向與問題,值得作為未來政策法制方向之參考。
<開原碼條例>建置醫療資源共享架構UCLA醫學中心以開放原始碼軟體Zope建置資訊系統,展開一項稱為「治療成效開放式架構」(OIO, Open Infrastructure for Outcomes) 的計畫,構築起未來醫療資訊系統的新基石。讓治療成效的資訊,能在一個共通的平台架構上進行資源分享。 長期以來,醫療資訊系統面臨的挑戰主要來自於下列三個面向:一、如何讓資訊系統提供令人滿意的服務功能,以取代將醫療記錄登載在紙張上的傳統方式。二、資訊系統的需求經常會改變,如何快速因應系統的改變需求。三、如何與其他醫療團隊夥伴,共同分享資料與工具。 OIO計劃透過資訊共享可加速醫療研究。開放式架構計畫的主要目的,並不是用來要求臨床工作者與醫療研究中心分享病歷資料,而是提供一個分享管理工具的機制,讓使用者能夠利用這些管理工具,進行資料的收集與分析,並和特定的診療研究人員進行溝通,而透過系統安全的機制,在過程當中並不會讓其他人得知資料內容。不過,如果有人想要進行管理工具或資料的進一步加值利用,僅需額外投入相當小的成本。 另外, 開放式架構計畫的設計極具彈性,除了目前所專注的治療成效資訊統計之外,其系統概念也可以用來管理客戶資訊、進銷存資訊、會計資訊等。整個系統開發環境是針對使用者而設計,而非程式人員,並且以網頁應用程式來實作,力求操作的便利性,目的之一是讓使用者能夠動手創造出自己所需的表格資料。另一方面,設計上也面對來自於法律與技術層面的挑戰,例如取得病患的同意及對系統的信任感,促使這套系統在實作時,必須能夠提供高度的修改彈性與安全性。 由於 OIO 在設計上,包含低成本、高效益、使用者導向、架構具有彈性等特色,並以開放源碼開發模式來鼓勵使用者測試及提供回饋意見,目前的應用效果持續擴大中。
經濟合作與發展組織發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》經濟合作與發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD)於2023年2月23日發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》(Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI)。本報告整合ISO 31000:2018風險管理框架(risk-management framework)、美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)人工智慧風險管理框架(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)與OECD負責任商業行為之盡職調查指南(OECD Due Diligence Guidance for Responsible Business Conduct)等文件,將AI風險管理分為「界定、評估、處理、治理」四個階段: 1.界定:範圍、背景、參與者和風險準則(Define: Scope, context, actors and criteria)。AI風險會因不同使用情境及環境而有差異,第一步應先界定AI系統生命週期中每個階段涉及之範圍、參與者與利害關係人,並就各角色適用適當的風險評估準則。 2.評估:識別並量測AI風險(Assess: Identify and measure AI risks)。透過識別與分析個人、整體及社會層面的問題,評估潛在風險與發生程度,並根據各項基本價值原則及評估標準進行風險量測。 3.處理:預防、減輕或停止AI風險(Treat: Prevent, mitigate, or cease AI risks)。風險處理考慮每個潛在風險的影響,並大致分為與流程相關(Process-related)及技術(Technical)之兩大處理策略。前者要求AI參與者建立系統設計開發之相關管理程序,後者則與系統技術規格相關,處理此類風險可能需重新訓練或重新評估AI模型。 4.治理:監控、紀錄、溝通、諮詢與融入(Govern: Monitor, document, communicate, consult and embed)。透過在組織中導入培養風險管理的文化,並持續監控、審查管理流程、溝通與諮詢,以及保存相關紀錄,以進行治理。治理之重要性在於能為AI風險管理流程進行外在監督,並能夠更廣泛地在不同類型的組織中建立相應機制。
美國修法通過,未來必要時可強制旅客接受AIT掃描近來美國運輸安全管理局(Transportation Security Administration, TSA)修訂隱私衝擊評估(Privacy Impact Assessment, PIA) 規章,規定機場安全檢查於必要時,可以針對某些特殊旅客強制進行AIT掃描。 美國運輸安全管理局根據航空運輸安全法(Aviation and Transportation Security Act, ATSA) 負責運輸之安全、評估威脅及強制執行安全相關的規定和要求,並且確保機場等交通設備是否有充足的安全措施。 由於國際恐怖攻擊行動頻傳,美國運輸安全管理局於2013年開始採行AIT掃描技術以強化旅客通關之安全檢查,並將會顯示出近乎裸照的3D透視影像全身掃描機器(body scanning machines)淘汰。 所謂的AIT(Advanced Imaging Technology)掃描技術,即係高階圖像技術,可偵測旅客是否有攜帶危險性、威脅性物品,它所顯示出來的影像僅係一個大致輪廓,如有違禁品則會在該部位產生色塊,警告安檢人員應採行進一步檢查措施。 一般而言,雖然旅客可拒絕AIT掃描,選擇讓海關人員進行身體檢查,但是為確保運輸安全,近來運輸安全管理局更新隱私衝擊評估(Privacy Impact Assessment, PIA) 規章,規定於必要時可以針對某些特殊旅客強制進行AIT掃描,旅客不再有拒絕之權利。 此一政策施行,勢必遭受侵害「隱私權」之質疑,運輸安全局表示,AIT掃描係採用「自動目標辨識」 (Automatic Target Recognition , ATR) 軟體,亦即非直接顯示個人影像,僅顯示特殊物體在一般影像上的所在位置,發出警訊後再由安檢人員進行詳細檢查。現今AIT掃描技術已提升,掃描出的人體圖像會被模糊處理,且掃描後機器不會儲存任何可識別個人之資訊,更加確保旅客的隱私權不受侵害。