歐洲資料保護委員會(European Data Protection Board, EDPD)於2020年4月24日公布COVID-19疫情期間使用位置資料和接觸追蹤工具指引文件(Guidelines 04/2020 on the use of location data and contact tracing tools in the context of the COVID-19 outbreak),就針對COVID-19疫情期間,歐盟成員國利用定位技術和接觸追蹤工具所引發的隱私問題提供相關指導。
EDPD強調,資料保護法規框架於設計時即具備一定彈性,因此,在控制疫情和限制基本人權與自由方面可取得衡平。在面對COVID-19疫情而需要處理個人資料時,應提升社會接受度,並確保有效實施個資保護措施。然而資料和技術雖可成為此次防疫重要的工具,但此次的資料利用鬆綁應僅限用於公共衛生措施。歐盟應指導成員國或相關機構,採取COVID-19相關應變措施時,若涉及處理個人資料,應遵守有效性、必要性、符合比例等原則。本次指引針對利用位置資料和接觸追蹤工具的特定兩種情況,闡明其利用條件和原則。情況一是使用位置資料建立病毒傳播模型,並進一步評估及研擬整體有效的限制措施;情況二是針對有接觸史病患進行追踪,目的是為通知確診病人或疑似個案以進行隔離,以便儘早切斷傳播鏈。
EDPB指出,GDPR和電子隱私保護指令(ePrivacy Directive)均有特別規定,允許各成員國及歐盟層級公共單位使用匿名及個人資料監控新冠病毒的傳播,並呼籲透過個人自願性安裝接觸追蹤工具。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
歐盟執委會(European Commission)於2021年2月22日發布「民用、國防與航太產業之協同行動計畫」(Action Plan on Synergies between Civil, Defence And Space Industries),作為進一步加強歐盟前瞻科技與和相關基礎產業的行動方針。這也是歐盟首次以歐盟防禦基金(European Defence Fund)策畫補助民用、國防與航太產業領域中具有泛用性及破壞式潛力的前瞻科技(例如雲端、處理器、網路、量子和人工智慧等),以強化歐盟創新能力。 該行動計畫之目標為:(1)the synergies(協作):強化歐盟相關計畫與研究工具的互補性,使其得以涵蓋研究(research)、開發(development)和部署(deployment)三個區塊,並增加投資效益和成果有效性;(2)the spin-offs(衍生企業):本行動計畫鼓勵國防投資以促進國防研究衍生企業,使國防和太空的創新研究成果得以作為民用,持續發展相關技術;(3)the spin-ins(內部創新):前瞻領域的創新往往來自新創事業、中小企業和民間科研機構,因此本行動計畫促進歐洲各國國防合作計畫執行時運用民用產業創新研發成果,避免重複研究耗費資源。 為達到前述目標,該行動計畫臚列11個民用、國防與航太產業共同協作行動,並可綜整為四大方向:(1)創建框架以加強歐盟在相關計畫和研究工具間的協同作用和互惠(cross-fertilisation),例如在數位、雲端和處理器等產業領域建立共通框架;(2)關鍵技術(critical technologies)開發應確保系統一致,包含初步確認關鍵技術與未來相容性要求、進一步共同確認技術發展藍圖、最後確定旗艦計畫(flagship projects)間應減少依賴性並增加標準化和互操作性(interoperability),同時促進跨境與跨域合作;(3)建立創新孵化器(innovation incubator)網路支持新創事業、中小企業和科研機構(Research & Technology Organisation, RTO)的創新;(4)發展三大旗艦計畫,分別為無人機技術(drone technologies)、以航太為架構的安全連結技術(space-based secure connectivity)、以及太空交通管理技術(space traffic management),並藉由計畫發展相關產業使歐盟成為改變世界規則之領導者。 此外,該行動計畫雖然目前僅限於使用在歐盟級計畫和研究工具,但也可能積極影響並觸發歐盟各國仿效類似行動,進一步影響歐盟境外合作夥伴共同支持該行動。
美國為加強聯邦補助生物科研之安全性而提出新規範 日本國土交通省公布最後一哩路自駕車系統指引為促進自駕車研發和推廣,日本國土交通省召集產官學研各界成立先進安全汽車(Advanced Safety Vehicle, ASV)推進檢討會,檢討設計自駕車時之注意事項,並於2020年7月17日公布「最後一哩路自駕車系統基本設計書」(ラストマイル自動運転車両システム基本設計書),希望能藉此達成確保地方交通運輸能量及加速自駕車落地之目標。 「最後一哩路自駕車系統基本設計書」將操作適用範圍(Operational Design Domain, ODD)定義為限定區域或駕駛環境條件,並提出所有自駕車應具備之共通ODD,包括(1)道路/地理條件︰目標道路、行駛道路;(2)環境條件︰時間、天氣;(3)行駛條件︰行駛速度;(4)行駛空間︰可支援自駕車行駛之基礎設施,以及可提醒用路人注意正在進行自駕車實驗之設施。此外,由於不同應用情境會影響ODD之設定,故本書以限定路線下往返之自駕車為代表,說明在個案中該如何進一步檢討ODD。以行駛速度為例,在共通ODD中,最後一哩路自駕車時速應為30公里,但在提供限定路線內往返之載客服務時,自駕車的時速應設定在12公里以下。最後,「最後一哩路自駕車系統基本設計書」內整理最後一哩路自駕車共通及特有之技術要件,以及設計時應留意和確認的問題。
日本對未來2020年至2030年間網路基礎設施之預測日本總務省未來網路基礎設施研究會(将来のネットワークインフラに関する研究会)4月份針對日本人工智慧(Artificial Intelligence 簡稱AI)、物聯網(Internet of Things 簡稱IoT)、資訊及通訊技術(Information and Communication Technologies 簡稱ICT)等技術相對應之網路基礎設施做作出預測。 在2020年以後第五代通信技術(5G)、物聯網系統、高畫質通訊等技術相繼成熟及普及化,相關業者勢必發展出多樣化、高度專業化使用者需求之網路結構,而手機聯網系統從單純的資訊傳遞網路,逐漸變成社會系統之神經網絡(社会システムの神経網)。 物聯網服務目前係由專用終端設備,並根據特定的應用目的建構,但在未來的網絡基礎設施,可能出現如橫向合作應用的通用平台,到2030年左右物聯網服務中M2M(Machine to Machine,機器和機器之間的通訊)的佔有率估計將達到10%。 人工智慧網路技術不僅僅是虛擬化層網路(仮想化レイヤのネットワーク)之維護和操作,更是物理層面的網路(物理レイヤのネットワーク)資源的管理,AI仍然只擔任協助之工具。其中,物理網絡(物理ネットワーク)和邏輯網絡(論理ネットワーク)應分別處理,邏輯網絡將型成多層次化,將變得難以檢測故障和調查原因,但在安全和可靠的網絡基礎設施下,經營者使用AI技術仍然是沒有問題的。 由於雲端技術、通訊技術之提昇,非電信營運者進入網路經營之商業型態逐漸產生,型成網路使用者、資料提供者之多樣性及複雜性。網路流量方面,在2030年左右將超出100Tbps核心網絡所需的傳輸容量,達到以往的光纖的容量限制,將透過無線電接入技術進一步發展,補足不足的光學寬頻。然而,人們對於網路更快的通信速度、安全性及可靠性的功能需求是沒有改變的。