美國國防部5G戰略
因應5G通訊技術快速發展與關鍵應用逐漸普及之趨勢，美國國防部於2020年5月2日由部長批准「國防部5G戰略」（Department of Defense 5G Strategy，以下簡稱5G戰略）；同月發布之公開版（unclassified）5G戰略，為美國軍方第一份公開發布的5G戰略性指導文件，主要內容包含指出國防部面對5G帶來的挑戰、設定5G技術發展目標、擬定5G發展行動計畫（lines of effort）等，以確保美國在軍事與經濟上的優勢地位。
5G戰略指出，5G技術對於維持美國軍事與經濟優勢至關重要，為關鍵戰略性科技（critical strategic technology）。5G技術為產業與軍事帶來重大變革的契機，同時也帶來對資通安全的挑戰，特別是由於美國潛在的競爭對手國家，正試圖在美國的關鍵合作夥伴國家的5G市場占據主導地位，使得5G基礎建設供應鏈成為競爭對手利用有害元件、惡意軟體或非法存取等方式入侵美國與其合作夥伴的破口，最終將損害美國的國家安全與利益。
因此美國國防部將鼎力協助美國與其合作夥伴提升5G技術力、提高對5G的風險意識至國安層級、開發保護5G基礎設施與技術之措施。具體行動計畫包含：一、藉由大量的實驗場域驗證5G應用，推動技術發展；二、掌握5G資安威脅情報與威脅，評估、識別資安風險採取必要措施，並採取零信任（Zero Trust）反覆驗證之資安模式；三、積極加入5G技術相關標準訂定與規劃5G國防政策；四、吸引國際組織、國家與相關產業的合作夥伴，積極溝通協調以維持美國與合作夥伴間的共同利益，協助美國的盟友與合作夥伴識別5G風險。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
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范晏儒
專案經理 編譯整理
美國《現在行動法》（MOBILE NOW Act），資訊工業策進會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=5&i=0&d=8368&no=67 （最後瀏覽日：2020/07/06）。
日本於2021年5月19日公布新修正之《個人資料保護法》（個人情報の保護に関する法律），並預計於2022年4月正式施行。修法重點如下： 一、法律形式及法律管轄一元化：現行日本個人資料保護法制依適用對象分為《個人資料保護法》、《行政機關個人資料保護法》（法律行政機関の保有する個人情報の保護に関する法律）、《獨立行政法人等個人資料保護法》（独立行政法人等の保有する個人情報の保護に関する法律）及各地方政府個人資料保護條例等不同規範，修法後將統一適用《個人資料保護法》，並受到個人資料保護委員會之監督管理。 二、整合醫療及學術領域之規範：目前醫療及學術機構因隸屬於公部門或私部門適用不同規範，修法後無論公私立醫院、大學等原則上均適用相同規範。 三、調整學術研究之豁免規定：基於學術研究自由為憲法保障之基本權，現行《個人資料保護法》明文規定學術研究一律排除適用本法規定，惟2019年日本取得《歐盟一般資料保護規則》（GDPR）適足性認定之範圍未包含學術研究，故修法調整豁免規定為例外情形排除適用，如變更利用目的、取得敏感性個人資料及提供予第三者之情形。 四、整合個人資料及匿名化資料之定義：修法將公部門與私部門對個人資料之定義，整合為包含「易於」與其他資料比對後得以識別特定個人之要件。而《行政機關個人資料保護法》所稱「去識別化資料」（非識別加工情報），與《個人資料保護法》所稱「匿名化資料」（匿名加工情報），修法後將統一稱為「匿名化資料」。 為銜接上述修法內容，日本個人資料保護委員會自2021年8月起陸續針對《個人資料保護法施行令》、《個人資料保護法施行規則》及個人資料保護法相關指引公開徵求意見，後續值得持續觀察日本個人資料保護法制發展。
美國能源部針對住宅洗衣機及洗碗機公布新的能源效率標準美國能源效率標準的制定，是依據「能源政策管理法」（The Energy Policy and Conservation Act, EPCA）之規定，授權美國能源部針對設備產品制訂能源效率標準；後因「2007年能源獨立與安全法」（The Energy Independence and Security Act (EI SA) of 2007）修正EPCA之部分內容，要求能源部秘書長（Secretary of Energy）檢視是否需修正相關設備產品之能源效率標準後，再進行修正，同時並應將待機（standby mode）及關機（off mode）之能源耗用標準納入測試程序中。 基於此，能源部於2012年5月，針對住宅洗衣機及洗碗機，公布新的能源效率標準，訂立洗衣機及洗碗機產品的最低能源標準，並分別自2015年及2013年開始施行。此亦為美國總統歐巴馬「all-of-the-above」能源政策的重要部分，透過能源效率標準的制訂，以合理的方式逐步減少家庭的支出並同時減少能源消費。 目前美國家庭洗衣機及洗碗機的用電量約占住宅用電量的3%，用水量則占室內用水的20%。根據新的標準，前置式洗衣機（front-loading clothes washers）將可節省15%的電力消費以及35%的水費，上置式（top-loading washers）洗衣機更可節省33%的電力使用及19%的用水量。洗碗機則可節省約15%的電力及20%的用水。 自2009年起至今，已有約40種產品訂有能源效率標準，預計至2030年，總共可節省約3500億美元的帳單花費。這些標準的制訂，是透過能源部的「能源效率與再生能源」（Energy Efficiency and Renewable Energy (EERE) Program）計畫提供技術面的相關建議，並與製造商、消費者團體及環保團體等的共同協商，達成一致的共識，希望提供消費者更多的選擇並減少對製造者的衝擊。
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。
歐盟提出人工智慧法律調和規則草案歐盟執委會（European Commission）於2021年4月21日提出「人工智慧法律調和規則草案」（Proposal for a Regulation Laying Down Harmonised Rules on Artificial Intelligence (Artificial Intelligence Act) and Amending Certain Union Legislative Acts）（簡稱AI規則草案），旨在平衡「AI運用所帶來的優勢」與「AI對個人或社會所帶來的潛在負面衝擊」，促使會員國在發展及運用AI時，能採取協調一致的態度及方法，共同維護歐洲公民基本權利與歐盟價值。 歐盟自2019年起即倡議發展「值得信賴的AI」（Trustworthy AI）。AI規則草案之提出，除了落實執委會2019年至2024年之政策願景外，亦呼應2020年歐洲議會（European Parliament）之建議—針對AI應用之機會與利益採取立法行動，並確保合乎倫理原則。惟鑒於歐盟在環境、健康、公共事務、金融、交通、農業等領域對AI應用之高度需求，以及企業仰賴AI技術提升競爭優勢等因素，執委會係以「風險為基礎」之概念取向（risk-based approach）制定AI規則草案，避免對新技術發展造成不必要的限制或阻礙。 本規則草案將AI系統，依其「對歐盟基本權利或價值所創造的風險程度」，分為下列三種類型，並施以不同程度的監理方式： 一、不可接受之風險：原則上禁止使用此類型AI系統或使其進入歐盟市場。例如：利用潛意識技術操控個人、在公共場合利用「即時遠端生物辨識系統」進行執法、公務機關普遍對個人進行社會評分等。 二、高風險：於附錄中列出所謂高風險AI系統，要求高風險AI系統之提供者遵循風險管理、資料治理、文件紀錄保存、透明性與資訊揭露、人為監督、健全性、準確性與資安等要求；且AI系統進入歐盟市場前，需進行符合性評估（conformity assessment），進入市場後，則需持續監控。 三、非不可接受之風險亦非高風險：鼓勵AI系統提供者或使用者，自願建立行為準則（codes of conduct）。 AI規則草案亦鼓勵會員國建立AI監理沙盒（regulatory sandbox）機制，且以中小企業、新創公司為優先對象，使創新AI系統進入市場之前，能於可控環境中依明確計畫進行開發、測試與驗證。