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。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
有鑑於線上市集(如Google Play)、訂房網站等線上平台提供了迅速進入國際消費市場之機會, 因此成為了數百萬企業提供服務的首選之地。然而,存在於「平台對商家」(platform–to-business, P2B)之間的某些結構性問題,卻導致了企業之間的不公平交易行為。是以,歐洲議會、歐盟理事會與歐盟執委會於2019年2月14日就「提升線上中介服務商業用戶的公平性與透明性規則」(Regulation on promoting fairness and transparency for business users of online intermediation services),達成政治協議,歐洲議會並已於2019年4月17日批准。 該規則為全世界第一個針對線上平台與商業用戶訂定之規則,係數位單一市場策略(Digital Single Market Strategy)的一部分,預計適用於整個線上平台經濟,亦即,目前在歐盟境內營運的7000個線上平台或市集都包含在內,無論是科技巨擘,抑或是規模雖小但對商業用戶具重要議價能力的新創公司(small start-ups)皆屬之。此外,新規則中涉及搜尋結果排序透明度之部分,亦將適用於搜尋引擎。 其中,由於數以百萬計的中小企業是構成歐盟經濟的重要支柱,是以此番訂定的新規則,係專門針對此些較無議價能力的中小企業而設計。中小企業可自新規則中獲益之項目主要有四: 1. 禁止特定不公平行為 (1) 不得突然且未附理由的暫停帳號使用權 線上平台不得在無明確理由或未提供申訴可能性之情況下,暫停或終止賣家帳戶。 (2) 條款與條件需簡明易懂且變更時須提前通知 條款與條件需易於取得且以簡明易懂之文字書寫,當條款與條件有所變更時,線上平台需在15天之前通知,使賣家得即時調整業務,並可視業務調整複雜度適時延長通知期間。 2. 提升線上平台透明度 (1) 排序透明化 市集與搜尋引擎需揭露其排序商品或服務的主要參數,以利賣家進行適度優化。 (2) 強制揭露線上平台的部分商業行為 由於部分線上平台除了提供市集促進交易進行,更在該市集中身兼賣家之角色,是以,為維護公平競爭的環境,新規則強制此些線上平台全面揭露任何可能給予自家產品的優勢。此外,該等線上平台還需揭露所蒐集之資料及使用方式,尤其是與其他商業夥伴共享之資料。當涉及個人資料時,則有一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)之適用。 3. 增設爭端解決機制 (1) 建立投訴處理系統 線上平台應建立內部投訴處理系統以對商業用戶提供適當協助。 (2) 設置調解程序 線上平台應提供調解之協助,以助賣家在法庭外解決爭議,有效節省時間與金錢。 4. 規則之實施 商業公會能對違反規則之線上平台提起告訴,以降低賣家對平台報復行為的恐懼,並降低個別賣家的訴訟成本。 在歐洲議會批准後,一旦歐盟理事會同意,新規則將在公布後12個月後正式施行,且為了確保新規則與時俱進,歐盟將在適用後的18個月內進行檢視,並設立專門的線上平台觀測站(Online Platform Observatory),以監控市場的變化,並確保新規則有效施行。
從廣播電視節目概念之數位質變思考我國廣電法制之規範客體 強化AI安全防線:八國連署AI與機器學習供應鏈風險管理指南日本國家網路安全辦公室(国家サイバー統括室)於2026年3月5日,代表日本連署了「AI、機器學習供應鏈風險與緩和措施」(Artificial intelligence and machine learning Supply chain risks and mitigations)之國際文書(下稱本文書),並公布本文書內容。本文書是由隸屬於澳洲訊號局(Australian Signals Directorate,簡稱ASD)之澳洲網路安全中心(Australian Cyber Security Centre,簡稱ACSC)主導訂定,主要針對有導入或開發 AI、機器學習系統與元件等需求的組織,揭示其可能存在供應鏈風險與提升整體網路安全之重要性,並就AI開發或採購階段,組織應留意相關風險與可採行之緩和措施。有關連署國家,除了日本與澳洲以外,也包括加拿大、紐西蘭、韓國、新加坡、英國與美國等共八個國家皆已完成連署。 本文書內容強調組織於管理 AI、機器學習等風險時,應將 AI 供應鏈視為整體網路安全戰略的一環,同時評估產品或服務之整體生命週期風險,不應著重於單一技術,而是組織需要掌握整體供應鏈的全貌,包括特定關係事業者、活用AIBOM(AI物料清單,主要用來記錄AI模型相關資產與資訊,提供快速定位與管控AI問題模型功能)或SBOM(軟體物料清單,主要記錄軟體相依元件,用於漏洞管理與供應鏈透明度)、意識到是否已針對AI、機器學習系統可能帶來的風險,進行漏洞管理,以及針對AI、機器學習系統所導致之網路安全事件建立應處機制等。 本文書將AI、機器學習供應鏈風險大致區分為五類:AI 數據、機器學習模型、AI 軟體、AI 基礎設施(含硬體),以及第三方服務,本文書指出AI、機器學習應用於供應鏈時可能產生之風險,其中包括數據品質不良、資料受竄改、模型遭植入惡意程式碼、軟體元件複雜導致難以保證其安全、硬體與韌體擴大攻擊面,以及導入第三方服務致使供應鏈產生弱點等。 此外,本文書也針對各類風險提出可行的因應方法,例如: 1.數據面:需做標準化搜集、外部資料檢疫、資料前處理與完整性驗證。 2.模型面:需從可信來源取得透明模型,實施性能驗證與惡意程式偵測。 3.軟體面:需做完整性驗證、元件審核,並透過 SBOM 掌握已知弱點。 4.硬體面:需確認設備無惡意內容,並在網路中適當分區。 5.第三方服務面:需持續評估與監控供應商的資安實務與脆弱性管理。 總結來說,日本已意識到國家網路安全治理下,針對AI、機器學習的安全,不單是模型安全,而是涉及整體性供應鏈安全。日本藉由與他國連署國際文書,不僅強化國際合作,同時建立供應鏈網路安全共識,因應AI對於國家供應鏈之網路安全挑戰,從資料、模型、軟體、硬體到第三方服務等視角提出具體因應方法,作為全面提升國家整體網路安全環境之參考指引。日本透過強化與他國合作,提升國家網路安全治理之作法,值得我國未來借鏡參考。
英國成立英國衛生與社會照護資訊中心整合政府醫療資訊隨著英國國家健康服務(National Health Service, NHS)的改革,衛生和社會照護法(The Health and Social Care Act 2012)第九部分第二章,規範成立英國衛生與社會照護資訊中心(The Health and Social Care Information Centre, HSCIC)作為政府醫療資訊公開、整合與管理單位,此項規定於今(2013)年4月1日生效。 HSCIC並非正式的政府部會,而屬於執行行政法人(Executive Non Departmental Public Bodies),向衛生部長(Secretary of State for Health)負責,其職責除了蒐集、分析和傳播國家資料暨統計資訊以外,同時亦進行國家各層級的醫療資訊基礎設施的整合,作為醫療資訊數據公開的門戶;此外,HSCIC利用其行政法人的特性,將醫療組織視為客戶,提供不同的服務和產品,以協助其達到所需的資訊管理需求。透過HSCIS對於資訊的整合再公開,有助於在增進政府資訊透明性的同時,亦保障了資訊流動的效率和安全性。 其中HSCIC對於敏感性資料之應用,特別設立資料近用諮詢小組(Data Access Advisory Group, DAAG)予以處理。資料諮詢小組是每月定期由HSCIC所主持的獨立運作團體,須向HSCIC委員會負責。當HSCIC面臨敏感性資料或可識別個人資料之應用(包括是為了研究目的,和為了促進病人的醫療照護所需之應用)時,即交由資料近用諮詢小組會議來討論,以確保揭露該項資訊的風險降到最低。 從HSCIC的組織任務能輕易地發現其具有強大整合醫療資訊之功能,其未來發展勢必與過往飽受爭議的醫療資訊應用息息相關,因此相當值得我們持續觀察HSCIC的後續動態。