2020年6月3日,愛沙尼亞議會通過了「外國人法(Aliens Act)」修正案,批准了全球首創專為「數位遊牧民族(Digital Nomads, DN)」設計的「數位遊牧簽證(Digital Nomad Visa, DNV)」,並於同年8月1日正式開辦。
「數位遊牧民族(DN)」為近年來興起的一種工作與生活型態,意指無需固定的工作時間與地點,只要有網路就能工作,通常是邊工作邊旅遊、經常在各國移動的生活型態,一般傳統的工作簽證或旅遊簽證較難直接適用。
今年因COVID-19疫情影響,許多人轉為遠距工作,也使更多人成為DN。而以數位治國聞名全球的愛沙尼亞,於2014年推出e-Residency(數位公民計畫)向全球招收數位公民後,進一步推出「數位遊牧簽證(DNV)」。DNV申請人可以是受雇者、企業經營者或是自由工作者,必須為外國企業工作、經營外國企業或是客戶位於國外(但不禁止在當地兼職);其次,申請人必須證明近6個月每月3,504歐元(約新臺幣12萬元)的收入,取得DNV者即可到當地居住一年。該政策看重其高收入、高消費能力,以及高專業性,能在IT、金融、行銷或相關領域獨立工作,為當地科技業提供創意與技術,帶動產業、增加產值;其在境內期間的收益亦可成為充實國家稅捐的標的,在經濟上具有正面效益,在社會上亦可增加多元性、開拓國際事業,並提升國際知名度。
一直以來負責政府部門資訊軟體採購的中信局,均要求廠商出示所謂 " 原廠証明 ",但是自由軟體並無法取得 " 原廠証明 ",以致難以打入公部門。今年中信局第一季發佈的政府採購需求中,首度在個人電腦部份列出具備 Linux 相容測試以及中文化認證的產品。未來要做政府生意的非 Windows-based 桌面電腦軟硬體廠商,都必須取得 Linux 相容測試認證。這是政府為了擴大 Linux 軟硬體使用而推動 Linux 相容測試,第一次明文要求, Linux-based PC 必須要具備 Linux 相容性認證。Linux 相容認證列入 IT 產品採購規格中,將因政府需求的驅動而有助於刺激國內廠商參與測試、取得認證的意願,使推動 Linux 的力量更為聚焦。 眾多 Linux 版本 OS、應用彼此相容、以及中文化不足,是國內企業使用與佈署特別是 Linux 桌面軟體造成障礙。三年前工業局推動成立 Linux 相容測試中心,希望能降低 Linux 版本相容性問題,並在今年開始推動中文化認證。 過去 Linux 相容測試免費提供廠商產品測試服務,並沒有於政府需求銜接,導致在促進 Linux 產品取得認證過於發散,此次中信局僅在個人電腦部份列出需求,也有助於收斂投測產品種類。 Linux 相容測試中心,也將在本月頒發第一批「 Linux 軟硬體相容性基本驗證規範」及「基本中文化實用性驗證」的產品。 Linux 相容測試中心交由台北市電腦公會(TCA)負責的 Linux 促進會執行
拜登政府首次發布「交通運輸業去碳藍圖」,宣示2050年前達成淨零碳排目標美國總統拜登(Joe Biden)於2023年1月10日首次發布「交通運輸業去碳藍圖」(The U.S. National Blueprint for Transportation Decarbonization),致力於2050年前達成交通運輸業淨零碳排目標。 交通運輸業碳排放占美國碳排放總量三分之一,是二氧化碳的主要排放源,有鑒於此,是美國淨零路徑的優先重點對象。「交通運輸業去碳藍圖」是以《跨黨基礎建設法》(Bipartisan Infrastructure Law)和《降低通膨法案》(The Inflation Reduction Act)作為依據,這兩部法律代表美國願意對建立一個更安全、更永續的交通系統而做了歷史性投資。本藍圖由美國能源部、運輸部、住宅與都市發展部以及環保署共同訂定,列出交通運輸業整體淨零轉型的重要方向與架構,具體體現拜登政府力抗氣候變遷,誓言2035年達到100%潔淨電能、2050年實現淨零碳排放的目標。 藍圖提出交通運輸業去碳策略的三大方針: (1)提升生活便利性。 透過區域、州以及地方層級的基礎設施投資暨土地使用規劃,確保工作場所、購物中心、學校、娛樂以及各種生活服務設施皆在國民居住生活環境周邊。從而減少通勤時間、提供良好的步行與自行車發展環境、提升生活品質。 (2)更高效的交通運輸系統。 透過更高效的交通運輸系統暨潔淨能源運輸規劃,可有效降低氣候變化風險及其影響,確保構成整體性的均衡運輸系統,得以達成永續交通系統的目標。 (3)推動零排放車輛。 透過部署電動車充電或氫燃料補充設備計畫,推動低污染、使用清潔能源、油電混合車、氫燃料電池車等零排放車輛。 藉由「交通運輸業去碳藍圖」,將可望完善綠色運輸規劃、減少消費者支出、改善公眾健康,同時保障國家能源安全,進而提升美國人民生活品質、環境永續性,並兼顧國家經濟的可持續發展。 面對全球淨零排放浪潮,此藍圖值得讓同樣已宣示將和國際主流同步,達到2050淨零排放目標的我國,借鏡參考。
電力市場2.0--2015德國電力市場改革最新發展 日本發布《資料品質管理指引》,強調歷程存證與溯源,建構可信任AI透明度2025年12月,日本人工智慧安全研究所(AI Safety Institute,下稱AISI)與日本獨立行政法人情報處理推進機構(Information-technology Promotion Agency Japan,下稱IPA)共同發布《資料品質管理指引》(Data Quality Management Guidebook)。此指引旨於協助組織落實資料品質管理,以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進,垃圾出(Garbage in, Garbage out)」的難題,資料品質將直接影響AI的產出。因此,為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性,《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料,以資料生命週期分為8個階段,並特別強調透過資料溯源,方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段:組織高層應界定資料蒐集與利用之目的,並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段:此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料,應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料,並明確記錄後設資料(Metadata)。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊,包含資料的創建、轉檔(transformation)、傳輸及使用情況。因此,需要記錄資料的創建者、修改者或使用者,以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度,確保訓練資料進入AI系統時,即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段:重點在於AI標註(Labeling)品質管理,標註若不一致,將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理,即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容,並持續補充後設資料。此外,可添加浮水印(Watermarking)以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段(Data Processing):建立即時監控及異常通報機制,以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段:導入RAG(檢索增強生成)技術,檢索更多具參考性的資料來源,以提升AI系統之可靠性,並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段(Evaluation of Output):為確保產出內容準確,建議使用政府公開資料等具權威性資料來源(Authoritative Source of Truth, ASOT)作為評估資料集,搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性(Currentness),避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段(Deliver the Result):向使用者提供機器可讀的格式與後設資料,以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據,增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段(Decommissioning):當資料過時,應明確標示停止使用,若採取刪除,應留存刪除紀錄,確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調,完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎,有助組織確認內容準確性、決策歷程透明,方能最大化AI所帶來的價值。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》,同樣強調從源頭開始保護資料,歷程存證與溯源為關鍵,有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)