日本國土交通省(下稱「國交省」)於2021年2月9日公布「基礎建設之數位轉型政策(インフラ分野のデジタル・トランスフォーメーション施策)」。此報告係國土交通省基礎設施DX推進本部(国土交通省インフラ分野のDX推進本部)於2021年1月所舉行第三次會議所彙整之政策方針。
針對基礎設施數位轉型之政策實施主要分為四個面向:第一部分強調透過行政程序數位化及網路化,藉以提升效率並加強管理效能,並且提供運用數位生活中各項服務,以增加生活之便利與安全。第二部分說明為實現安全與舒適之勞動環境,減少人工作業之負擔,未來欲活用AI與機器人,使施工作業與技術建設達到無人化,並透過數位化提高專業技術學習效率以培育相關人才。第三部分聚焦於調查、監督檢查領域,如公路、鐵路、河川及機場之檢修,利用資料分析與自動化機械提升日常管理及檢修效率。最後,為順利推行以上數位轉型政策,必須建構能支援數位化的社會。因此,未來除須結合智慧城市(スマートシティ)等數位創新政策,利用資料以具體化社會課題之解決方針外,亦須針對作為數位轉型基礎之3D資料進行環境整備,以利數位轉型之推動。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國第七巡迴上訴法院( U.S. Court of Appeals (7thCir) )最近就 Wallace v. IBM, Red Hat, and Novell 一案做出判決,本案爭執重點在於 GPL 授權條款與反托拉斯法之間的關係,美國第七巡迴上訴法院認為 GPL 授權條款並不違反反拖拉斯法,法院也同時明確表示,一般而言自由軟體無須擔心會違反反托拉斯法。 本案上訴人 Daniel Wallace 係程式設計師,其欲販售由 BSD ( Berkeley Software Distribution )所開發出來的競爭軟體給各級學校。 BSD 是 Linux 的衍生版本,而 Linux 作業系統則是屬於自由軟體的一種,想要使用 Linux 的人就必須遵守 GPL 授權條款。依 GPL 授權條款規定,不論 Linux 或 Linux 之衍生著作均不得收取授權費用,上訴人因此指控 IBM 、 Red Hat 、 Novell 與自由軟體協會涉嫌共謀將軟體價格設定在零,涉嫌以掠奪性定價( predatory pricing claim )方式削減作業系統市場之競爭,已違反反托拉斯法。 法院認為,本案並無法主張掠奪性定價,蓋被上訴人 IBM 、 Red Hat 及 Novell 並無法因此而取得獨佔價格,其授權價格之所以為零乃是遵照 GPL 授權條款的結果,且消費者並未因此受到損害。其次,法院也指出,著作權法通常對他人之改作權加以限制,其目的是為了收取授權金,不過著作權法人亦可用以確保自由軟體維持零授權金,因此任何嘗試想要販售自由軟體之衍生著作者,將會違反著作權法,即令改作人不同意接受 GPL 授權條款的約束。
歐盟議會通過電信改革法案歐盟議會在2009年11月24日通過歐盟電信改革法案,其中包含12項重要改革: 1. 消費者要求以攜帶電話號碼方式變換電信公司時,只需一個工作日; 2. 強化對消費者資訊之傳達,包含使消費者充分知悉所訂購之服務內容、服務品質、賠償和退費機制; 3. 保障歐洲人民網路接取自由(Internet access); 4. 新的網路開放及網路中立(open and neutral net)保護措施,賦予國家及權責機關,得對網路服務之最低品質限度做出規範,且須於簽約前對消費者告知流量控管之技術,和該技術對其服務之影響; 5. 消費者個人資料保護及垃圾郵件(spam)之處理; 6. 更方便的緊急通訊服務; 7. 國家電信規範將更加獨立; 8. 新的歐洲電信主管機關將會協力確保公平競爭和電信市場規範之一致性; 9. 歐洲執委會被授予法規範補償制度之檢視權利; 10. 在面臨競爭問題時,國家通信機構可採取功能性分離(Function Separation)措施; 11. 加速全歐洲之寬頻接取普及率; 12. 鼓勵對下世代網路(NGA)之競爭與投資。 至於先前飽受爭議之三振法案,在多方溝通下,歐盟議會決議,人民之網路自由,是歐洲公民重要之權利,但在保護智慧財產權和藝術創作方面,需要找尋更新、更現代化,且更有效率的保護方法。至於切斷網際網路之服務,除非有「先前的、公正、無偏見」且「有效率並即時」的司法審訊程序,否則不應限制人民網路接取之權利。
行動定位服務中的位置資料隱私保護 美國國家標準與技術研究院公布人工智慧風險管理框架(AI RMF 1.0)美國國家標準與技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)於2023年1月26日公布「人工智慧風險管理框架1.0」(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF 1.0),該自願性框架提供相關資源,以協助組織與個人管理人工智慧風險,並促進可信賴的人工智慧(Trustworthy AI)之設計、開發與使用。NIST曾於2021年7月29日提出「人工智慧風險管理框架」草案進行公眾徵詢,獲得業界之建議包含框架應有明確之衡量方法以及數值指標、人工智慧系統設計時應先思考整體系統之假設於真實世界中運作時,是否會產生公平性或誤差的問題等。本框架將隨著各界使用後的意見回饋持續更新,期待各產業發展出適合自己的使用方式。 本框架首先說明人工智慧技術的風險與其他科技的差異,定義人工智慧與可信賴的人工智慧,並指出設計該自願性框架的目的。再來,其分析人工智慧風險管理的困難,並用人工智慧的生命週期定義出風險管理相關人員(AI actors)。本框架提供七種評估人工智慧系統之信賴度的特徵,包含有效且可靠(valid and reliable):有客觀證據證明人工智慧系統的有效性與系統穩定度;安全性(safe):包含生命、健康、財產、環境安全,且應依照安全風險種類決定管理上的優先次序;資安與韌性(secure and resilient);可歸責與資訊透明度(accountable and transparent);可解釋性與可詮譯性(explainable and interpretable);隱私保護(privacy-enhanced);公平性—有害偏見管理(fair – with harmful bias managed)。 本框架亦提出人工智慧風險管理框架核心(AI RMF Core)概念,包含四項主要功能:治理、映射(mapping)、量測與管理。其中,治理功能為一切的基礎,負責孕育風險管理文化。各項功能皆有具體項目與子項目,並對應特定行動和結果產出。NIST同時公布「人工智慧風險管理框架教戰手冊」(AI RMF Playbook),提供實際做法之建議,並鼓勵業界分享其具體成果供他人參考。