英國為眾多國家中致力發展金融科技的佼佼者,其相關政府部門-英國金融行為監理總署(Financial Conduct Authority, FCA)早於2016年即推出世界首例金融監理沙盒(Financial Regulatory Sandbox)制度,同時也與英格蘭銀行致力發展開放銀行業務、金融創新項目以及監管措施改革等等。也因為英國為金融科技提供了良好的環境以及養分,使目前英國金融科技佔全球市場總額10%,並有71%的英國公民至少接受一間金融科技公司提供服務;2020年金融科技為英國吸引了41億美元的投資,遠超德國、瑞典、法國、瑞士和荷蘭的總和。
為使英國金融科技持續成長,英國財政大臣於2020年要求針對英國金融科技現況及未來發展進行獨立性研究,該研究並於2021年2月公布。根據研究報告指出,英國金融科技正面臨下述三大問題:
為了解決上述三大問題,研究報告提出了五項建議計畫:
美國聯邦通訊委員會(Federal Communication Commission, FCC)於2021年2月1日與美國國家科學基金會(National Science Foundation, NSF)以及美國國家電信暨資訊管理局(National Telecommunications and Information Administration, NTIA)共同簽署合作協議,展現對NSF於2020年所發起的頻譜革新倡儀(NSF Spectrum Innovation Initiative)的支持,其目的在於美國面臨對頻譜使用的需求量增加之際,能在頻譜的研究與發展尋求創新的進步。 頻譜革新倡儀將致力於頻譜的研究與創新,具體行動如下: 建置國家無線電動態區域(National Radio Dynamic Zones, NRDZ):藉由建立新的前導測試的測試範圍,使研究人員得對頻譜的使用者進行動態頻譜(dynamic spectrum)的研究和開發; 國家頻譜創新和勞動力發展計畫:建立頻譜相關研究人員聯繫管道,並增加頻譜相關勞動力,以支持未來頻譜之相關產業發展; 頻譜研究活動:藉此發展出更多涉及頻譜的應用,特別是跨領域性質的研究活動; 教育和勞動力發展計畫:透過教育和培訓計畫培養兼具專業且多元性的頻譜相關勞動力。 此份合作協議,目的在確保FCC和NTIA的專業人員可以提供其關於頻譜的專業知識,以幫助確保頻譜革新倡議在頻譜的研究、基礎設施和勞動力方面的投資與開發,能符合美國聯邦政府對頻譜的監管、政策目標、原則和策略。
標準必要專利與反托拉斯之成果運用法制-以高通案為例 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。
歐盟執委會發布無人機戰略2.0,創造大規模歐洲無人機市場歐盟執委會(European Commission, EC)於2022年11月29日發布「無人機戰略2.0」(Drone Strategy 2.0),以全球最先進的歐盟無人機操作與設置技術安全框架為基石,為歐洲無人機市場設定發展願景,並闡述歐洲在大規模擴展商用無人機的同時,將如何提供產業新契機。 歐盟除以無人機交通監管系統計畫(U-SPACE)進行政策推動外,為擴張歐洲無人機市場,歐盟執委會提出「創新空中移動」(Innovative Air Mobility, IAM)與「創新空中服務」(Innovative Aerial Services, IAS)等2項新概念。前者包括國際、地區與城市空中移動(Urban Air Mobility, UAM)概念,期待以定期載客服務實現最終全自動化、有效整合並補充既有運輸系統與服務,以及提出有助於改善交通運輸系統碳排放的去碳(decarbonisation)替代方案。此外,透過廣泛布建並整合地面與空中基礎設施,將使UAM成為未來城市複合式智慧移動生態系統(multimodal intelligent mobility ecosystem)之一部;而後者則涉及無人機多元應用,諸如緊急服務、測繪、巡檢、偵查與物流運輸,抑或最終實現全自動化空中計程車(Air Taxis)等創新應用型態,期待相關應用於2030年成為歐洲日常生活的一部份。 為實現上述願景,歐盟提出「建立聯盟無人機服務市場」與「加強歐洲民用、安全與國防產業能力與綜效(synergies)」等兩項目標,其中涵蓋十大領域(例如:改善空域能力、促進航空作業、發展IAM、提供資金與融資、確立關鍵技術模組化(critical technology building blocks)),並從中啟動十九項攸關操作、技術與財務的關鍵行動(例如:建立支持在地利害關係人與產業落實永續的IAM線上平台、推動通用標準、採用反制無人機系統(C-UAS)、協調共同方法以提供無人機操作所需之無線電頻譜等),為未來無人機空域與市場,建立妥適的監管與商業環境,並加強無人機營運商、無人機製造商、國防部門、反制(counter)無人機,以及U-SPACE等有關無人機價值鏈(value chain)就不同環節上之效率。