日本國土交通省公布「無人機載運貨物指引2.0」，加快物流無人機應用
日本國土交通省（国土交通省）於2021年6月25日公布「無人機載運貨物指引2.0」（ドローンを活用した荷物等配送に関するガイドラインVer.2.0）。2021年3月公布之「無人機載運貨物指引1.0（法令編）」（ドローンを活用した荷物等配送に関するガイドラインVer.1.0（法令編））係針對涉及之相關法令進行彙整，而本次則聚焦於應用方面進行詳細說明。
本指引首先於第一編指出，在引進物流無人機前，業者應先盤點該地區存在的課題，並確認無人機是否能有效解決該問題，接著嘗試提出具體解決方案，如拉長無人機飛行距離、增加使用次數，或建立可多次往返的飛行航道以增加使用頻率等。在初步確立無人機業務藍圖後，業者尚須設定物流無人機服務之目標受眾，並聯繫可提供貨物之商店及無人機業者，著手建立相關服務之運作模式。此外，為順利推動物流無人機服務，還需提高民眾對物流無人機之社會接受度，以獲得當地居民的理解及支持。最後，為確保飛航安全，業者除遵守本指引第二編所列相關法令飛行外，亦應制定安全飛行操作手冊，審慎評估起降地點之安全性，並建立一套安全管理系統。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
陳依屏
研究助理 編譯整理
〈「ドローンを活用した荷物等配送に関するガイドラインVer.2.0」を公表〉，國土交通省，https://www.mlit.go.jp/report/press/tokatsu01_hh_000563.html（最後瀏覽日：2021/07/02）。
〈ドローンを活用した荷物等配送に関するガイドラインVer.2.0〉，國土交通省， https://www.mlit.go.jp/common/001410995.pdf（最後瀏覽日：2021/07/02）。
蕭仁豪，〈日本國土交通省航空局公布日本無人機飛行安全指引〉，2017/11，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&i=0&d=7898，（最後瀏覽日︰2021/07/02）。
英國內政部（Home Office）於2023年11月30日與全球13家線上平臺與服務提供者（包括Amazon、eBay、Facebook、Google、Instagram、LinkedIn、Match Group、Microsoft、Snapchat、TikTok、X（Twitter）、techUK及YouTube等）簽署自願性《防範線上詐欺憲章》（Online Fraud Charter），促進落實防詐措施。 此協議針對線上平臺與服務提供者之防詐重點要求如下： 1.設置監測及預防體系：線上平臺與服務提供者應建立有效流程，以辨別、標註和移除不當的內容和帳號；記錄違規使用者，以防其再次啟用或註冊新帳號。此外，線上平臺與服務提供者應採行符合英國國家網路安全中心（National Cyber Security Centre）密碼保護指引的身分驗證機制，並鼓勵使用者採用兩階段驗證，幫助使用者辨別真偽。而在電子商務與社群媒體方面，線上平臺與服務提供者應設置賣家驗證措施以防範不肖業者，並為使用者提供高風險交易安全指南與安全支付服務機制及資訊，保障使用者之消費權益。 2.建立檢舉途徑：線上平臺與服務提供者應提供簡捷的檢舉途徑，方便民眾檢舉詐欺行為，並與執法部門合作，以快速通報平臺或服務所發生之可疑詐欺活動。當未知帳號透過私訊聯繫使用者時，線上平臺與服務提供者可提供適當的警告，以提醒使用者可能的詐欺風險。 3.與公部門合作進行防詐宣導：所有線上平臺與服務提供者必須參與英國線上廣告計畫任務小組（Online Advertising Programme’s Taskforce），完備防制詐欺網。並要求有付費服務之線上平臺與服務提供者於其平臺內設置廣告驗證程序，以便過濾並防止詐欺資訊傳播，確保網路廣告真實性。此外，線上平臺與服務提供者須與英國政府、英國金融行為監督總署（Financial Conduct Authority）及英國資訊專員辦公室（Information Commissioner's Office）等公部門展開跨部門協調合作機制，加強防詐情報共享與配合執法取締詐欺。最後，線上平臺與服務提供者必須提供最新詐欺風險資訊以幫助民眾辨別詐欺手法。 該憲章簽署之線上平臺與服務提供者須在六個月內實施上述措施，但因係自願性質，因此其有效性仍有待觀察。
聯合國教科文組織發布《人工智慧倫理建議書》草案聯合國教科文組織於2020年9月發布《人工智慧倫理建議書》草案（First Draft Of The Recommendation On The Ethics Of Artificial Intelligence）（下稱建議書），以全球性的視野與觀點出發，為第一份全球性關於人工智慧倫理的建議書，試圖對人工智慧倫理作出框架性規定，對照其他區域性組織或個別國家人工智慧倫理準則或原則，著重之處稍有差異。該建議書係由組織總幹事Audrey Azoulay於2020年3月任命24位在人工智慧倫理學方面之跨領域專家，組成專家小組（AD HOC EXPERT GROUP, AHEG），以《建議書》的形式起草全球標準文書。 其主要內容提到六大價值觀：（一）人性尊嚴（Human dignity）、(二）基本人權和自由（Human rights and fundamental freedoms）、（三）不遺漏任何人（Leaving no one behind）、（四）和諧共生（Living in harmony）、（五）可信賴（Trustworthiness）、（六）環境保護（Protection of the Environment）。其中尤值關注處在於，建議書除強調人工智慧的技術、資料及研究需要進行全球範圍的共享外，相當重視世界上所有的國家及地區在人工智慧領域是否能均衡發展。特別在六大價值觀中提出「不遺漏任何人」觀點，也同時呼應了聯合國永續發展目標（Sustainable Development Goals, SDGs）的倡議。在人工智慧技術發展過程中，開發中國家（global south）及相對弱勢的群體是相當容易被忽略的。人工智慧蓬勃發展的時代，若某些群體或個體成為技術弱勢者，不僅在技術發展上有落差，更可能使人工智慧系統容易產生歧視、偏見、資訊和知識鴻溝，其後更將導致全球不平等問題的挑戰。 由專家小組起草的建議書草案已於2020年9月提交給聯合國成員國，作為對建議書的初步報告。該報告將提供給各會員國，並同步提交給預定於2021年召開的政府專家委員會，最後預計於2021年底的提交聯合國教科文組織大會。
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。
歐盟資通安全局發布《物聯網安全準則－安全的物聯網供應鏈》歐盟資通安全局（European Union Agency for Cybersecurity, ENISA）於2020年11月發布《物聯網安全準則－安全的物聯網供應鏈》（Guidelines for Securing the IoT – Secure Supply Chain for IoT），旨在解決IoT供應鏈安全性的相關資安挑戰，幫助IoT設備供應鏈中的所有利害關係人，在構建或評估IoT技術時作出更好的安全決策。 本文件分析IoT供應鏈各個不同階段的重要資安議題，包括概念構想階段、開發階段、生產製造階段、使用階段及退場階段等。概念構想階段對於建立基本安全基礎非常重要，應兼顧實體安全和網路安全。開發階段包含軟體和硬體，生產階段涉及複雜的上下游供應鏈，此二階段因參與者眾多，觸及的資安議題也相當複雜。例如駭客藉由植入惡意程式，進行違背系統預設用途的其他行為；或是因為舊版本的系統無法隨技術的推展進行更新，而產生系統漏洞。於使用階段，開發人員應與使用者緊密合作，持續監督IoT設備使用安全。退場階段則需要安全地處理IoT設備所蒐集的資料，以及考慮電子設備回收可能造成大量汙染的問題。 總體而言，解決IoT資安問題，需要各個利害關係人彼此建立信賴關係，並進一步培養網路安全相關專業知識。在產品設計上則須遵守現有共通的安全性原則，並對產品設計保持透明性，以符合資安要求。