英國通訊管理局(Ofcom)於2021年7月26日提出「非同步衛星系統之執照更新」報告(Non-geostationary satellite systems: Licensing updates),表示若未能積極管理Amazon、OneWeb、SpaceX及Telesat等業者之低地球軌道衛星星座(satellite constellation)的通訊服務,後續恐會有局部干擾的疑慮,降低既有網路的通訊品質及可靠性,以及產生限制競爭的問題。
因此,Ofcom規劃調整衛星執照之許可制度,並向各界徵求諮詢意見。有關新的衛星執照修正重點包括:
1.衛星執照細部項目:將再細分成「終端設備」(user terminals)及「系統閘道站」(gateway)兩種許可證。
(1)衛星終端設備許可證:允許使用非同步衛星系統之終端設備,例如在用戶端安裝碟型天線及設備,但必須係衛星營運商所有。
(2)衛星系統閘道站許可證:授權設置地面閘道站,以作為衛星網路連結到網際網路、專用網路或雲端服務的大型樞紐(hub)。
2.執照申請審查程序:Ofcom將確保系統間可以共存而不會降低服務品質;避免執照取得者會對後續各方進入市場產生競爭限制;以及提供利害關係人評論期間,以便反映有關干擾或競爭之潛在風險。
3.附加許可條件:要求營運商之間進行技術合作;讓行政機關在必要時介入管理干擾案件,以確保英國消費者權益。
美國民主黨議員Ed Markey於2019年10月22日提出2019年「網路盾」草案(Cyber Shield Act of 2019),將設立委員會以建立美國物聯網網路安全標準。 雖由參議員MarkWarner所提出之2019年物聯網網路安全促進法(Internet of Things Cybersecurity Improvement Act of 2019)已通過並施行,惟該法僅適用於聯邦政府機構之設備採購。而「網路盾」草案之目的則係設立委員會並建立美國物聯網設備認證標章。依據該草案第3條,於該法通過並經總統簽署後90天內,美國國務卿必須建立網路盾諮詢委員會,該委員會之任務為擬定並建立美國網路盾標章。 另依據該草案第4條,物聯網產品之自願性認證程序與認證標章,內容必須符合特定產業之網路安全與資料保護標準。該標章應為數位標章,並標示於產品之上,且可劃分數個等級,以表彰其符合產業所需求之網路安全與資料安全等級。而針對標章之內容,該法要求美國國務卿於法律通過90天內應建立諮詢相關利益團體之程序,以確保其充分符合產業需求與利益。美國國務卿與各聯邦主管機關亦須合作以持續維護網路安全與資料安全標章之運作,且確保獲得該標章之產品,其資安與資料保護品質均優於未受認證之產品。
美國國家標準暨技術研究院發布「人工智慧風險管理框架:生成式AI概況」美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standard and Technology, NIST)2024年7月26日發布「人工智慧風險管理框架:生成式AI概況」(Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile),補充2023年1月發布的AI風險管理框架,協助組織識別生成式AI(Generative AI, GAI)可能引發的風險,並提出風險管理行動。GAI特有或加劇的12項主要風險包括: 1.化學、生物、放射性物質或核武器(chemical, biological, radiological and nuclear materials and agents, CBRN)之資訊或能力:GAI可能使惡意行為者更容易取得CBRN相關資訊、知識、材料或技術,以設計、開發、生產、使用CBRN。 2.虛假內容:GAI在回應輸入內容時,常自信地呈現錯誤或虛假內容,包括在同一情境下產出自相矛盾的內容。 3.危險、暴力或仇恨內容:GAI比其他技術能更輕易產生大規模煽動性、激進或威脅性內容,或美化暴力內容。 4.資料隱私:GAI訓練時需要大量資料,包括個人資料,可能產生透明度、個人資料自主權、資料違法目的外利用等風險。 5.環境影響:訓練、維護和運行GAI系統需使用大量能源而影響碳排放。 6.偏見或同質化(homogenization):GAI可能加劇對個人、群體或社會的偏見或刻板印象,例如要求生成醫生、律師或CEO圖像時,產出女性、少數族群或身障人士的比例較低。 7.人機互動:可能涉及系統與人類互動不良的風險,包括過度依賴GAI系統,或誤認GAI內容品質比其他來源內容品質更佳。 8.資訊完整性:GAI可能無意間擴大傳播虛假、不準確或誤導性內容,從而破壞資訊完整性,降低公眾對真實或有效資訊的信任。 9.資訊安全:可能降低攻擊門檻、更輕易實現自動化攻擊,或幫助發現新的資安風險,擴大可攻擊範圍。 10.智慧財產權:若GAI訓練資料中含有受著作權保護的資料,可能導致侵權,或在未經授權的情況下使用或假冒個人身分、肖像或聲音。 11.淫穢、貶低或虐待性內容:可能導致非法或非自願性的成人私密影像或兒童性虐待素材增加,進而造成隱私、心理、情感,甚至身體上傷害。 12.價值鏈和組件整合(component integration):購買資料集、訓練模型和軟體庫等第三方零組件時,若零組件未從適當途徑取得或未經妥善審查,可能導致下游使用者資訊不透明或難以問責。 為解決前述12項風險,本報告亦從「治理、映射、量測、管理」四大面向提出約200項行動建議,期能有助組織緩解並降低GAI的潛在危害。
日本自動駕駛損害賠償責任研究會報告為釐清自駕車事故發生時,該如何適用日本《汽車賠償法》相關規定,國土交通省於2016年11月設置「自動駕駛損害賠償責任研究會」,檢討︰(1)自動駕駛是否適用《汽車賠償法》上運用供用者概念?(2)汽車製造商在自動駕駛事故損害中應負何種責任?(3)因資料謬誤、通訊不良、被駭等原因導致事故發生時應如何處理?(4)利用自動駕駛系統時發生之自損事故,是否屬於《汽車賠償法》保護範圍等議題,並於2018年3月公布研究報告。針對上述各點,研究會認為目前仍宜維持現行法上「運行供用者」責任,由具有支配行駛地位及行駛利益者負損害賠償責任,故自駕車製造商或因系統被駭導致失去以及支配行駛之地位及行駛利益者,不負運行供用者責任。此外,研究報告亦指出,從《汽車賠償法》立法意旨在於保護和汽車行駛無關之被害者,以及迅速使被害者得到救濟觀之,自動駕駛系統下之自損事故,應仍為《汽車賠償法》保護範圍所及。