英國提出產品安全及電信基礎設施法案

  英國政府於2021年11月24日,提出產品安全及電信基礎設施法案(Product Security and Telecommunications Infrastructure Bill,PSTI法案),要求物聯網供應商、提供網際網路連線服務之公司或其他數位科技產品之製造商、進口商,及經銷商符合新網路安全標準,並對未遵守規範者處以巨額罰款。

  PSTI法案之通過將保護消費者免受資安攻擊,並使政府得以引入更加嚴格的安全標準。該法案之內容包含,禁止數位科技產品之業者使用單一且通用之預設密碼,產品之預設密碼都必須有所不同;供應商應具備漏洞揭露政策,並應向客戶公開公司正採取何種防禦作為,處理該安全漏洞;應公開相關聯繫資訊或建立聯繫平台,使安全研究人員或其他人發現產品缺陷及錯誤時,方便與其聯繫;另外,針對不符合要求之產品或服務,政府亦將有權阻止其於英國境內銷售。

  在電信基礎設施改革方面,將促進營運商與電信託管設備之土地所有權人進行更快速有效之談判,減少相關冗長的法律爭訟事件,例如,要求電信營運商透過訴訟外紛爭解決機制(Alternative Dispute Resolution,ADR)解決紛爭,無須訴諸法院。亦加快續約之談判流程,讓根據舊有協議安裝基礎設施之營運商,得以按照類似條款進行續約,英國政府希望透過這些措施使95%國土擁有4G網路覆蓋,至2027年大多數人口能使用5G網路。

  PSTI法案生效後,英國政府將指定監管機構,其有權限針對違反規範之企業處以最高1000萬英鎊罰鍰,或以其在全球之營業總額的4%作為罰款。

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韓國2013年智財施行計畫檢討評估作法介紹

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行政院決議就登陸重大投資案增設政策性審查

  繼陳水扁總統於元旦宣示兩岸經貿改採「積極管理、有效開放」後,行政院於 3 月 22 日 的院會中通過兩岸經貿「積極管理、有效開放」配套機制方案,方案執行面向涵蓋經濟、農業、金融、人員及小三通等經貿往來層向,建立管理目標及機制。其中在經濟類部分,為強化對大陸投資之有效管理,企業赴大陸地區超過一定金額或涉及敏感科技的重大投資案,增設「政策面審查」, 但方案中並未進一步指出一定金額與敏感性產業的定義。   經經濟部邀集陸委會等相關單位,討論積極管理配套措施中的「重大投資案」界定標準,會中決定政府將參考國內廠商設立晶圓廠的投資規模,制定相關審查辦法,將 1 億美元以上或涉及敏感科技的投資案,進行「兩階段審查」,即政策面審查及投審會委員會議審查,並列舉需要經過政策面審查的產業。   所謂政策面審查,依據行政院大陸委員會發布的「兩岸經貿『積極管理、有效開放』配套機制」指出,是由政府邀請企業負責人及經理人,就企業財務計畫、技術移轉、輸出設備、在台相對投資等項目進行協調,在確定企業具體承諾,並由業者出具同意政府於必要時將進行大陸投資事項實地查核的承諾書後,再送投審會開會審查。經濟部表示,業者經核准進行大陸投資後,主管機關應分別針對母公司在國內持續投資與技術升級情況、廠商在大陸營運及增資、擴廠情形,持續追蹤管理,主管機關於必要時並將赴中國實地查核,以落實積極管理。   行政院表示,配套機制方案大部份是強調現行作業的「強化管理措施」,至於相關部會提出新增或應加強的執行事項,原則上應在今( 95 )年 6 月 30 日前完成,涉及修法及建置資料庫的部分,應在今年年底前執行或規劃完成。

美國國家標準暨技術研究院規劃建立「人工智慧風險管理框架」,並徵詢公眾對於該框架之意見

  美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險,於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)之規畫並徵詢公眾意見,截止日為9月15日,並預計於10月發布正式報告。   依照NIST說明,公眾所建議之人工智慧風險管理框架,可促進人工智慧之可信賴性,其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」(accuracy)、「可解釋性」(explainability)、「偏見」(bias)等議題。此外,上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。   依現有公眾意見徵詢結果,其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期,必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之,當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時,如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費,將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者,從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民,故在設計系統時,應從預先設定之假設事實反面(counter-factual)思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題(例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」)。惟進行上述驗證需要大量社會資料,因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制,使這些社會資料可以被蒐集、使用。   此外,亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標,以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速,未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現,故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。   最後,目前也有許多徵詢意見指出,許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之,當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性,則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」(audit logs),惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料,因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標,為未來應持續關注之議題。

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