美國總統於2022年3月9日簽署有關監管數位資產的行政命令(Executive Order on Ensuring Responsible Development of Digital Assets),有鑑於加密貨幣(cryptocurrencies)在內的數位資產於過去大幅成長,自5 年前的 140 億美元市值快速增長到去年11月的 3 兆美元市值,並且有100 多個國家正在探索央行數位貨幣(Central Bank Digital Currency, CBDC)。為使美國政府有整體性的政策以應對加密貨幣市場的風險與數位資產及其基礎技術的潛在利益,該行政命令以消費者與投資者保護、金融穩定、打擊非法融資、增進美國競爭力、普惠金融、負責任的創新為六大關鍵優先事項。
為實現關鍵優先事項,行政命令中所採取的具體措施包含:(1)政府機關應合作來保護美國消費者與企業,以因應不斷成長的數位資產產業與金融市場變化; (2)鼓勵金融監管機構識別與降低數位資產可能帶來的系統性金融風險,制定適當的政策建議以解決監管漏洞;(3)與盟友合作打擊非法金融與國安風險,減輕非法使用數位資產所帶來非法金融與國家安全風險;(4)運用數位資產的技術,促進美國在技術與經濟競爭力上保持領先地位;(5)支持技術創新並確保負責任地開發與使用,同時優先考慮隱私、安全、打擊非法利用等面向;(6)鼓勵聯準會研究CBDC,評估所需的技術基礎設施與容量需求。
歐盟執委會於2020年11月25日公布「歐洲資料治理規則」(Proposal for a Regulation on European data governance (Data Governance Act))草案。本立法草案係延續同年2月發布「歐洲資料戰略」(European data strategy)所提出之立法規劃,針對該戰略所揭示的資料治理政策願景,於制度面予以明文化。而本草案亦為該戰略發布後,首次提出的具體性措施。其制定的主要目的,在於透過強化資料中介機構(data intermediaries)的公信力、以及優化歐盟整體的資料共享機制,來提升資料的可取得性(availability)。 依草案條文內容,其主要立法面向如下: (1)界定本法的立法目的,在於規範歐盟內部再利用公部門所持有之特定類型資料的條件,確立資料共享服務的通報與監督框架,並針對基於利他(altruistic)目的蒐集處理資料之實體(entities),建構自願註冊的制度;另一方面則進行本法的名詞定義。 (2)公部門資料再利用機制:整體性規範由公部門所持有、但涉及商業機密、智慧財產權、個資等之資料再利用的一致性標準。其以保護既有的營業秘密、個資、智財權等為前提,確立該些資料再利用的標準作法(如原則以非專屬形式再利用、可收取合理費用)。有意再利用上述資料的公部門,應於技術面保護其隱私與機密性。 (3)針對資料共享服務供應商的通報機制:要求提供資料共享服務的供應商,於正式對外提供其服務前,應先向各成員國的權責機關通報其業務,藉以增加外界對共享個資與非個資之資料機制的信賴度,同時降低資料共享的交易成本。同時,資料共享服務供應商於資料交換應保持中立,不能為其他目的使用資料;其共享服務應以開放及協作的方式進行,並優化自然人或法人查閱與控制其資料的環境,藉以強化個資自主權。 (4)資料利他主義(data altruism)的明文化:定義非營利、具普遍性共同目標之組織,得向歐盟註冊成為資料利他主義組織。透過此認證制度,增加組織公信力,以推動個人或公司出於公共利益,自願提供資料。同時,授權歐盟執委會可制定通用之歐洲資料利他主義同意書(European data altruism consent form),減少個別收集資料使用同意書之成本。 (5)成員國資料共享權責機關之職責:其應公正、透明、一致、及時履行其職責,監督與實施資料共享服務供應商與資料利他主義組織的通報與註冊機制。例如,其有權要求資料共享服務供應商提交必要訊息,以確保其作為是否符合本法要求。同時,權責機關成員不得為資料共享服務的供應商。 (6)歐洲資料創新委員會(European Data Innovation Board):此為一專家小組之設置要求,負責協助成員國權責機關之作法,遵循資料治理法所訂標準。
從推動體系及法制架構思考我國文化創意產業發展之整合以南韓推動組織與法制架構為例 奧克蘭市(Oakland)成為美國第三個禁止公部門使用人臉辨識技術的城市近年來,人臉辨識(Face recognition)技術迅速發展,增加便利性的同時,也伴隨了種種隱憂,如:對隱私權的侵害、公部門權力濫用等,是以加州舊金山市(San Francisco)和麻薩諸塞州薩默維爾市(Somerville)分別在今年(2019)5月和6月發布公部門使用人臉辨識技術的相關禁令,加州奧克蘭市(Oakland)並於7月16日跟進,成為美國第三個禁止公部門使用人臉辨識技術的城市。 2018年麻省理工學院曾針對人臉辨識技術的正確率做過研究,其研究結果報告顯示黑人女性辨識錯誤率超過30%,遠不如白人男性;美國公民自由聯盟(American Civil Liberties Union, ACLU)也針對Amazon人臉辨識軟體Rekognition做過測驗,結果該系統竟誤將28名美國國會議員顯示為嫌疑犯,這兩項研究顯示,人臉辨識技術存有極高錯誤率且對種族間存有很大的偏見與歧視。對此奧克蘭市議會主席卡普蘭(Rebecca Kaplan)一項聲明中表示:「當多項研究都指出一項新興技術具有缺陷,且造成寒蟬效應的時候,我們必須站出來」。 卡普蘭並表示:「建立社區和警察間信任與良好關係以及導正種族偏見是很重要的,人臉辨識技術卻反而加深此問題」、「對於隱私權和平等權的保護是最基本的」,故奧克蘭市通過禁止公部門使用人臉辨識技術的法令,原因如下: 人臉辨識系統所依賴的資料集,具高度不準確性。 對於人臉辨識技術的使用與共享,尚缺乏標準。 這項技術本身具有侵犯性,如:侵犯個人隱私權。 政府如果濫用該技術所得之資訊,可導致對弱勢族群的迫害。 雖然目前美國僅有三個城市通過政府機關禁止使用人臉辨識技術的法令,但依照目前的發展狀態,其他的城市甚至州在未來也可能會跟進頒布禁令。
5G汽車協會發布《先進駕駛案例-聯網技術與無線電頻譜需求之遠景路線圖》5G汽車協會(5G Automotive Association, 5GAA)於2020年9月9日發布「先進駕駛案例-聯網技術與無線電頻譜需求之遠景路線圖」(A visionary roadmap for advanced driving use cases, connectivity technologies, and radio spectrum needs),提供車聯網技術與產業利益相關者對於未來遠景之綜整觀點。 白皮書著重於結合通訊科技之先進駕駛系統,具體描述先進駕駛系統與連結通訊技術在全球發展的現況與展望外,同時呼籲各國應提供車聯網(V2X)應用上足夠的無線通訊頻譜,以涵蓋接下來蜂巢式車聯網(C-V2X)、專用短程通訊技術(Dedicated Short Range Communications, DSRC),及5G-V2X之通訊技術普及,指出汽車與電信等全體利害關係產業共同合作已是趨勢,以確保整體車聯網交通獲得必要的投資與創造新的商機,更有利發揮車聯網真正效益。希冀運用車聯網技術增進未來道路交通之安全性、改善交通效率、降低環境生態之衝擊,並提升駕駛舒適性與整體運輸環境。迄今,全世界高達近2億部通訊聯網車輛於道路上行駛,透過技術得以交換交通與路況資訊,而具備蜂巢式通訊資訊能力之車輛數亦日益增加,證明各國已逐步完備基礎通訊技術與相關基礎建設之布建,而未來5G車聯網更將立基於此,進一步聚焦於運用5G-V2X提升駕駛效率與安全,技術上包括整合最新晶片組與模組的車載設備(OBU)、路側設備(RSU)、智慧型手機,提出感測器共享與協同操控等先進駕駛應用案例。 此外,白皮書更對車聯網行動通訊之頻譜提出建議,概述在國際數位交通運輸體系下,車輛、用路人、路側設備及智慧運輸系統基礎設施,應與蜂巢式網路之通訊協調,共同使用5855至5925MHz中低頻段之通訊頻譜,以提升無線頻譜的運用效益、行動網路涵蓋率與通訊之安全性。而欲實現端對端之車聯網與發揮車輛連網的真正效益,亦需為專用短程通訊技術在5.9GHz提供足夠的頻段分配,其中基本安全應用需要10~20MHz,先進駕駛應用則額外還需至少40MHz,並提供路側設備低延遲性網路服務,以利資訊即時傳輸,白皮書更強調基本和先進駕駛系統之頻譜需求差異將涉及安全性之問題,不可輕視。