美國聯邦通信委員會通過新「5年軌道碎片規則」，以應對日益增加之軌道碎片風險
美國聯邦通信委員會（Federal Communications Commission，FCC）於2022年9月29日以4票對0票通過新的軌道碎片（太空垃圾）規則，以求解決軌道碎片碰撞的成本風險，促進低地球軌道區域經濟利用。
新軌道碎片規則將大幅縮短原本長達 25 年的衛星任務後處置指南，要求運行於低地球軌道區域（高度低於2,000公里）之太空載具，營運商應於其任務結束5年內進行「脫軌」處置，例如將衛星脫離軌道，使其落入地球大氣層並燃燒殆盡，或開發新的太空垃圾清理技術進行衛星回收，以降低衛星碰撞風險。且新軌道碎片規則除以美國許可發射的衛星為其適用對象外，同樣適用於欲進入美國市場之衛星系統營運商，因其向FCC之申請流程中，包含衛星任務長度及衛星脫軌時間表，故受系爭新規則拘束。
FCC主席Jessica Rosenworcel表示，目前太空中有數千噸的軌道碎片，為了開創新的太空時代，解決軌道碎片問題是必要的，尤其是低地球軌道區域，新的5年軌道碎片規則即是旨在透由縮短任務結束後太空載具的處置時間；FCC專員Athan Simington亦表示，美國約代表50%的國際太空經濟，新軌道碎片規則將擴展到所有尋求進入美國市場的營運商，預期可成為全球營運商默示且無法抗拒之規則。
考量系爭新規則將增加營運商之負擔及成本，FCC定有2年過渡期間，即2024年9月29日後發射的太空載具，方適用新的5年軌道碎片規則。
賴國任
副法律研究員 編譯整理
David Shepardson, U.S. agency adopts new space junk rules to reduce exploration risks , REUTERS, 2022,https://www.reuters.com/lifestyle/science/us-agency-adopts-new-space-junk-rules-reduce-exploration-risks-2022-09-29/ (last visited October. 12, 2022).
FCC Adopts New '5-Year Rule' for Deorbiting Satellites, Federal Communications Commission , September. 30, https://www.fcc.gov/document/fcc-adopts-new-5-year-rule-deorbiting-satellites-0(last visited October. 12, 2022).
美國專利制度中的「銷售阻卻」(On-Sale Bar)係指：發明銷售超過一年以上便喪失新穎性，不授予專利。 「新穎性」為美國專利法上可專利性要件之一。35 USC §102(a)(1)說明新穎性先前技術的例外(Novelty; Prior Art)：「專利申請應被核准，除非該發明已申請專利、曾在紙本文件敘述、公開使用(In public use)、販售(On sale)、或以其他方式公開(Or otherwise available to the public)。」35 USC §102(b)(1)則給予專利發明人和申請人1年新穎性優惠期(Grace Period)。將前後兩個條文合併來看－－假設該發明銷售超過一年以上便不得再授予專利。 「銷售阻卻」的立法意旨在於：避免發明人或其權利受讓人先將發明商業化並獲利，待競爭者進入市場後才提出專利申請，藉此有效地延長專利保護的期間，進而產生獨占(Monopoly)。 1998年，美國最高法院於Pfaff v. Wells Electronics (1998)一案，揭示銷售阻卻的要件：（1）該產品必須是商業上販售的標的；（2）該發明必須已經準備好要進行專利申請。唯有這兩個要件成就，才開始計算「一年」。
從美國PayPal經驗與歐盟支付服務指令論我國第三方支付服務之現狀與未來 新加坡網路安全局發布人工智慧系統安全指南，以降低AI系統潛在風險新加坡網路安全局（Cyber Security Agency of Singapore, CSA）於2024年10月15日發布人工智慧系統安全指南（Guidelines on Securing AI Systems），旨在強化AI系統安全，協助組織以安全之方式運用AI，降低潛在風險。 該指南將AI系統生命週期分成五個關鍵階段，分別針對各階段的安全風險，提出相關防範措施： （1）規劃與設計：提高AI安全風險認知能力，進行安全風險評估。 （2）開發：提升訓練資料、模型、應用程式介面與軟體庫之供應安全，確保供應商遵守安全政策與國際標準或進行風險管理；並辨識、追蹤及保護AI相關資產（例如模型、資料、輸入指令），以確保AI開發環境安全。 （3）部署：適用標準安全措施（例如存取控制、日誌記錄），並建立事件管理程序。 （4）運作與維護：持續監控AI系統的輸入和輸出，偵測異常與潛在攻擊，並建立漏洞揭露流程。 （5）壽命終期：應根據相關行業標準或法規，對資料與模型進行適當之處理、銷毀，防止未經授權之存取。 CSA期待該指南發布後，將有助於預防供應鏈攻擊（supply chain attacks）、對抗式機器學習攻擊（Adversarial Machine Learning attacks）等安全風險，確保AI系統的整體安全與穩定運行。