印度宣布將推出數位印度法案取代過時的資訊科技法
印度電子及資訊科技部（Ministry of Electronics and Information Technology, MeitY）於2023年3月展開了一次公開諮詢和協商，介紹了印度政府以創建印度數位技術生態系統為目的而建構的法律新框架，該框架以《數位印度法案》（Digital India Act）為核心，用來取代已有22年歷史的《資訊科技法》（Information Technology Act）。MeitY強調，現行資訊科技法的創立時代背景中不僅缺乏電子商務、社交媒體平台等現代網路服務，甚至印度還未進入數位化時代，因此有必要進行通盤的法規調整，以符合當代和未來的社會變遷和對法規範的需求。
目前《數位印度法案》的草案細節尚未公布，但是MeitY的介紹揭露印度在未來政策中所重視的幾個方向：
1.新的中介類別：重新定義數位經濟產業中的中介機構類別（如數位媒體、搜尋引擎、遊戲、人工智慧、OTT平台、電信服務業者……等），並依據未來的技術發展及產業轉型，適時的調整新的分類。
2.網路犯罪刑事化：將網路犯罪（如網路色情、詐騙、霸凌、身分冒用或未經授權散播個人資料）歸類為刑事犯罪；過去的資訊科技法僅對此類行為予以罰款。
3.問責機制：建立一個線上的民刑事檢舉、審判機構，並且提供方便使用者採取權利救濟措施的線上管道；另外印度政府也將涉及演算法透明度（algorithmic transparency）、人工智慧的定期風險評估（periodic risk assessments）等評估機制納入監管項目的考量中。以建立網路用戶的權利救濟措施及數位服務者提供服務過程中的責任釐清。
4.防壟斷機制：提出開放網路（Open Internet）的概念，認為網路服務應該是具有選擇性的、容許競爭的、多樣性的，在確保網路服務的多樣性和非歧視性及非壟斷性的前提下運作；印度政府希望能夠監理佔有主導地位的廣告平台和應用程式平台，防止市場力量過度集中造成壟斷。
5.年齡門檻：對於未成年人在社交平台、遊戲和賭博程式中的資訊蒐集、資訊安全和隱私保護加以規範，並且避免以鎖定未成年人為對象的資料蒐集機制。
除了以上五點外，MeitY在介紹《數位印度法案》時也表示為了應對現今數位化時代的發展，並且確保公民的權利保障延伸到數位世界中，將承認被遺忘權（right to be forgotten）、不受歧視權（right against discrimination）和數位繼承權（right to digital inheritance）等數位時代中發展出來的權利。另外，將「推動公私部門及個人於使用數位資訊時的相關規範」以及「保護個人資料的資料保護法案」等議題做為評量指標，以做為規劃印度國家數位治理時的重要考量。這些方針都揭示了印度正在試圖踏上更有規模、更安全且可信賴的數位生態系統建置之路，《數位印度法案》的相關發展細節值得再持續關注。
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王育章
副法律研究員 編譯整理
Ministry of Electronics and Information Technology [MeitY], Proposed Digital India Act, 2023(2023/03/09), https://www.meity.gov.in/writereaddata/files/DIA_Presentation%2009.03.2023%20Final.pdf (last visited May 12, 2023).
Proposed Digital India Act to overhaul outdated legislation, Lexology, https://www.lexology.com/library/detail.aspx?g=05e0bc72-1d4e-4daf-81f3-1cb6f92f1547 (last visited May 12, 2023)
Navaneeth SS, Proposed Digital India Act, Linkedin (Mar 24, 2023), https://www.linkedin.com/pulse/proposed-digital-india-act-2023-navaneeth-ss/ (last visited May 15, 2023)
聯合國環境規劃署（UNEP）正式發表「全球綠色新政」（Global Green New Deal）報告，建議各國投入GDP1%（約7,500億美元）資助綠色環境建設及發展，除期使更落實綠色經濟倡議（Green Economy Initiative）內容外，並希望以此帶動綠領就業（Green Collar Job）及促進綠色研發活動蓬勃。 聯合國UNEP於2009年2月對外發表全球綠色新政報告，並倡導五大重要投資領域，包括以下： （1） 提昇各新舊建築物能源使用效率領域之投資。 （2） 再生能源（包括太陽能、風力、地熱能、生質能等）領域之投資。 （3） 永續交通運輸環境（包括氫能汽車、高速鐵路、快速捷運系統等）領域之投資。 （4） 全球性生態構成（包括潔淨水、森林、土壤等）基礎環境領域之投資。 （5） 永續農業（包括有機農產品）領域之投資。 聯合國UNEP並於研究報告中強調：綠色經濟轉向之根本驅動力在於導入相關綠色科技之解決方案，包括各種清潔生產製程、污染防治技術，以及管末和監控技術，涵蓋know-how、流程、商品、服務、設備、組織和管理等，均為綠色經濟蓬勃發展之關鍵環節。 而世界各國關於推動綠色新政投資之規劃行動，如歐盟於2008年11月29日通過經濟振興方案，總預算為2000億歐元(1.5%EU的GDP)，方案內容涵蓋4大優先領域，亦即為民眾(people)、商業(business)、基礎建設及能源(infrastructure and energy)、研究與創新(research and innovation)，歐盟也呼籲各國應多投入綠色科技研發活動。 而美國2009年2月通過之復甦與再投資法案(American Recovery and Reinvestment Act)，亦將綠色新政涵蓋其中，其中編列61.3 billion美元投入「清潔、效率能源方案」，主要係投資於提升能源效率、發展潔淨能源及交通效率及科技研發等。 以外，日本政府於2009年2月亦指示著手研擬「綠色新政」規劃，，預計於6月後向首相提出建議書，以因應氣候變遷及經濟危機威脅等危機。而南韓則是於2009年1月宣布未來4年將投入50兆韓元推動「綠色新政」，並以此投資行動，刺激創造更多的綠色就業機會。
英國發布人工智慧網路資安實務守則英國政府於2025年1月31日發布「人工智慧網路資安實務守則」（Code of Practice for the Cyber Security of AI，以下簡稱「實務守則」），目的是提供人工智慧（AI）系統的網路資安指引。該實務守則為英國參考國際上主要標準、規範後所訂定之自願性指引，以期降低人工智慧所面臨的網路資安風險，並促使人工智慧系統開發者與供應商落實基本的資安措施，以確保人工智慧系統的安性和可靠性。 由於人工智慧系統在功能與運作模式上與傳統網路架構及軟體有明顯的不同，因此產生新的資安風險，主要包含以下： 1. 資料投毒（Data Poisoning）：在AI系統的訓練資料中蓄意加入有害或錯誤的資料，影響模型訓練結果，導致人工智慧系統產出錯誤推論或決策。 2. 模型混淆（Model Obfuscation）：攻擊者有意識地隱藏或掩飾AI模型的內部運作特徵與行為，以增加系統漏洞、引發混亂或防礙資安管理，可能導致AI系統的安全性與穩定性受損。 3. 輸入間接指令（Indirect Prompt Injection）：藉由輸入經精心設計的指令，使人工智慧系統的產出未預期、錯誤或是有害的結果。 為了提升實務守則可操作性，實務守則涵蓋了人工智慧生命週期的各階段，並針對相關角色提出指導。角色界定如下： 1. 人工智慧系統開發者（Developers）：負責設計和建立人工智慧系統的個人或組織。 2. 人工智慧系統供應鏈（Supply chain）：涵蓋人工智慧系統開發、部署、營運過程中的的所有相關個人和組織。 實務守則希望上述角色能夠參考以下資安原則，以確保人工智慧系統的安全性與可靠性： 1. 風險評估（Risk Assessment）：識別、分析和減輕人工智慧系統安全性或功能的潛在威脅的過程。 2. 資料管理（Data management）：確保AI系統整個資料生命週期中的資料安全及有效利用，並採取完善管理措施。 3. 模型安全（Model Security）：在模型訓練、部署和使用階段，均應符合當時的技術安全標準。 4. 供應鏈安全（Supply chain security）：確保AI系統供應鏈中所有利益相關方落實適當的安全措施。 「人工智慧網路資安實務守則」藉由清晰且全面的指導方針，期望各角色能有效落實AI系統安全管控，促進人工智慧技術在網路環境中的安全性與穩健發展。
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。
發展再生能源 農委會推展生質能源作物管制全球溫室氣體排放量的京都議定書生效，發展再生能源成為趨勢。行政院農業委員會投入生質能源作物開發，規劃利用北、中、南三地共九十公頃的休耕農田，種植向日葵、大豆及油菜等三種油料能源作物，研發生質柴油，期盼提高農業「綠色產值」。 農委會指出，農業部門在再生能源領域中也有發揮空間，國內外生質能源相關研究認為可利用植物將太陽能、水力及二氧化碳轉化為生質能源，台灣每年有不少農地休耕，可利用推展能源作物，發展生質能源，同時提升休耕農田的附加價值，開創台灣農業發展新契機。 農委會官員指出，研究發現這些作物製成的生質柴油使用於汽車與一般柴油相同，而且排放的廢氣、二氧化碳較少，不過，生質油成本較柴油高，相關技術尚待進一步研究。