英國運輸部(Department for Transport)2023年7月11日向議會提交《2023年公共充電樁規則(Public Charge Point Regulations 2023)》草案,希望改善電動車駕駛的充電體驗。草案是根據《2018自動與電動車法(Automated and Electric Vehicles Act 2018)》授權,規定一系列充電樁營運商必須遵守的充電樁規格標準,充電樁營運商若未遵守相關規定,最高可處以每座充電樁1萬英鎊之罰鍰:
一、定價及費用透明:充電樁營運商必須清楚標示每時段定價,以便士/瓩時(p/kWh)作為計價單位。每次充電後必須顯示充電總費用。
二、須提供24小時免費客服專線:充電點營運商須提供免費24小時專線,支援客戶服務。同時將客戶所提出的問題、解決方式和時間做成紀錄。
三、開放資料:充電樁營運商必須遵守開放式充電協議(Open Charging Point Interface, OCPI),建構開放式充電網絡,消除漫遊服務資料存取的障礙,免費公開充電樁位置、充電狀態、功率等充電樁相關資料。
四、感應式支付:所有新的8瓩以上公共充電樁,及現有快速公共充電樁必須提供消費者零接觸、無現金支付選項。
五、99%可靠性:所有快速公共充電樁,可靠性要求必須高達99%(即99% 的時間可以正常使用),並在網站公開充電樁可靠性資料。
六、充電漫遊支付服務(Payment roaming):充電樁營運商必須至少和一家第三方充電漫遊服務供應商(roaming provider)進行合作,使消費者可以透過漫遊服務,使用同一APP或具RFID感應功能的卡片,支付不同充電樁營運商的充電費用。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
為保護青少年使用網路安全,避免性侵害犯罪者透過社交網站誘拐進而性侵未成年人,亦為提升警方追捕及起訴性侵害犯罪者的效能,美國49州及哥倫比亞特區執法當局與美國最大的社交網站 MySpace,在歷經了2年時間的討論後,於今年1月對外共同宣佈一項「社交網站重要安全原則之聯合聲明(Joint Statement on Key Principles of Social Networking Sites Safety)」,並計劃將此一原則陸續推廣於其他類似社交網站。 於該聯合聲明中,MySpace首先同意組織一個網路安全技術的專門小組,承諾研發線上身份認證技術和其他線上安全工具,以創造一個安全的線上社交環境,而該網路安全小組成員包含網路公司代表、身份認證專家、非營利組織成員,以及其他科技公司代表等。MySpace並允諾設計並落實相關技術與功能,以防止14歲以下的兒童使用MySpace網站,及避免青少年從MySpace網站上接收到不適當的內容、或有機會與成人不適當的接觸。另MySpace社交網站亦將透過網站經驗分享、提供父母免費的監控軟體、兒童郵件註冊等方式,教育父母、教育家和兒童安全和負責的社交網站使用態度。MySpace社交網站的營運者更同意與執法人員共同努力,提升調查和追訴網路犯罪行為的效能,為此MySpace將建立一個24小時的免費諮詢電話,以回應執法人員辦案上的需求。
金融穩定委員會報告指出金融領域採用AI之模型、資料品質與治理風險.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告,探討人工智慧(Artificial Intelligence, AI)在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響,分析相關風險並提出建議。 報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處,但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性(Vulnerability),進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括:「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」,以及「模型風險、資料品質和治理」。 在模型風險、資料品質與治理中,廣泛應用AI可能導致模型風險上升,因某些模型難以驗證、監控及修正,且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外,在大型語言模型(Large Language Model, LLM),大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性,使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型(Pre-trained Model)中,金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉,進一步增加管理難度。 若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源,模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰,包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。 報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測,評估現行金融政策框架是否充分,並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形,並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外,主管機關可考慮利用監督科技(SupTech)及監管科技(RegTech)等AI驅動工具強化監管效能,以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。
因應2020年社會實現自動駕駛,日本訂定自動駕駛制度整備大綱日本IT綜合戰略本部及官民資料活用推進本部於4月17日公佈「自動駕駛制度整備大綱」。大綱設定2020年至2025年間,日本社會實現自動駕駛下,所需檢討修正之關連法制度。 本大綱中,係以2020年實現自動駕駛至等級4為前提(限定場所、速度、時間等一定條件下為前提,系統獨自自動駕駛之情形),以在高速公路及部分地區之道路實現為條件設定。社會實現自動駕駛有以下課題需克服: 道路交通環境的整備:以自駕系統為行駛,一般道路因為環境複雜,常有無法預期狀況發生,導致自駕車的電腦系統無法對應。 確保整體的安全性:依據技術程度,設定一般車也能適用之行駛環境、設定車輛、自動駕駛之行駛環境條件以及人之互相配合,以達成與一般車相同之安全程度為方針下,由關係省廳間為合作,擬定客觀之指標。此一指標,並非全國一致,應就地方之特性,設定符合安全基準及自動駕駛行駛環境條件,建構整體確保安全之體制。 防止過度信賴自駕系統:訂定安全基準,使日本事件最先端自動車技術擴及於世界,訂定包含自駕系統安全性、網路安全等自動駕駛安全性要件指針。 事故發生時之法律責任:自動駕駛其相關人為駕駛人、系統製造商、道路管理者等多方面,其法律責任相對複雜化。現在係以被害人救濟觀點,至等級4為止之自動駕駛,適用自動車損害賠償責任險(強制責任險)方式,但是民法、刑法及行政法等法律全體之對應,仍為今後之課題,必須為早期快速處理。為了強化民事責任求償權行使、明確刑事責任之因果關係、並實現車輛安全性確保、避免所有人過度負擔等,車輛行駛紀錄器之裝置義務化、事故原因究明機制等,關係機關應合作為制度檢討。 本大綱最後並提出,在自動駕駛技術快速發展下,就其發展實際狀況應為持續半年1次召開會議檢討檢討。
何謂「創新採購」?歐盟為推動歐洲單一市場,在2014年2月26日通過三項新的政府採購指令,包括「一般政府採購指令」、「公用事業政府採購指令」、「特許採購指令」,其修正宗旨主要在於從下列四個改革方向改善採購招標程序: 1.簡化及採用彈性的政府採購程序 2.擴大適用電子招標; 3.改善中小企業參與招標程序; 4.於採購招標程序中納入策略性目的之考量,以實現「歐洲2020策略(European Strategy 2020)」之創新目標。 因此一般政府採購指令第26條明訂,要求會員國應提供除原有之公開招標(open procedure,政府採購指令第27條)、限制性招標(restricted procedure,政府採購指令第28條)程序外,應另外提供創新夥伴(innovation partnerships,政府採購指令第29條)、競爭談判(competitive procedure with negotiation,政府採購指令第30條)及競爭對話(competitive dialogue,政府採購指令第31條)三種程序。 其中最重要者,在於將政府採購視為其達成創新政策之政策工具,在招標程序中推動所謂的創新採購(Public Procurement for Innovation, PPI)及商業化前採購(Pre-commercial procurement, PCP)。 前者係指創新解決方案幾乎或已經少量上市,不需要再投入資源進行新的研發(R&D)工作。而後者則針對所需要改善的技術需求,還沒有接近上巿的解決方案,需要再投入資源進行新的研發。採用競爭方法及去風險,經由一步一步的方案設計、原型設計、開發及首次產品測試來比較各替代方案的優缺點。