美國及其他參與國際反勒索軟體倡議(International Counter Ransomware Initiative, CRI)之50個成員(含國家及國際組織),於2023年10月31日至11月1日召開第三次大會,並且發布聲明表示:應積極建立對抗勒索軟體之集體韌性(collective resilience)、共同合作降低勒索軟體之散布能力、追究相關行為人之法律責任、制裁非法資助勒索軟體之組織、與私部門合力防止勒索軟體攻擊。
CRI於2023年之關鍵成果主要可分以下三個面向:
一、加強資安管理能力
對CRI新成員提供指導及戰術培訓,例如由以色列督導約旦,以確保新成員之資通安全。此外,亦發起利用人工智慧打擊勒索軟體之計畫。
二、促進資訊共享
設立可即時更新之資訊共享平台,使CRI成員得以迅速分享資安威脅指標。如立陶宛之惡意軟體資訊共享計畫(Malware Information Sharing Project, MISP)、以色列及阿拉伯聯合大公國之水晶球平台(Crystal Ball platforms)。
三、反制勒索軟體使用人
CRI發布前所未有之共同政策聲明,闡明成員不應支付贖金,且創設成員間共享之加密貨幣錢包黑名單(blacklist of wallets),以便揭露勒索軟體使用人之非法帳戶,並公開與犯罪組織之金流紀錄。另,CRI於2024年起將持續致力發展前述聲明提及之目標,並優先向潛在成員進行宣導,透過提供量身訂做之資安應變能力培訓,滿足潛在成員之需求。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
新加坡科技與研究局(Agency for Science, Technology and Research)於2017年7月26日提出未來工廠(Toward the factories of the future)概念及相關研究方向,自動化(Automation)、機器人(robotics)、先進電腦輔助設計(advanced computer-aided design)、感測和診斷技術(sensing and diagnostic technologies)將徹底改變現代工廠,可製造的產品範圍廣泛,從微型車乃至於飛機皆可生產。積層製造(Additive Manufacturing),又稱3D列印(3D printing),可使用單一的高科技生產線來創造許多不同的產品項目,而不需要傳統大規模生產的設計限制和成本,伴隨未來高效能電腦和感測技術之進步,積層製造速度也會隨之加快。而智慧工廠(smart factories)將與物聯網(IOT)、雲端計算(cloud computing)、先進機器人(advanced robotics)、即時分析(real-time analytics)與機器學習(machine learning)等技術與積層製造技術結合,將大為提升生產速度及產量。 為加速及改善積層製造的製程,最重要的方法之一,是使用材料物理學的基本原理來模擬製造過程,而近期更引進跨學科之研究,「模擬」最終產品化學成分和機械性能的微觀結構。因積層製造是一個複雜又困難的過程,透過變化既有規則之模擬(Game-Changing simulations),若建立完成模型且模擬成功,將成為積層製造的殺手級技術。在未來的五到十年,我們將看到更多的零件從積層製造技術生產出來,而且這種技術有機會成為未來工廠的生產基礎。由於現行材料及製造流程與機器必須配合一致,些許的差異皆會生產出不同品質之產品,故未來積層製造工廠的結果穩定重現性(repeatability)和標準化(standardization),將是產品商業化的主要障礙與挑戰。
美國勞動部就業培訓署發布《人工智慧素養框架》美國勞動部就業培訓署(The U.S. Department of Labor’s Employment and Training Administration,簡稱ETA)於2026年2月13日發布《人工智慧素養框架》(Artificial Intelligence Literacy Framework,以下簡稱本框架),旨在鼓勵公共勞動力系統與教育系統擴大推動AI素養(AI literacy)相關教育與培訓,為美國勞工因應AI時代之經濟與工作變遷提供方向指引,協助其培備所需核心能力。 本框架目標在支援勞動部執行《美國AI行動計畫》(Winning the Race: America’s AI Action Plan)及《美國人才戰略:為黃金時代打造勞動力》(America’s Talent Strategy: Building the Workforce for the Golden Age)兩部政策文件所揭示之任務,二者均將AI素養列為應於勞動力與教育體系全面推展之基礎性優先事項。本框架可分為三部分,第一部分提出AI素養的工作定義,並就勞工、雇主、教育與培訓提供者及州與地方機構四類受眾,分別說明框架的應用方式;第二部分界定所有勞工應具備的AI素養能力及其具體範疇與實作要求;第三部分則就培訓方案的設計與執行,提供課程規劃與推動策略的具體指引。 一、概念定義 本框架將AI素養定義為一套使個人得以負責任地使用與評估AI技術的基礎能力,並以對現代職場日益重要的生成式AI為核心。美國勞動部指出,「素養」應理解為隨著AI普及各行各業,所有勞工與學生與AI工具互動之知識與技能基準。 本框架分別針對四類受眾分別說明其應用方式。就勞工而言,現有勞工、求職者及即將進入職場之學生,可以此了解AI素養對職涯發展的意義與技能培養方向,在提升工作效能之餘開創新的職涯機會。就雇主而言,可據此建立企業內部AI素養培訓,確保員工有效且負責任地使用AI工具。就教育培訓提供者而言,可將AI素養融入現有課程,為學習者建立職場所需的核心能力。就州與地方機構而言,則可推動勞動與教育體系之AI素養培育,協助學生與求職者因應市場變遷,並回應雇主對AI人才之需求。 二、AI素養五大基本內容領域 本框架界定五大AI素養基礎內容領域,構成所有勞工應具備的能力基線。 1.了解AI原則(Understand AI Principles):理解AI的核心概念、能力與限制,為有效應用奠定基礎。 2.探索AI用途(Explore AI Uses):探索不同AI工具與應用情境,及其如何與人類專業知識相輔相成。 3.有效導引AI(Direct AI Effectively):掌握如何提供適當情境脈絡與撰寫清晰提示詞,以產生有效輸出。 4.評估AI輸出(Evaluate AI Outputs):評估AI生成結果之準確性與相關性,並了解如何對其輸出進行迭代優化。 5.負責任地使用AI(Use AI Responsibly):以合乎倫理且安全的方式使用AI,保護重要資訊並對結果負責。 三、AI素養七大推行原則 本框架提出七大推行原則,作為培訓方案設計與執行的具體指引。 1.啟動體驗式學習(Enable Experiential Learning):透過實際操作培養AI素養,使學習者得於真實情境中練習AI技能。 2.將學習融入情境(Embed Learning in Context):將學習融入既有流程並結合產業特性,使學習成果更具實踐價值。 3.建立互補性人類技能(Build Complementary Human Skills):借助AI強化人類之判斷力、創造力與問題解決能力。 4.消除學習前置障礙(Address Prerequisites to AI Literacy):消弭AI素養學習之障礙,包括數位素養不足與寬頻網路取得的問題。 5.建立持續學習路徑(Create Pathways for Continued Learning):提供系統性進修路徑,協助學習者提升進階AI技能並拓展職涯發展。 6.培育賦能角色(Prepare Enabling Roles):培育管理者、輔導人員及其他於學習歷程中扮演支持角色之人員。 7.以敏捷性為設計原則(Design for Agility):建立主動的內建機制,以隨AI能力演進迅速更新素養內容與推動方式。 面對AI時代工作型態之快速變遷,美國《人工智慧素養框架》在政策制定、勞動力轉型與AI人才系統化培育等面向所揭示之架構與策略,具有參考價值,可以供我國政府機關研擬相關政策時參考。
西班牙隱私保護專責機構對Google發動刑事制裁程序西班牙隱私保護專責機構「資料保護專員」(Data Protection Commissioner;一般多以其西班牙文縮寫AEPD簡稱之 ),針對Google街景服務(Street View)攝影過程中不當蒐集網路用戶資訊一事,於2010年10月18日對Google發動刑事制裁程序(criminal sanction procedure)。AEPD於其網站上發表聲明,其已經掌握Google涉及五項犯罪活動的證據,其中包括蒐集Wi-Fi用戶資訊並將相關資料傳送回美國等,AEPD已將相關證據資料提交馬德里法院。 Google街景服務提供全球諸多地區的地理圖片,但此一服務也引發人們對於侵犯個人隱私之擔憂。儘管Google先前已多次針對街景攝影車攫取Wi-Fi用戶未經加密訊息之行為進行道歉,但仍有諸多國家對於Google是否違反內國隱私保護法規展開調查。 此次AEPD採取法律行動前,事實上西班牙網路用戶權利協會已就相同問題Google提起訴訟,而西班牙法院亦於今年8月展開調查。AEPD對外表示,一旦法院認定Google犯罪情事屬實,各個犯罪行為將可處以6萬至60萬歐元之罰金。無獨有偶,加拿大政府亦於10月19日認定Google收集Wi-Fi用戶資料之舉動,屬於違法行為。
日本修正放送法,跨出水平立法第一步2010年11月26日,日本組成臨時國會,在眾議院不到3小時、參議院不到1小時的審查速度,完成「放送法」修正案(連帶小修「電波法」與「電信業法」(電気通信事業法))。新法於同年12月3日公佈,並於2011年6月30日施行。 日本此次修法,在概念上並未法規匯流,而係將「有線電視放送法」、「電信役務利用放送法」與「有線廣播放送法」整併進「放送法」;概念類似我國主管機關為新聞局時代的「廣電三法整併草案」。細部修正重點如下: 1、「放送」定義由「以供公眾直接收訊為目的之無線傳訊」,修正為「以供公眾直接收訊為目的之電子傳訊」。將網際網路傳輸之方式納入定義中。 2、將「有線電視放送」等舊有定義廢除,新區分「基幹放送」與「一般放送」兩種類。所謂基幹放送,係指依電波法之規定放送之無線電台,使用被指配之專用頻段、或優先使用頻段而為之放送;所謂一般放送,則係指基幹放送以外之放送。 3、廢除舊法中的「委託、受託放送制度」,導入「軟體硬體分離」之概念。 4、總體而言,新法明顯強化了內容管制。除了上述總務大臣之權限外,新法中亦新增電視事業之節目種類公表義務、並強化了放送事故等技術問題的對應規範。