歐盟發布「如何掌握歐洲的數位基礎建設需求?」白皮書暨公開意見諮,尋求成員國間更一致的頻率與海纜監理架構

「安全、韌性、高效、永續的數位基礎設施」,是歐盟「數位十年計畫」(Digital Decade Policy Programme 2030)所擘劃的政策目標之一。執委會於2024年2月21日發布「如何掌握歐洲的數位基礎設施需求?」(How to master Europe's digital infrastructure needs ?)白皮書,詳細盤點歐盟數位基礎設施的發展現狀及所面臨的挑戰,提出可能的政策方案並公開諮詢各界意見。

其中有關頻率管理的部分,執委會認為成員國間各自為政的頻率釋出與管理政策拖累了整體歐盟的5G布建進程,目前5G的涵蓋率與普及率仍不如預期,成員國間的數位發展程度也參差不齊,法規環境差異對跨境提供服務所造成的障礙亦導致數位單一市場難以成形。為避免相同困境在6G重演及因應發展衛星通訊服務帶來的跨境頻率管理議題,歐盟將更進一步同調各成員國的頻率管理政策與規範環境,提高歐盟對頻率政策的掌控,確保歐盟通訊網路的安全性、獨立性和完整性。

海纜的安全性亦受到關注,歐盟既有電子通訊網路和服務的監管架構並未就雲端服務業者規範相關的義務,但隨著大型雲端服務業者持續投入海纜建設,歐盟已經有超過60% 的國際流量透過非公眾網路業者建設的海纜傳輸,監理上的漏洞已經形成歐盟通訊網路的安全隱患。

執委會將與各界展開廣泛的討論與磋商,研議能確保安全與韌性之數位基礎設施的政策工具及監理框架。在頻率管理方面,希望能提高歐盟的一致性與協調性,為地面通訊、衛星通訊及其他新興應用的頻率使用提供更統一甚至單一的授權流程及選擇條件,以促進數位單一市場的形成;在海纜方面亦規劃建立歐盟層級的聯合治理體系,將針對海纜的風險、弱點及依賴性做全面性的評估,亦將資助既有海纜的升級與新海纜的設立,同時確保供應鏈的安全性及降低對高風險第三國的依賴。

相關連結
你可能會想參加
※ 歐盟發布「如何掌握歐洲的數位基礎建設需求?」白皮書暨公開意見諮,尋求成員國間更一致的頻率與海纜監理架構, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=9175&no=57&tp=1 (最後瀏覽日:2026/07/14)
引註此篇文章
你可能還會想看
英國發布《AI保證介紹》指引,藉由落實AI保證以降低AI系統使用風險

英國發布《AI保證介紹》指引,藉由落實AI保證以降低AI系統使用風險 資訊工業策進會科技法律研究所 2024年03月11日 人工智慧(AI)被稱作是第四次工業革命的核心,對於人們的生活形式和產業發展影響甚鉅。各國近年將AI列為重點發展的項目,陸續推動相關發展政策與規範,如歐盟《人工智慧法》(Artificial Intelligence Act, AI Act)、美國拜登總統簽署的第14110號行政命令「安全可靠且值得信賴的人工智慧開發暨使用」(Executive Order on the Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of Artificial Intelligence)、英國「支持創新的人工智慧監管政策白皮書」(A Pro-innovation Approach to AI Regulation)(下稱AI政策白皮書)等,各國期望發展新興技術的同時,亦能確保AI使用的安全性與公平性。 壹、事件摘要 英國科學、創新與技術部(Department for Science, Innovation and Technology,DSIT)於2024年2月12日發布《AI保證介紹》(Introduction to AI assurance)指引(下稱AI保證指引),AI保證係用於評測AI系統風險與可信度的措施,於該指引說明實施AI保證之範圍、原則與步驟,目的係為讓主管機關藉由落實AI保證,以降低AI系統使用之風險,並期望提高公眾對AI的信任。 AI保證指引係基於英國政府2023年3月發布之AI政策白皮書提出的五項跨部會AI原則所制定,五項原則分別為:安全、資安與穩健性(Safety, Security and Robustness)、適當的透明性與可解釋性(Appropriate Transparency and Explainability)、公平性(Fairness)、問責與治理(Accountability and Governance)以及可挑戰性 與補救措施(Contestability and Redress)。 貳、重點說明 AI保證指引內容包含:AI保證之適用範圍、AI保證的三大原則、執行AI保證的六項措施、評測標準以及建構AI保證的五個步驟,以下將重點介紹上開所列之規範內容: 一、AI保證之適用範圍: (一)、訓練資料(Training data):係指研發階段用於訓練AI的資料。 (二)、AI模型(AI models):係指模型會透過輸入的資料來學習某些指令與功能,以幫助建構模模型分析、解釋、預測或制定決策的能力,例如GPT-4。,如GPT-4。 (三)、AI系統(AI systems):係利用AI模型幫助、解決問題的產品、工具、應用程式或設備的系統,可包含單一模型或多個模型於一個系統中。例如ChatGPT為一個AI系統,其使用的AI模型為GPT-4。 (四)、廣泛的AI使用(Broader operational context):係指AI系統於更為廣泛的領域或主管機關中部署、使用的情形。 二、AI保證的三大原則:鑒於AI系統的複雜性,須建立AI保證措施的原則與方法,以使其有效執行。 (一)、衡量(Measure):收集AI系統運行的相關統計資料,包含AI系統於不同環境中的性能、功能及潛在風險影響的資訊;以及存取與AI系統設計、管理的相關文件,以確保AI保證的有效執行。 (二)、評測(Evaluate):根據監管指引或國際標準,評測AI系統的風險與影響,找出AI系統的問題與漏洞。 (三)、溝通(Communicate):建立溝通機制,以確保主管機關間之交流,包含調查報告、AI系統的相關資料,以及與公眾的意見徵集,並將上開資訊作為主管機關監理決策之參考依據。 三、AI保證的六項措施:主管機關可依循以下措施評測、衡量AI系統的性能與安全性,以及其是否符合法律規範。 (一)、風險評估(Risk assessment):評測AI系統於研發與部署時的風險,包含偏見、資料保護和隱私風險、使用AI技術的風險,以及是否影響主管機關聲譽等問題。 (二)、演算法-影響評估(Algorithmic-impact assessment):用於預測AI系統、產品對於環境、人權、資料保護或其他結果更廣泛的影響。 (三)、偏差審計(Bias audit):用於評估演算法系統的輸入和輸出,以評估輸入的資料、決策系統、指令或產出結果是否具有不公平偏差。 (四)、合規性審計(Compliance audit):用於審查政策、法律及相關規定之遵循情形。 (五)、合規性評估(Conformity assessment):用於評估AI系統或產品上市前的性能、安全性與風險。 (六)、型式驗證(Formal verification):係指使用數學方法驗證AI系統是否滿足技術標準。 四、評測標準:以國際標準為基礎,建立、制定AI保證的共識與評測標準,評測標準應包含以下事項: (一)、基本原則與術語(Foundational and terminological):提供共享的詞彙、術語、描述與定義,以建立各界對AI之共識。 (二)、介面與架構(Interface and architecture):定義系統之通用協調標準、格式,如互通性、基礎架構、資料管理之標準等。 (三)、衡量與測試方式(Measurement and test methods):提供評測AI系統的方法與標準,如資安標準、安全性。 (四)、流程、管理與治理(Process, management, and governance):制定明確之流程、規章與管理辦法等。 (五)、產品及性能要求(Product and performance requirements):設定具體的技術標準,確保AI產品與服務係符合規範,並透過設立安全與性能標準,以達到保護消費者與使用者之目標。 五、建構AI保證的步驟(Steps to build AI assurance) (一)、考量現有的法律規範(Consider existing regulations):英國目前雖尚未針對AI制定的法律,但於AI研發、部署時仍會涉及相關法律,如英國《2018年資料保護法》(Data Protection Act 2018)等,故執行AI保證時應遵循、考量現有之法律規範。 (二)、提升主管機關的知識技能(Upskill within your organisation):主管機關應積極了解AI系統的相關知識,並預測該機關未來業務的需求。 (三)、檢視內部風險管理問題(Review internal governance and risk management):須適時的檢視主管機關內部的管理制度,機關於執行AI保證應以內部管理制度為基礎。 (四)、尋求新的監管指引(Look out for new regulatory guidance):未來主管機關將制定具體的行業指引,並規範各領域實踐AI的原則與監管措施。 (五)、考量並參與AI標準化(Consider involvement in AI standardisation):私人企業或主管機關應一同參與AI標準化的制定與協議,尤其中小企業,可與國際標準機構合作,並參訪AI標準中心(AI Standards Hubs),以取得、實施AI標準化的相關資訊與支援。 參、事件評析 AI保證指引係基於英國於2023年發布AI政策白皮書的五項跨部會原則所制定,冀望於主管機關落實AI保證,以降低AI系統使用之風險。AI保證係透過蒐集AI系統運行的相關資料,並根據國際標準與監管指引所制定之標準,以評測AI系統的安全性與其使用之相關影響風險。 隨著AI的快速進步及應用範疇持續擴大,於各領域皆日益重要,未來各國的不同領域之主管機關亦會持續制定、推出負責領域之AI相關政策框架與指引,引導各領域AI的開發、使用與佈署者能安全的使用AI。此外,應持續關注國際間推出的政策、指引或指引等,研析國際組織與各國的標準規範,借鏡國際間之推動作法,逐步建立我國的AI相關制度與規範,帶動我國智慧科技產業的穩定發展外,同時孕育AI新興產應用的發展並打造可信賴、安全的AI使用環境。

美國通過《地理空間資料法》,明確化地理空間資料管理

  美國於2018年10月5日,通過《2018年地理空間資料法》(Geospatial Data Act of 2018,下稱《GDA 2018》),並編列入《2018年美國聯邦航空總署重新授權法案》(Federal Aviation Administration Reauthorization Act of 2018)。該法是接續《2017年地理空間資料法》(Geospatial Data Act of 2017,下稱《GDA 2017》),做出進一步的調整。   《GDA 2017》的核心目標就是要根本性地重整管轄權,以順利發展「國家空間資料基礎建設」(National Spatial Data Infrastructure)。要點如下: 原先美國有許多管轄的地理空間資料旁枝機構,工作重疊性高、權責不清,《GDA 2017》指定「聯邦地理空間資料委員會」(Federal Geographic Data Committee, FGDC)作為權責機關,並管理國家空間資料資產(National Geospatial Data Asset)。 指定「國家地理空間資料諮詢委員會」(National Geospatial Advisory Committee, NGAC),提供FGDC建議並進行監督。 擴充「地理空間資料」的定義,把所有量測(Survey)和製圖(Mapping)成果解釋成地理空間資料(Geospatial Data)。   《GDA 2018》進一步提出規範,明確化地理空間資料管理: 回饋報告 要求執行與地理空間相關計畫的聯邦單位,提供年度報告;並要求聯邦地理空間資料委員會(FGDC)按《GDA 2017》所列的職責,對於所有相關單位進行評估報告。這些評估報告會提交給國家地理空間資料諮詢委員會(NGAC)寫成報告,在兩年內提供給國會。 國家空間資料基礎建設 明確設立兩個目標:第一個目標是地理空間資料的隱私管理和安全性保障;第二個目標則是建置全球空間資料基礎建設。 國家空間資料資產 希望FGDC會能夠就各個主題指定專責機構進行管理。

韓國擬藉由推動著作權認證制度,解決著作權海外交易難題

  韓國文化體育觀光部(Ministry of Culture, Sports and Tourism, MCST)為推動著作權認證制度,依其著作權法第56條及施行令第36條第7項規定,指定韓國著作權委員會(Korea Copyright Commission)作為著作權認證業務之負責機關,期達到維護著作權海外交易秩序及提升交易雙方之信賴度之目標。   所謂「著作權認證」,是指任何人欲證明自己為合法享有權利者,可透過具有公信力之第三方機關確認權利關係,並取得認證書後,藉以證明自己是權利人或被授權人。今年係以輸出海外市場(中國等)之音樂、電影、電視劇等內容為第一階段著作權認證對象,並提供免手續費之優惠服務。欲進行著作權認證之申請人(如著作權人、受讓著作權或取得授權之個人或企業等),應提出認證申請書和客觀上可確認其本身擁有權利事實之證明資料(如權利變動或授權相關契約等),向韓國著作權委員會申請,該委員會須於15天內進行審查,確認權利後即發予申請人認證書。   韓國著作權委員會相關人士表示,韓國著作權委員會此次被指定為著作權認證機關之目的,係因韓流文化擴散,帶動韓國內容產業進入國際市場,然針對海外著作權交易,權利歸屬狀態不清楚常成為雙方甚至包括第三方的爭執點,故擬透過推動著作權認證制度,克服外國人利用韓國著作過程中,難以分辨權利人真偽或找不到權利人之困境。透過韓國政府機關確認著作之權利關係所給予具公信力之認證書,確保著作權交易秩序之穩定與信賴。   韓國著作權認證制度目的在於:協助韓國企業得以在海外順利進行著作權交易,以活絡著作權交易流通。反觀我國並無著作權相關認證制度,加上著作權並非採登記對抗主義,為降低海外著作權交易可能衍生之紛爭,未來或可借鏡韓國作法,推動一套符合我國產業環境之著作權認證機制。

歐盟第29條工作小組發布「自動化個人決策和分析指引」處理個人資料自動化決策與資料剖析風險問題

  歐盟第29條工作小組於2017年10月3日為因應歐盟一般資料保護規則(GDPR)第22條規定發布「自動化個人決策和分析指引」(Guidelines on Automated individual decision-making and Profiling for the purposes of Regulation 2016/679,2018年2月6日進一步修正,下稱指引),處理對個人資料自動化決策(automated decision-making)和個人檔案剖析(Profiling)的建立。   指引分為五個部分與最佳實踐建議,旨在幫助資料控制者(controller)合乎GDPR對個人資料自動化決策和分析的要求,內容包括下幾點:1.定義自動化決策和分析,以及GDPR對這些概念的處理方法;2.對GDPR第22條中關於自動化決策的具體規定;3.對自動決策和分析的一般規定;4.兒童和個人檔案剖析(Profiling)的建立;5.資料保護影響評估。   指引的主要內容包括:   個人檔案剖析(Profiling),意謂收集關於個人(或一群個人)的資料,並分析他們的特徵或行為模式,加以分類或分群,放入特定的類別或組中,和/或進行預測或評估(例如,他們執行任務的能力,興趣或可能的行為)。   禁止對個人資料完全自動化決策,包括有法律上法或相類重大影響的檔案剖析,但規則也有例外。應有措施保障資料主體的權利,自由和合法利益。   GDPR第22條第二項a之例外規定,(履行契約所必需的),自動化個人決策時,應該作狹義解釋。資料控制者必須能夠提出分析、自動化個人決策的必要性,同時考慮是否可以採取侵害隱私較少之方法。   工作小組澄清,關於在要求提供有關自動化決策所涉及的邏輯上有意義的資料時,控制者應以簡單的方法,告訴資料主體其背後的理由或依據的標準,而不得總是以自動化決策所使用算法進行複雜的解釋或者公開完整的算法為之。所提供的資料應該對資料當事人有意義。   對資料主體提供關於處理自動化決策上有關重要性和預期後果的資料,其意義在於必須提供關於該資料之用途或資料未來處理以及自動化決策如何影響資料主體的重要訊息。例如,在信用評等的情況下,應有權知道其資料處理的基礎,資料主體並能對其作出正確與否的決定,而不僅僅是關於決策本身的資料。   「法律效果」是指對某人的法律權利有影響,或者影響到個人法律關係或者其契約上權利。   工作組並未將GDPR前言71段視為絕對禁止純粹與兒童有關的自動決定,指出僅在某些情況下才有其適用(例如,保護兒童的福利)。   在基於自動化處理(包括分析)以及基於哪些決策產生法律效應或類似顯著效果的基礎上對個人方面進行系統和廣泛評估的情況下,進行資料保護影響評估並不局限於「單獨」自動化處理/決定。

TOP