「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。
歐洲創新委員會(European Innovation Council, EIC)於2023年12月12日發布2024年工作計畫,其中三項計畫將對策略性科技公司及新創公司提供超過12億歐元的資金: (1)「探路器計畫」(EIC Pathfinder):本計畫經費共2.56億歐元,將補助「有潛力帶領技術突破」的多元學科(multi-disciplinary)研究團隊;每案補助金額不超過400萬歐元。 (2)「轉型器計畫」(EIC Transition):本計畫經費共0.94億歐元;「轉型器計畫」係協助「探路器計畫」、「歐洲研究院概念驗證計畫」(European Research Council Proof of Concept projects)、「展望歐洲計畫」(Horizon Europe)之研發成果銜接創新應用;此計畫每案補助金額不超過250萬歐元。 (3)「加速器計畫」(EIC Accelerator):本計畫經費共6.75億歐元,補助對象為「有能力創造新市場及促進顛覆性技術創新研發」的新創企業及中小企業。此計畫每案補助金額為250萬歐元以下,但若由EIC基金進行投資者,每案補助金額為50萬歐元至1500萬歐元。 除上述補助外,EIC對於研發計畫管理亦扮演積極主動的角色,可協助受補助者連結歐盟境內外資源,形塑良好的創新生態系。
印度邁向個資法制新里程公布數位個資保護規則印度於2025年11月13日公布《數位個人資料保護規則》(Digital Personal Data Protection Rules,下稱DPDP規則,位階近似於我國個人資料保護法施行細則),作為2023年8月制定《數位個人資料保護法》(Digital Personal Data Protection Act,下稱DPDPA)之配套規範。DPDPA為印度首部全面性個資保護立法,並與DPDP規則採三階段施行。第一階段自2025年11月13日起,重點包括定義規定、印度資料保護委員會(Data Protection Board of India, DPBI)之設立與權限。第二階段自2026年11月13日起,聚焦於印度特有之「同意管理人(Consent Manager)」制度。第三階段自2027年5月13日起,全面施行資料處理者(Data Fiduciary,意涵近似於歐盟一般資料保護規則(GDPR)所稱資料控管者,惟更強調對資料主體負有信賴義務與善良管理責任)一般義務、兒童資料保護、重要資料處理者制度、當事人權利、跨境傳輸及適用除外等規定。其制度重點如下: 一、明確化告知與同意規範:DPDP規則要求資料處理者於取得資料主體同意前,須以獨立且易懂之方式提供告知,清楚說明個人資料類型、利用目的及所提供之商品或服務,並提供同意撤回、權利行使及申訴之管道。 二、建立同意管理人制度:此制度使資料當事人得透過第三方集中管理其對不同資料受託者之同意狀態,並隨時檢視或撤回其同意。DPDP規則就其資格、義務、登錄程序及監理機制加以規範,並賦予DPBI對其進行調查與裁罰之權限。 三、強化資安措施與侵害通報:DPDP規則明定資料受託者應採取安全維護措施,其最低標準包括加密、存取控制、日誌保存、監控、備份及資料處理相關契約管理等。另建立個資侵害通報制度,要求即時通報資料當事人及DPBI,並於72小時內補充完整資訊。 四、加重大型平台與特定資料保護機制:DPDP規則要求大型電子商務、線上遊戲及社群平台於三年未互動且無保存義務時刪除個人資料;並就18歲以下兒童及受法定監護者,要求取得可驗證之法定代理人同意。另中央政府得指定「重要資料處理者(Significant Data Fiduciary)」,課予定期影響評估、稽核及設置資料保護長之義務。 五、規範權利行使、跨境傳輸與除外規定:DPDP規則要求資料受託者及同意管理人於其網站或應用程式中,清楚揭示權利行使方式及身分驗證程序;跨境傳輸採「原則開放、例外限制」模式,由政府另行指定限制國家或對象;另就研究、保存及統計目的之資料處理,DPDP規則明定在未造成個人權益之影響下,且資料受託者已採取適當技術與組織措施,始得適用除外規定。
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。
美國加州公共事業委員會通過可再生能源招標機制日前,美國加州公共事業委員會(California Public Utilities Commission, CPUC)一致投票通過「可再生能源招標機制」(Renewable Auction Mechanism, RAM)。該委員會期待藉由此種招標機制的上路實施,在加州境內發展各種中小型可再生能源企劃案,並且針對此種企劃案下所生產之再生能源開放最高收購電力為20MW的採購標準。 可再生能源招標機制之實行方式為欲參與該招標機制之企劃案業者,在一年兩次的拍賣期間提出不可議價之拍賣出價,以爭取相關招標企劃案之補助經費。該種企劃案具有1. 符合加州可再生投資組合標準(Renewable Portfolio Standard, RPS)下之20% 投資比例,2.得標企劃案之相關設施地點位於加州境內三大投資人擁有(investor-owned utilities, IOUs)的電力事業服務範圍內,和3. 最高收購再生能源電力為20MW的特性。拍賣出價期間結束後,美國加州公共事務委員會會選擇最小花費之出價企劃案,並與得標之企劃案業者簽署長程契約,而該企劃案業者也會被列於快速發展建設計劃之名單中,以進行後續的計畫發展與相關設備建設。 目前加州相關當局針對小型可再生能源企劃案,傳統上適用一固定費率之電力收購制度(feed-in tariff, FIT)。然而,即便可再生能源招標機制之實施方式與FIT類似,卻沒有能源價格因立法管轄權和其他因素所造成之不確定性存在。故此,在可再生能源招標機制下之企劃案業者可依其所能負擔之價格參與競標,此外亦可防止如西班牙和其他地方所發生之FIT市場過熱之情況產生。 對於可再生能源招標機制之推行及實施,加州公共事業委員會希望其能產生促進競爭、提供最低花費與促進發展相關資源之結果。