美國國土安全部(Department of Homeland Security, DHS)於2024年3月17日發布「2024人工智慧路線圖」(2024 Artificial Intelligence Roadmap)(下稱AI路線圖),設立三大目標,將偕同旗下機關與產官學研各界合作,確保AI的安全開發與部署,保護國家關鍵基礎設施安全,以強化國家安全。
美國拜登總統於2023年10月30日簽署的第14110號總統行政命令《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)(下稱AI總統行命令),要求DHS應管理使用於關鍵基礎設施與資通安全的AI、制定全球AI標準並推廣、降低利用AI造成具有大規模殺傷力武器攻擊之風險、保護AI智慧財產權、以及吸引AI領域人才,以促使、加強AI開發與部署等事項。為踐行上述事項,DHS制定AI路線圖,其三大目標如下:
(1) 負責任的使用AI以推進國安任務(Responsibly Leverage AI to Advance Homeland Security Mission):透過建置AI基礎建設、建立AI系統測試與評估(Testing and Evaluation, T&E)、推動AI人才培育計畫等行動措施,帶領主管機關負責任的使用AI,以保護國家安全及避免AI對關鍵基礎設施的風險,確保AI於使用過程中係尊重個人隱私、保護公民權利與自由。
(2) 促進AI安全與資安(Promote Nationwide AI Safety and Security):利用AI技術改善與預防關鍵基礎設施之安全與資安風險、制定關鍵基礎設施之AI使用指引、以及成立AI安全與資安委員會(AI Safety and Security Board, AISSB),彙集產官學研各界專家意見。
(3) 透過擴大AI國際合作來引領AI發展(Continue to Lead in AI Through Strong, Cohesive Partnerships):將透過與產官學研各界合作,擴大AI的國際合作,並持續與公眾進行意見交流與分享,推廣AI政策或相關行動措施;DHS亦將持續與參眾議院及其他主管機關匯報AI相關之工作進度與未來規劃,以提升部門AI的透明度,並建立公眾對AI的信任。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
日本經濟產業省與國土交通省共同組成的「空中移動革命之官民協議會」(空の移動革命に向けた官民協議会),於2018年12月20日第4次會議中公布《空中移動革命藍圖》(空の移動革命に向けたロードマップ,以下簡稱「本藍圖」),期待飛天車(electric vertical take-off and landing, eVTOL)的實現可在都市交通阻塞時或欲前往離島、山間地區等情形下,提供新移動方式,也可運用於災害時的急救搬運及迅速運送物資等。 本藍圖之「飛天車」係電動垂直起降型的自動駕駛航空機,外型近似直升機,並規劃三條發展路線:實際應用目標、制度及標準之整備、機體及技術之研發。從實際應用目標出發,本藍圖規劃自2019年開始進行飛行測試和實證實驗,以2023年投入運用為目標。首先從運送「物品」開始進展到「部分地區的乘客」,2030年代將再進一步擴大實用到「都市中的乘客」。也可應用於災害應變、急救、娛樂等方面。 為了實現上述目標,即需整備機體安全性、技能證明等及未來投入商業應用時所需之各項標準及制度。當然機體及技術之研發也相當重要,透過試作機研發確保並證明機體安全性及可靠性、自動飛行之機上及地面管理系統、確保達到商業化程度的飛航距離及靜肅性之技術。並設定於投入應用後的2025年開始,重新檢討制度及提升技術。
智慧電網重要法制議題研析探討及因應 日本發布網路安全相關法令問答集日本國家網路安全中心(内閣サイバーセキュリティセンター,或稱National Information Security Center, NISC)於2020年3月2日發布「網路安全相關法令問答集」(サイバーセキュリティ関係法令Q&Aハンドブック),以回應日本內閣在2017年7月27日通過的「網路安全戰略」(サイバーセキュリティ戦略)中所提及應整理相關法制,以利企業實施網路安全措施與對策之決定。因此,內閣網路安全戰略本部(サイバーセキュリティ戦略本部)普及啟發‧人才培育專門調查會(普及啓発・人材育成専門調査会)於同年10月10日成立工作小組,針對網路安全相關法令進行推動與調查工作。 本問答集內容涉及13項法律議題,包括議題如下: 說明網路安全基本法(サイバーセキュリティ基本法)網路安全之定義與概要; 以公司法為核心,從經營體制觀點說明董事義務,例如建立內部控制機制,以確保系統審核與資料揭露之適當性; 以個人資料保護法為核心,例如說明個人資料的安全管理措施; 以公平交易法(不正競争防止法)為核心,說明在營業秘密的保護範圍內,利用提供特定資料與技術手段,來實施迴避行為係屬無效; 以勞動法規為核心,說明企業採取網路安全措施之組織與人為對策; 以資通訊網路、電信業者等為中心,說明IoT相關法律問題; 以契約關係為中心,說明電子簽章、資料交易、系統開發、雲端應用服務等議題; 網路安全相關證照制度,例如資訊處理安全確保支援人員; 說明其他網路安全議題,例如逆向工程、加密、訊息共享等; 說明發生網路安全相關事故之因應措施,例如數位鑑識; 說明當網路安全糾紛有涉民事訴訟時應注意之程序; 說明涉及網路安全之刑法規範; 描述日本企業在實施網路安全措施時,應注意之相關國際規範,例如歐盟一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)與資料在地化(Data Localization)等議題。 此外,隨著網路與現實空間的融合,各產業發展全球化,相關法規也日益增加,惟網路安全相關法規,在原無網路安全概念與相關法制的日本法上,卻鮮少有較為系統化的概括性彙編與解釋文件。因而盤點並釐清網路安全相關法令則成為首要任務,故研究小組著手進行調查研究,並將調查結果—「網路安全法律調查結果」(サイバーセキュリティ関係法令・ガイドライン調査結果)與「第四次關鍵基礎設施資訊安全措施行動計畫摘要表」(重要インフラの情報セキュリティ対策に係る第4次行動計画)作為本問答集之附錄文件以資參酌。最後,NISC期待透過本問答集,可作為企業實施具體網路安全對策之實務參考。
歐洲議會通過「關於著作權與生成式人工智慧-機會與挑戰」決議,向執委會提出政策建議歐洲議會於2026年3月10日通過「關於著作權與生成式人工智慧-機會與挑戰」決議(European Parliament resolution on copyright and generative artificial intelligence – opportunities and challenges)。有鑑於生成式 AI 經常發生未經授權在網路上抓取作品、無視權利保留或使用非法來源作品等侵權行為,歐洲議會特別通過本決議,闡明其就生成式 AI 相關著作權議題之立場,並就歐盟未來在此領域之政策方向與法制建構,向執委會提出具體作法建議。其重點摘要如下: 一、保障權利人對 AI 作品利用之完整掌控權 權利人對其作品用於 AI 訓練或後續應用(如推論與 RAG)應擁有完全控制權。執委會應建立保障機制,並針對新聞媒體遭大規模抓取利用之困境,研擬專門的保護措施。 二、推動自願性集體授權協議,衡平權益保障與資料需求 為兼顧權利人獲得公平報酬與 AI 業者取得高品質訓練資料之需求,執委會應推動自願性集體授權協議,平衡雙方利益。 三、落實退出權(opt-out) 執委會應評估可行的技術方案,以識別並尊重權利人拒絕其作品被用於AI訓練的權利保留聲明,並指定歐盟智慧財產局(EUIPO)擔任受信任之中介機構(trusted intermediary),負責管理相關opt-out事項。 四、完善透明度架構,並導入「可推翻推定」機制強化執行 執委會應建立全面的透明度架構,在溯源管理方面,要求通用 AI 模型和系統業者提供受保護作品清單及來源證明,以及網路爬蟲紀錄,且網路爬蟲需具備可識別性;在內容識別方面,執委會應制定AI生成內容標註行為準則,落實AI生成內容之偵測與告知義務,強化對提供創意內容之平台履行透明度義務狀況之監督。執委會應建立「可推翻推定」(Rebuttable Presumption)機制,相關業者如未遵守上述透明度義務,即推定其已使用受保護作品,權利人於訴訟中勝訴時,訴訟費用將由AI業者承擔。 五、落實著作權授權報酬制度,強化自主授權 歐洲議會反對以「總額支付」(Flat-rate)方式進行全球授權;權利人對授權條件與報酬應擁有自主決定權。執委會應建立相關框架,鼓勵業者尋求合法授權並支付合理報酬;同時,應針對業者「過去」利用受著作權保護作品之行為,研究具體補償方案。 六、完善補充性法律框架以強化監管 歐盟現行著作權法規已不足以應對生成式AI之挑戰,尤其《數位單一市場著作權指令》(CDSM 指令)針對 AI 訓練之規範仍存在模糊地帶,執委會應建立補充性法律框架(Supplementary Legal Framework),明確生成式AI相關著作權授權規則,以有效遏阻AI開發者違規行為。 歐洲議會之決議案並不具法律約束力,然依歐盟立法程序,執委會所提出之立法草案,須經歐洲議會與理事會共同審議通過始能生效,本決議暨已揭示歐洲議會於相關議題上之政策立場與建議,執委會於後續研擬立法草案時,勢必將其納入重要考量,以利後續立法程序之推進。是以,本決議內容實具重要之實務參考價值。