加拿大政府公開徵求利用衛星擴充行動通訊覆蓋範圍之意見，期能彌平通訊落差現況
加拿大創新科學暨經濟發展部（Innovation, Science and Economic Development Canada, ISED）於2024年6月24日啟動「以衛星擴充行動通訊覆蓋範圍之政策、授權與技術框架」（Policy, Licensing and Technical Framework for Supplemental Mobile Coverage by Satellite (SMCS)）公眾意見徵詢，指出偏遠地區通訊服務不足之現況將帶來嚴重公共安全風險，並抑制經濟成長與社會融合，因此提出擬透過公眾意見徵詢達成之四項政策目標如下：
（1）為服務缺乏、不足之區域提供行動通訊服務；
（2）促進無線服務提供之競爭性，提供消費者更多選擇；
（3）提升電信服務的可靠性與韌性；
（4）開發創新應用促進無線網路的投資與發展。
以此政策目標為基礎，ISED就以下內容徵詢公眾意見：
（1）頻譜政策框架：
於考量區域／國際協調、利害關係人利益、最小化干擾等因素後，提出多個適用頻段選項。
（2）SMCS授權框架：
探討以行動衛星服務（Mobile satellite services, MSS）框架為基礎，對衛星與地球基地臺（如手機）分別進行授權，並針對個別許可證授予條件（如不允許排他性條款等）提出建議。
（3）技術考量因素：
討論行動通訊消費者設備與SMCS太空基地臺技術要求、同頻段共存與預防干擾等議題。
新的SMCS框架預計於2025年4月1日生效，而在新框架生效前，考量到試驗或早期布建能帶來之利益，ISED將依據文件內之資格要求，針對個案核發SMCS暫時許可。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
羅文妗
專案經理 編譯整理
Consultation on a Policy, Licensing and Technical Framework for Supplemental Mobile Coverage by Satellite, Government of Canada, https://ised-isde.canada.ca/site/spectrum-management-telecommunications/en/learn-more/key-documents/consultations/consultation-policy-licensing-and-technical-framework-supplemental-mobile-coverage-satellite (last visited Jul. 05, 2024).
潘科諺，〈美國 FCC 公布「衛星補充涵蓋」監理架構，持續向「未來單一網路」的政策願景邁進〉，資訊工業策進會科技法律研究所，2024/05，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&d=9174〈最後瀏覽日：2024/7/4〉。
潘科諺，〈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，2024/05，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&d=9175&no=64〈最後瀏覽日：2024/7/4〉。
羅文妗，〈新加坡通訊與資訊部發布「數位連結性藍圖」，以提升數位基礎設施數量、效能、安全性與能源效率作為戰略性優先事項〉，資訊工業策進會科技法律研究所，2023/09，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&d=9046&no=64〈最後瀏覽日：2024/7/4〉。
2021年1月6日，美國聯邦首席資料長委員會（Federal Chief Data Officers Council, 後稱CDO Council）向美國國會提交報告，報告中指出今年度的工作重點之一將放在促進聯邦政府跨機關的資料共享，以極大化政府資料的價值。 CDO Council是根據2018年的《實證決策基本法》（Foundations for Evidence-Based Policymaking Act of 2018）所設立，並於2020年1月正式召開第一次會議，該委員會的成員包含聯邦政府各部會的首席資料長（Chief Data Officers, CDO）。該委員會的任務是加強各部會利用資料作為戰略資產的能力，促進聯邦政府資料的管理、使用、保護、傳播和衍生，以達到聯邦資料戰略（Federal Data Strategy）所設定的目標。 美國農業部首席資料長兼CDO Council主席Ted Kaouk表示，以農業部所建置的農業資料共通平台（Ag DATA COMMONS）為例，農業部所屬機關間透過資料共享，已產生許多應用。 譬如：該部所屬的食品與營養局（Food and Nutrition Service, FNS）利用經濟研究局（Economic Research Service, ERS）統計的糧食不安全（Food Insecurity）資料，推動食物箱計畫（Farmers to Families Food Box Program）；農業部所屬風險管理局（Risk Management Agency, RMA）使用平台上其他單位的資料，作為作物保險（crop insurance）的決策依據；農業部所屬食品安全和檢驗局（Food Safety and Inspection Service, FSIS）使用平台上其他單位的資料，來追蹤肉品加工廠的狀況。 CDO Council於去（2020）年10月成立了一個資料共享工作小組（Data Sharing Working Group），負責研究聯邦政府各機關間資料共享的使用案例，希望透過這樣的努力，強化聯邦政府的資料治理，產生高品質與即時性的資料，以此作為政府的決策依據。
經濟合作與發展組織發布《促進AI可歸責性：在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》經濟合作與發展組織（Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD）於2023年2月23日發布《促進AI可歸責性：在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》（Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI）。本報告整合ISO 31000：2018風險管理框架（risk-management framework）、美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）人工智慧風險管理框架（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF）與OECD負責任商業行為之盡職調查指南（OECD Due Diligence Guidance for Responsible Business Conduct）等文件，將AI風險管理分為「界定、評估、處理、治理」四個階段： 1.界定：範圍、背景、參與者和風險準則（Define: Scope, context, actors and criteria）。AI風險會因不同使用情境及環境而有差異，第一步應先界定AI系統生命週期中每個階段涉及之範圍、參與者與利害關係人，並就各角色適用適當的風險評估準則。 2.評估：識別並量測AI風險（Assess: Identify and measure AI risks）。透過識別與分析個人、整體及社會層面的問題，評估潛在風險與發生程度，並根據各項基本價值原則及評估標準進行風險量測。 3.處理：預防、減輕或停止AI風險（Treat: Prevent, mitigate, or cease AI risks）。風險處理考慮每個潛在風險的影響，並大致分為與流程相關（Process-related）及技術（Technical）之兩大處理策略。前者要求AI參與者建立系統設計開發之相關管理程序，後者則與系統技術規格相關，處理此類風險可能需重新訓練或重新評估AI模型。 4.治理：監控、紀錄、溝通、諮詢與融入（Govern: Monitor, document, communicate, consult and embed）。透過在組織中導入培養風險管理的文化，並持續監控、審查管理流程、溝通與諮詢，以及保存相關紀錄，以進行治理。治理之重要性在於能為AI風險管理流程進行外在監督，並能夠更廣泛地在不同類型的組織中建立相應機制。
美伊利諾最高法院判決：醫療服務提供者例外不受生物資訊隱私法保護美國伊利諾州伊利諾最高法院（Illinois Supreme Court）於2023年11月30日對Mosby v. The Ingalls Memorial Hospital et al.案做出判決：認定符合聯邦法規健康保險流通與責任法（Health Insurance Portability and Accountability Act, HIPAA）規定，基於「治療、付款或健康照護運作」之前提下，除病患外即使是醫療服務提供者的生物識別資訊被蒐集、利用或揭露，同樣不受伊利諾州生物資訊隱私法（Biometric Information Privacy Act, BIPA）的保護。 伊利諾州現行以BIPA對蒐集或保留任何個人的生物識別資訊（如虹膜、聲紋、指紋或生物樣本等）做了較為嚴格的限制，原則上這些資訊不能在未經當事人同意的情況下被蒐集、利用或揭露。除非是1.由醫療保健機構從患者身上蒐集的生物識別資訊；或2.根據HIPAA規定，基於進行治療、付款或健康照護運作的前提來蒐集、使用或儲存的生物識別資訊，才可例外免經當事人同意（biometric identifiers do not include information captured from a patient in a health care setting or information collected, used, or stored for health care treatment, payment, or operations under the federal HIPAA.）。然而，基於進行治療、付款或健康照護運作的前提，資料主體除接受治療或健康照護的病患外，是否涵蓋醫療服務提供者（如醫護人員），則有疑義。 本案因醫院的護理人員認為醫療院所未經同意，使用帶有指紋掃描功能的藥品櫃，來蒐集、使用或儲存了他們的生物識別資訊，因此提起訴訟。伊利諾州的地方法院和巡迴上訴法院於本案均支持原告提出的主張。然而，伊利諾州最高法院審理時則透過文義解釋以及條文結構分析之方式，認為立法者係有意於例外規定中重複使用「資訊」一詞，兩次「資訊」之內涵應有不同。故前段的資訊係指患者的資訊，而後段的資訊來源則應包含了醫療照護提供者，方符合立法者真意。 生物識別資訊風險較高，過去被認為需要取得當事人積極同意授權；於本案中伊利諾州最高法院權衡認為基於「治療、付款或健康照護運作」情境下，如本案情形係用來確保醫藥品被正確分配給需要的患者，因此對患者以外的醫療人員隱私權做出限制符合例外規定。本案揭示了個資隱私得為合理利用的情境之一，然而HIPAA對於資料傳輸較寬鬆的規範會否又與資料保護的趨勢有所違背，仍須持續關注相關案例發展。