英國兩家電信業者Vodafone與Three UK(下合稱「合併方」)於2023年6月宣布將以合資的方式合併,英國競爭與市場管理局(Competition and Markets Authority, CMA)於2024年12月5日就本案提出最終審查報告,決議將有條件核准合併。
合併方於審查過程中承諾在8年內於全國各地建設各頻段基站,確保行動網路涵蓋範圍、容量和速度的顯著提升並迅速布建5G,目標在2030年讓全英國的學校與醫院都能使用獨立組網(不依賴4G網路)的5G服務(5G SA)。同時其與另一家電信業者VMO2的網路共享協議中,亦提出若合併案通過後,在未來10年將額外投資110億英鎊於網路建設,並將出售部份頻率資源予VMO2。
CMA 認為本案對市場競爭及消費者權益確實可能造成諸如資費上漲或服務條件降低等負面影響,但考量合併方如能履行其網路建設計畫提案及網路共享協議,長期而言能夠顯著提高英國的行動網路品質,能促進市場的有效競爭並最終使消費者受益,合併方亦承諾於三年內對消費者保留某些既有的資費方案,以及對行動虛擬網路業者(Mobile Virtual Network Operator, MVNO)履行預先約定的價格與服務條款,以消除短期內潛在的負面影響。
後續CMA將與合併方及利益相關方協商並召開公開諮詢以確定具法律效力之承諾細節,相關建設承諾亦將由英國通訊管理局(Office of Communications, Ofcom)納為合併方頻率執照之附帶條件,未來將由CMA與Ofcom共同監督承諾之履行,CMA可對未履行承諾之行為裁罰,而Ofcom最重則可撤銷頻率執照。
在越來越多消費者擔心部分企業以進行大數據研究名義竊取、交易或透露個人資料之行為,侵犯消費者隱私情況下,中國政府已要求互聯網企業加強對個人資料之保護;這並非中國當局第一次要求互聯網企業加強數據隱私保護,中國消費者協會(China Consumers Association, CCA)亦曾示警,中國大量智慧型手機應用程式正在蒐集過多個人資料,包括但不限於用戶位置、聯絡人清單及手機號碼。 中國互聯網金融協會(National Internet Finance Association of China, NIFA)於 11月初發表聲明提及:「未經消費者同意,會員組織不得蒐集、利用或向第三方提供消費者個人資料。」、「所有會員機構都應承擔保護個人資料之個人責任。如發生問題,應立即予以改善並報告給協會……消費者風險警示亦應加強。」,該協會亦向所有會員機構提出警告,對數據隱私之改善措施應承擔個人責任。 中國互聯網企業讚揚AI工具可使用海量數據以增強消費者體驗之優點,然它們不得不靈活應對消費者對如何蒐集與利用個人資料日益增長之焦慮,而中國政府目前正起草制定有關個人數據隱私保護法律,以解決日常生活伴隨著多方數位體驗而生之敏感問題。
美國聯邦法官指出藥用基改作物之種植應予嚴格管理美國聯邦法院最近判決美國聯邦官員在 2001 年及 2003 年,允許四家企業在夏威夷種植基改作物以生產試驗用藥的行為,違反環境法規。該許可內容涉及許可在夏威夷州 Kauai, Maui, Molokai and Oahu 種植玉米或甘蔗。 本案法官 Michael Seabright 判決中特別指出,鑑於夏威夷州乃是許多瀕臨絕種或受到絕種威脅的生物的棲地-該州計有 329 種罕見生物,占全美瀕臨絕種生物及受到絕種威脅生物種類之四分之一,而美國農業部動植物健康檢疫服務( Department of Agriculture's Animal and Plant Health Inspection Service )在許可種植基改作物前,竟未先進行初步的環境檢視( preliminary environmental reviews ),很明顯地已違反該機關依據瀕臨絕種生物法( Endangered Species Act )及國家環境政策法( National Environmental Policy Act )所應盡之義務。 本案原告 EarthJustice 認為,本案是第一件聯法院就 biofarming 所做之判決。所謂 biopharming 係指研究人員利用基改技術將植物用來作為生產藥品、抗體、疫苗等生技藥物的生物反應器( bioreactors )。由於植物可以大量栽種,因而若 biopharming 技術可行,將可有效解決生技藥物供給短缺的問題,嘉惠更多的病患,因而, biopharming 被視為未來可能顛覆傳統的藥物生產的一種生技藥物製造方式。目前, biopharming 廣泛使用的植物包括玉米、煙草等。 biopharming 的構想可以較低的成本解決部分生技藥物生產的問題,但其構想看似極具吸引力,不過發展 biopharming 並非毫無挑戰,尤其是如何就藥用基改植物予以隔離管理,避免基因污染。反對者一般主張,藥用基改植物 並未通過食用安全性測試,並不適合人體食用或是當作家畜飼料, 如果栽種藥用基改植物的隔離管理未做好把關,難保這些本應受到嚴格管制的治療性植物進入到食物供應鏈,影響民眾的身體安全。 在民眾健康及環境生態安全的考量下,反對推展 Biopharming 的力量也越來越大,本案即是一個明顯的例子。
歐盟公布競爭與創新綱要計畫歐盟最近公布新通過的競爭與創新綱要計畫( Competitiveness and Innovation Framework Programme 2007-2013 , 簡稱: CIFP (2007-2013) ),預計自今( 2006 )年 11 月 29 日 生效適用 。 CIPF (2007-2013) 旨在強化歐盟競爭與創新的能量,以期透過均衡的經濟成長,促進知識社會與永續發展。 CIFP (2007-2013) 根據歐盟現今的發展策略- Lisbon Strategy ,亦是將重點放在如何協助中小型企業運用其創新的潛能,開發更高品質的產品。由於去年歐盟理事會重新定位 Lisbon Strategy 的重點在於激勵企業家精神、確保新創事業可獲得充份的風險資本挹注、鼓勵並引導融入環境友善精神的創新( eco-innovation )、善用 ICT 技術、促進資源的永續利用,故而 CIPF (2007-2013) 的計畫重點也放在如何落實前述政策目標,以使「競爭與創新」、「知識經濟」以及「永續發展」得以齊頭並進。 另 CIPF (2007-2013) 在第七期研發綱要架構( Seventh Framework Programme for research and technological development )執行期間( 2007-2013 )也將與其相輔相成,不過 CIPF (2007-2013) 重點不在研發補助,而是希望在研究與創新之間搭建橋樑,同時鼓勵各種形式的創新利用。舉例而言,如何協助將第七期研發綱要的成果進一步透過技術移轉方式鼓勵其商業化利用,即是 CIPF (2007-2013) 所要達到的任務之一,不過手段上 CIPF (2007-2013) 的經費主要會用於如何解決研究與創新之間的市場失靈問題。
美國國家標準暨技術研究院發布「人工智慧風險管理框架:生成式AI概況」美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standard and Technology, NIST)2024年7月26日發布「人工智慧風險管理框架:生成式AI概況」(Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile),補充2023年1月發布的AI風險管理框架,協助組織識別生成式AI(Generative AI, GAI)可能引發的風險,並提出風險管理行動。GAI特有或加劇的12項主要風險包括: 1.化學、生物、放射性物質或核武器(chemical, biological, radiological and nuclear materials and agents, CBRN)之資訊或能力:GAI可能使惡意行為者更容易取得CBRN相關資訊、知識、材料或技術,以設計、開發、生產、使用CBRN。 2.虛假內容:GAI在回應輸入內容時,常自信地呈現錯誤或虛假內容,包括在同一情境下產出自相矛盾的內容。 3.危險、暴力或仇恨內容:GAI比其他技術能更輕易產生大規模煽動性、激進或威脅性內容,或美化暴力內容。 4.資料隱私:GAI訓練時需要大量資料,包括個人資料,可能產生透明度、個人資料自主權、資料違法目的外利用等風險。 5.環境影響:訓練、維護和運行GAI系統需使用大量能源而影響碳排放。 6.偏見或同質化(homogenization):GAI可能加劇對個人、群體或社會的偏見或刻板印象,例如要求生成醫生、律師或CEO圖像時,產出女性、少數族群或身障人士的比例較低。 7.人機互動:可能涉及系統與人類互動不良的風險,包括過度依賴GAI系統,或誤認GAI內容品質比其他來源內容品質更佳。 8.資訊完整性:GAI可能無意間擴大傳播虛假、不準確或誤導性內容,從而破壞資訊完整性,降低公眾對真實或有效資訊的信任。 9.資訊安全:可能降低攻擊門檻、更輕易實現自動化攻擊,或幫助發現新的資安風險,擴大可攻擊範圍。 10.智慧財產權:若GAI訓練資料中含有受著作權保護的資料,可能導致侵權,或在未經授權的情況下使用或假冒個人身分、肖像或聲音。 11.淫穢、貶低或虐待性內容:可能導致非法或非自願性的成人私密影像或兒童性虐待素材增加,進而造成隱私、心理、情感,甚至身體上傷害。 12.價值鏈和組件整合(component integration):購買資料集、訓練模型和軟體庫等第三方零組件時,若零組件未從適當途徑取得或未經妥善審查,可能導致下游使用者資訊不透明或難以問責。 為解決前述12項風險,本報告亦從「治理、映射、量測、管理」四大面向提出約200項行動建議,期能有助組織緩解並降低GAI的潛在危害。