特定奈米科技經歷研發階段過後,所獲致的成熟技術產品,要邁向市場商業化階段,能否真正成功,取決於市場消費大眾能否具有信心願意採用。而奈米科技由於新興發展存有未知之不確定風險,所以有論者開始規劃研擬,引進責任保險機制,藉由責任風險分散之功能,期望解決面對不確定風險時,能夠足以妥適因應。
依據國際最具份量之瑞士再保公司(Swiss Re) 對於奈米科技之保險機制,2008年出版「奈米科技:微小物質,未知風險(Nanotechnology--Small Matter, Many Unknowns:The Insurers' Perspective)」研究報告 ,其中明文點出,保險業(Insurance Industry)之核心業務即為移轉風險(Transfer of Risk),由保險公司(Insurer)經過精算程序後收取一定費用,適時移轉相關風險,並產生填補功能。
然而,保險業對於可藉由保險機制所分散之風險,亦有其極限範圍,如果超過以下三原則者,則會被認為超出可承擔風險範圍,屬保險業無力去承擔者,所以保險機制之引進將不具可行性:
(1)風險發生之可能機率與發生嚴重程度,現行實務沒有可行方式能加以評估者。
(2)當危害產生時,所造成之影響為同時擴及太多公司、太多產業領域、或太廣的地理區域者。
(3)有可能產生的巨大危害事件,已超過私領域保險業所能承受之範圍者。
此外,為確保未來得以永續經營,保險公司對於願意承保之可保險性(Insurability)端視對於以下各因素性質之評估:
(1)可加以評估性(Accessibility):對於所產生之損害係屬可評估,並得以加以計量化、允許訂出價格者(be Quantifiable to Allow Pricing)。
(2)無可事先安排者(Randomness):對於保險事故之發生,必須是不可預測者,並且其所發生必須獨立於被保險者本身主觀意志(the Will of the Insured)之外。
(3)風險相互團體性(Mutuality):相關保險者必須基於同時參加並組成共同團體性,藉以達到分擔分散相關風險性。
(4)經濟上可行性(Economic Feasibility):必須使私人保險公司藉由收取適宜保費,便得以支付對等之賠償費用,可以確保業務經營得以永續持續下去。
綜上所述,可以明瞭並非所有風險,保險公司均願意承保而能達到分散風險者,對於風險必須是可預測性並有承保價值,保險公司本身具有商業機制,依據精算原則確定願意承保之費用,此才可謂實務上可行,對於奈米科技引進保險機制之衡量思考,也當是如此。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國記憶體設計司Rambus1月25日向美國北加州地方法院提出侵權告訴,指控Hynix、南亞科技、華亞科技、英飛凌等四家DRAM廠,涉嫌侵犯Rambus的DDR2記憶體、GDDR2及GDDR3繪圖卡用記憶體等共18項專利。南亞科副總經理白培霖表示,還不了解Rambus實際的指控內容,一切仍在了解中。 Rambus三年前推出RDRAM並獲得英特爾支持成為次世代主流產品,但因當時DRAM廠基於成本考量,決定支持DDR規格,所以Rambus後來不得不被迫退出標準型DRAM市場。然因Rambus擁有多項記憶體專利,目前主要產品獲得新力PS遊戲機採用,所以大部份營收來源均來自於權利金收入,去年Rambus營收約1億4500萬美元,其中的1億2000萬美元就是權利金收入。 由於Rambus前年就宣佈研發出DDR2產品,隨著今年英特爾力推新款支援DDR2晶片組,全球DRAM廠均投入DDR2生產,因此Rambus再度興訟,控告Hynix、南亞科技、華亞科技、英飛凌等四家DRAM廠,侵犯其 DDR2及GDDR2、GDDR3等記憶體共18項專利。 對於被Rambus控告一事,南亞科技及華亞科技提出說明。白培霖說,南亞科及Rambus一直就二家製程技術洽談相互授權事宜,內容包括DDR2及繪圖卡用記憶體GDDR3等,但目前為止雙方還沒有達成相互授權協議,自然也沒有權利金支付問題,由於南亞科目前還沒收到起訴書,不知道Rambus提出的控訴內容為何,因此一切有待再進一步了解後再行說明。除了此次的Rambus控告南亞科侵權,去年日本半導體大廠瑞薩科技(Renesas)也三度對南亞科技提出侵權控告,瑞薩除了指出南亞科技侵犯其記憶體製程、設計、封裝等專利權外,去年十月底還向東京地方法院提出申請,將對南亞科技日本子公司進口、銷售DRAM行為進行假處份(Preliminary Injunction)。 對於國際大廠不斷針對南亞科提出侵權告訴,南亞科技表示,與瑞薩在日本、美國的專利權官司,至今還在上訴審理階段,南亞科已經提出資料證明,至於Rambus此次提出的侵權告訴,現在還在了解中,但南亞科的立場,會尊重每家半導體廠的專利權,不會有任何侵權的行為。
日本成立供應鏈資通安全聯盟(Supply Chain Cybersecurity Consortium)日本經濟產業省(下稱經產省)於2020年6月12日發布其國內產業資通安全現況與將來對策(昨今の産業を巡るサイバーセキュリティに係る状況の認識と、今後の取組の方向性)報告,指出近期針對供應鏈資通安全弱點企業所展開的攻擊,有顯著增長趨勢。為此,該報告建議共組供應鏈的企業間,應密切共享資訊;於關鍵技術之相關資訊有外洩之虞時,應向經產省提出報告;若會對多數利害關係人產生影響,並應公開該報告。遵循該報告之建議要旨,同年11月1日在各產業主要的工商團體引領下,設立了「供應鏈資通安全聯盟(原文為サプライチェーン・サイバーセキュリティ・コンソーシアム,簡稱SC3)」,以獨立行政法人資訊處理推進機構(独立行政法人情報処理推進機構,IPA)為主管機關。其目的在於擬定與推動供應鏈資通安全之整體性策略,而經產省則以觀察員(オブザーバー)的身分加入,除支援產業界合作,亦藉此強化政府與業界就供應鏈資通安全議題之對話。 只要贊同上述經產省政策方向與聯盟方針,任何法人或個人均得參加SC3。針對產業供應鏈遭遇資安攻擊的問題,經產省與IPA已有建構「資通安全協助隊(サイバーセキュリティお助け隊)」服務制度(以下稱協助隊服務),邀集具相關專長之企業,在其他企業遭遇供應鏈資安攻擊時,協助進行事故應變處理、或擔任事故發生時之諮詢窗口。而SC3則規畫為這些參與提供協助隊服務的企業建立審查認證制度。其具體任務包含擬定認證制度的審查基準草案、以及審查機關基準草案,提供IPA來建構上述基準。依該制度取得認證的企業,將獲授權使用「資通安全協助隊」的商標。同時在業界推廣協助隊服務制度,讓取得認證的中小企業得以之為拓展其業務的優勢與宣傳材料。
英國期望透過資料使用與近用法案修正案,強化數位證據資料之可信任性英國於2024年11月提出資料使用與近用法案(Data (Use and Access) Bill)修正案,其修正內容包含強化數位證據資料之可信任性。 根據英國數十年來的法院判決,可以觀察到英國法院信任電腦自動產出的資料,因此除非當事人提出反證,否則將推定電腦證據是可信賴的。然而,該見解導致英國爭議案件「郵局Horizon系統出錯案」的發生,亦促使資料使用與近用法案修正案的提出。 資料使用與近用法案修正案於第132條新增與數位證據相關的條款,同條第1項規定由電腦、裝置或電腦系統產生的數位證據,符合下列規定者,於訴訟程序中可以作為證據。 a、 數位證據以及產生數位證據或衍生數位證據之系統之可信任性未受質疑。 b、 法院確信無法合理地挑戰系統之可信任性。 c、 法院確信數位證據源自可信任的系統。 此外,同條第4項規定第1項第c款所指之可信任的系統,應包括適用於系統運作的任何指示或規則,以及為確保系統中保存的資料的完整性而採取的任何措施。 綜上所述,英國逐漸扭轉過去英國法院認為由電腦自動產生的資料具有可信任性之見解,並透過資料使用與近用法案修正案修正對於數位證據的認定,未來在涉及數位證據的案件中,檢辯雙方需要證明作為數位證據的資料完整性具有可信任性。 我國企業如欲強化數位資料的可信任性,可參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心所發布之重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS),建立並落實數位資料管理流程,除可確保數位資料的完整性及正確性具有可信任性,亦可提升法院採納數位資料作為證據之可能性。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw) .Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em}
因應ChatGPT人工智慧趨勢,為企業提出營業秘密管理建議2022年11月美國OpenAI公司推出人工智慧大型語言模型ChatGPT,提供全球使用者透過輸入文本方式向ChatGPT提出問題,雖營業秘密不需絕對保密,惟是否會「因向ChatGPT揭露營業秘密而使營業秘密喪失了秘密性」? 依OpenAI公司「非API訪問數據政策」規定,ChatGPT透過OpenAI公司的AI訓練人員審核「使用者上傳至ChatGPT的資訊」,提供ChatGPT反饋,強化ChatGPT進行有效的學習,讓ChatGPT模仿人類語言回覆使用者所提出的問題。在AI訓練人員未將「使用者上傳至ChatGPT的資訊」交由ChatGPT訓練、學習前(上次訓練是在2021年9月),此聊天內容不會成為ChatGPT給其他使用者的回答,此時資訊對於公眾仍具秘密性。依據ChatGPT的使用條款第5(a)條之單方保密義務規定:「OpenAI公司、其子公司及其他第三方公司可能賦予使用者『機密資訊的接觸權限』,但使用者僅限於使用條款所允許的服務中使用該些機密資訊,不得向第三方揭露該機密資訊,且使用者至少應採取合理的注意保護該機密資訊。所謂機密資訊係指OpenAI公司、其子公司及其他第三方公司(1)指定的非公開資訊,或(2)合理情況下,被認定為機密資訊者,比如軟體、規格及其他非公開商業資訊。」。即ChatGPT對於使用者輸入的聊天內容不負保密義務。 公司將程式碼、會議紀錄等敏感資訊與ChatGPT共享,不必然屬於「因揭露營業秘密而使營業秘密喪失秘密性」,考量訓練數據量大,秘密性取決於周遭環境與揭露性質,例如: 1.揭露的資訊類型,比如飲料配方可能會比客戶名單更容易取得。 2.揭露的環境,比如競爭對手、大眾是否能提出具體問題,以致能取得他人聊天內容的營業秘密。 為在ChatGPT的趨勢下確保營業秘密的秘密性,建議企業採取的管理策略如下: 1.透過「資訊分類」以識別可共享的資訊。 2.審核涉及敏感資訊的協議、公司政策及供應商契約。 3.採取實體、數位的資訊保密措施,並留意尊重員工隱私,比如限制接觸某些網站或應用程式,應留意員工的手機是否能繞過此限制。 4.建立公司保密文化,如透過公司培訓、新人入職教育訓練,定期提醒其應負擔的保密義務。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)。