美國的無線地面電視於今(2009)年6月12日起關閉類比訊號,全面進行數位播送。聯邦通訊委員會(The Federal Communications Commission, FCC)預期政府雖已進行大規模宣傳,但仍有部分家庭尚未完成準備。依尼爾森(Nielsen)公司調查,至6月14日止,尚有兩百五十萬用戶無法接收數位電視訊號;此外,相較於全部家庭中僅2.2%未完成數位轉換的準備,非洲裔與西班牙裔家庭未完成的比例則分別達4.6%與3.6%。
目前美國多數家庭是收看付費的有線電視與衛星電視,數位轉換對此部分觀眾並無明顯影響,但仍有數百萬家庭收看免費的無線電視。在數位轉換後,舊型電視機須加裝數位轉換盒,方能接收數位訊號;對此,美國政府已發放優待券補助用戶購買轉換盒(至7月底為止)。FCC表示,部分家庭裝置轉換盒與電台改善傳輸訊號,尚須花費數週時間,而民眾利用FCC的協助專線進行諮詢時,最普遍的問題則是有關優待券方案與轉換盒的安裝。
此外,電視台原本擔心在數位轉換後,部分受影響的人口(特別是年輕觀眾)將可能不再觀看電視,而選擇利用網路收視電視節目。但尼爾森公司的調查指出,數位轉換後整體收視率僅有些微下滑,除了數位化外,亦可能是受到天氣較佳或重要運動賽事轉播較少等因素影響。
美國國家情報體系(United States Intelligence Community)係於1981年依據行政命令第12333號(Executive Order 12333)所建立,其任務為蒐集、分析與提供外國情報與反情報資訊美國國家領導人,服務對象包含美國總統、執法單位以及軍事單位。其於2020年6月提出「情報體系人工智慧倫理架構」(Artificial Intelligence Ethics Framework for the Intelligence Community),為人工智慧系統與訓練資料、測試資料之採購、設計、研發、使用、保護、消費與管理提出指引,並指出人工智慧之利用須遵從以下事項: 一、於經過潛在風險評估後,以適當且符合目的之方法利用; 二、人工智慧之使用應尊重個人權利與自由,且資料取得應合法且符合相關政策與法規之要求; 三、應於利用程序內結合人類判斷與建立問責機制,以因應AI產品之風險並確保其決策之適當性。 四、於不破壞其功能與實用性之前提下,盡可能確認、統計以及降低潛在之歧視問題。 五、AI進行測試時應同時考量其未來利用上可預見之風險。 六、持續維持AI模型之迭代(Iteration)、版本與改動之審查。 七、AI之建立目的、限制與設計之輸出項目,應文件化。 八、盡可能使用可解釋與可理解之方式,讓使用者、審查者與公眾理解為何AI會產出相關決策。 九、持續不定期檢測AI,以確保其符合當初建置之目的。 十、確認AI於產品循環中各階段之負責人,包含其維護相關紀錄之責任。
因應使用「生成式AI(Generative AI)」工具的營業秘密管理強化建議2024年7月1日,美國實務界律師撰文針對使用生成式AI(Generative AI)工具可能導致的營業秘密外洩風險提出營業秘密保護管理的強化建議,其表示有研究指出約56%的工作者已經嘗試將生成式AI工具用於工作中,而員工輸入該工具的資訊中約有11%可能包含公司具有競爭力的敏感性資訊或客戶的敏感資訊,以Chat GPT為例,原始碼(Source Code)可能是第二多被提供給Chat GPT的機密資訊類型。系爭機密資訊可能被生成式AI工具提供者(AI Provider)用於訓練生成式AI模型等,進而導致洩漏;或生成式AI工具提供者可能會監控和存取公司輸入之資訊以檢查是否有不當使用,此時營業秘密可能在人工審查階段洩漏。 該篇文章提到,以法律要件而論,生成式AI有產生營業秘密之可能,因為營業秘密與著作權和專利不同之處在於「發明者不必是人類」;因此,由生成式 AI 工具協助產出的內容可能被視為營業秘密,其範圍可能包括:公司的內部 AI 平台、基礎的訓練算法和模型、輸入參數和輸出結果等。惟基於目前實務上尚未有相關案例,故生成式AI輸出結果在法律上受保護的範圍與條件仍需待後續的判例來加以明確。 實務專家提出,即使訴訟上尚未明確,企業仍可透過事前的管理措施來保護或避免營業秘密洩露,以下綜整成「人員」與「技術」兩個面向分述之: 一、人員面: 1.員工(教育訓練、合約) 在員工管理上,建議透過教育訓練使員工了解到營業秘密之定義及保護措施,並告知向生成式AI工具提供敏感資訊的風險與潛在後果;培訓後,亦可進一步限制能夠使用AI工具的員工範圍,如只有經過培訓及授權之員工才能夠存取這些AI工具。 在合約方面,建議公司可與員工簽訂或更新保密契約,納入使用生成式AI的指導方針,例如:明確規定禁止向生成式AI工具輸入公司營業秘密、客戶數據、財務信息、未公開的產品計劃等機密資訊;亦可增加相關限制或聲明條款,如「在生成式AI工具中揭露之資訊只屬於公司」、「限制公司資訊僅能存儲於公司的私有雲上」等條款。 2.生成式AI工具提供者(合約) 針對外部管理時,公司亦可透過「終端使用者授權合約(End User License Agreement,簡稱EULA)」來限制生成式AI工具提供者對於公司在該工具上「輸入內容」之使用,如輸入內容不可以被用於訓練基礎模型,或者該訓練之模型只能用在資訊提供的公司。 二、技術方面: 建議公司購買或開發自有的生成式AI工具,並將一切使用行為限縮在公司的私有雲或私有伺服器中;或透過加密、防火牆或多種編碼指令(Programmed)來避免揭露特定類型的資訊或限制上傳文件的大小或類型,防止機密資訊被誤輸入,其舉出三星公司(Samsung)公司為例,三星已限制使用Chat GPT的用戶的上傳容量為1024位元組(Bytes),以防止輸入大型文件。 綜上所述,實務界對於使用生成式AI工具可能的營業秘密風險,相對於尚未可知的訴訟攻防,律師更推薦企業透過訴訟前積極的管理來避免風險。本文建議企業可將前述建議之作法融入資策會科法所創意智財中心於2023年發布「營業秘密保護管理規範」中,換言之,企業可透過「營業秘密保護管理規範」十個單元(包括從最高管理階層角色開始的整體規劃建議、營業秘密範圍確定、營業秘密使用行為管理、員工管理、網路與環境設備管理、外部活動管理,甚至是後端的爭議處理機制,如何監督與改善等)的PDCA管理循環建立基礎的營業秘密管理,更可以透過上述建議的做法(對單元5.使用管理、單元6.1保密約定、單元6.4教育訓練、單元7.網路與環境設備管理等單元)加強針對生成式AI工具之管理。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
何謂「TLO」?「TLO」係「技術移轉機關(Technology Licensing Organization)」之簡稱,專指大學研究成果申請專利後,將該等技術移轉給企業等之機關,如同產學間的仲介角色。 日本於平成10年(西元1998年)5月6日通過「促進大學等實施技術研發成果移轉給民間企業法(簡稱大學等技術移轉促進法或TLO法)」,目的在於將大學之研究成果技轉給民間企業,促進研究成果之實用化。 在承認TLO存在之同時,日本做了以下法令之配套:依據TLO法第8條,實施特定大學技術移轉之事業期間,第1年到第10年之授權金及專利申請審查手續費用減免1/2、產業競爭力強化法第19規定,若國家委託之研發成果,歸屬於受託者時,該研發成果之移轉授權不須經國家之承認、同時大學法人法第22條允許國立大學得為出資。同時TLO法亦承認若中小企業透過TLO取得研究成果之授權時,得降低中小企業投資育成株式会社支出資要件。
FCC正式將新版網路中立命令提交予美國聯邦政府公報刊登美國聯邦通訊委員會(Federal Communications Commission, FCC)於2015年2月26日公布了新版的網路中立命令後,由於新版方案揭櫫了禁止提供快車道(fast lane)予特定服務業者的重要原則,因此被外界預測將遭到各大網路服務供應商的反彈,一如外界所預期的,美國電信協會(United States Telecom Association, USTelecom)於2015年3月23日在美國華盛頓特區聯邦巡迴上訴法院對FCC的新版法案提起訴訟,USTelecom認為,新版的網路中立法案中,賦予監理機構──亦即FCC太多裁量權限,將使得FCC的權力難以控制,在此同時,德州的一家網路服務業者Alamo (Alamo Broadband Inc.)也基於相類似的理由,於美國紐奧良聯邦巡迴上訴法院對FCC提起訴訟。而實際上,在前開電信業者向法院提起訴訟時,FCC的新版網路中立方案甚至尚未刊登於美國聯邦政府公報(Federal Register),自然也無從討論法律生效時點的問題,這個訴訟程序的瑕疵也立即引起各界的注意,論者咸認這些訴訟都將會遭到法院的駁回,但USTelecom宣稱他們的訴訟標的是生效後的法案。 對於各大電信業者、網路服務供應商的大動作,FCC似乎已經準備好面對這些法律論戰,2015年4月1日,FCC正式將新版的網路中立方案提交予美國聯邦政府公報刊登,依據相關規定,此項行政命令將會在刊登2個月後正式產生法律效力,這也意味著在命令生效後,前開訴訟標的之爭議將不復存在,此後再行提起的訴訟,勢必也將正式地透過司法途徑解決。