美國政府在9月15日宣布,為了減少基礎建設的相關費用以及降低政府運算系統的環境衝擊,因此設立Apps.gov網站,展示並提供經政府認可的雲端科技運用。
據美國聯邦政府CIO Vivek Kundra表示,Apps.gov網站是美國政府首度對外發表,針對減少IT花費政策的成果。目前美國政府IT預算幾乎都花費在設立資料中心,單在國家安全部下就設有23個資料中心,而這也造成了聯邦政府的資源消耗在2000年到2006年間增加了兩倍,為了落實減少基礎建設花費的政策,並基於安全性的考量,希望能夠盡量利用現有的系統。
美國政府目前推動的雲端運算倡議計劃有三個主要內容,第一個主要內容即為全新的Apps.gov網站,提供企業一個情報交換平台、社交媒介與雲端IT服務。雖然目前網站尚未完全運作,甚至還曾造成一連串的錯誤訊息,但美國政府當局仍希望該網站最終能成為一次即可滿足的服務商店(one-stop shop),可在一個平台上提供多種類的雲端運算服務。Kundra表示,美國能源部已經開始使用該網站執行部分相關業務。
該計畫的第二個重點則是預算,美國政府在2010年將會致力推動雲端運算領航計畫,並為此編列年度預算,希望能投入更多輕量的工作流程(lightweight workflows)至雲端科技的發展。而在2011年,美國政府則預計會發布相關指導準則至各機關部門。
最後,該計劃亦會配合安全性、隱私及採購等相關政策。Kundra表示,將會確保所有資料都受到完善保護。
Google創辦人之一Sergey Brin也宣佈Google將會投入部份雲端運算系統專供聯邦政府使用,此系統與Google提供給一般企業的系統相似,但會針對政府需求稍做修改。除了Google之外,Microsoft、Facebook、Salesforce.com及Vimeo等公司亦提供雲端運算服務予政府機關使用。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
「地方創生」之概念源於2014年日本安倍內閣所提出的地方治理新模式,又稱「激勵地方小經濟圈再生」政策(ちほうそうせい),其施政重點主要為解決三大問題:人口高齡化和負成長造成的勞動力人口的減少、人口過度集中都會區(尤其是東京)以及地方人口外流以致人力資源不足而使地方經濟發展面臨困境之情形。 自2008年以來,日本人口開始加劇下降,導致消費和經濟實力下降,成為日本經濟和社會的沉重負擔。為解決該情況,國家與地方合作對地區發展持續落實、檢討、修正相關政策。政策原則為自立性、未來性、區域性、直接性、結果導向;政策內容亦稱為地方創生三支箭(地方創生版・三本の矢),包含: 資訊支援(情報支援):推廣區域經濟分析系統(Regional Economy Society Analyzing System, RESAS),使各地區能對產業、人口、社會進行必要的數據分析,並能依據分析結果解決地方問題。 人才支援:維持地方生活在地化、就學在地化、服務在地化,並派駐國家公務員至小規模的地方政府機關,輔佐地方機關首長。 財政支援:補助地方創生政策執行、補助地方基礎建設、施行地方稅制改革。 地方創生之目標,在於鼓勵日本國民維持在當地工作,為地區創造新人潮,並使地方年輕人能在家鄉安心結婚育兒,此外,讓各地結合地理及人文特色,發展出最適合地方的產業,中央和地方持續合作以實現地方政府的永續發展目標。
歐盟第29條工作小組發布「自動化個人決策和分析指引」處理個人資料自動化決策與資料剖析風險問題歐盟第29條工作小組於2017年10月3日為因應歐盟一般資料保護規則(GDPR)第22條規定發布「自動化個人決策和分析指引」(Guidelines on Automated individual decision-making and Profiling for the purposes of Regulation 2016/679,2018年2月6日進一步修正,下稱指引),處理對個人資料自動化決策(automated decision-making)和個人檔案剖析(Profiling)的建立。 指引分為五個部分與最佳實踐建議,旨在幫助資料控制者(controller)合乎GDPR對個人資料自動化決策和分析的要求,內容包括下幾點:1.定義自動化決策和分析,以及GDPR對這些概念的處理方法;2.對GDPR第22條中關於自動化決策的具體規定;3.對自動決策和分析的一般規定;4.兒童和個人檔案剖析(Profiling)的建立;5.資料保護影響評估。 指引的主要內容包括: 個人檔案剖析(Profiling),意謂收集關於個人(或一群個人)的資料,並分析他們的特徵或行為模式,加以分類或分群,放入特定的類別或組中,和/或進行預測或評估(例如,他們執行任務的能力,興趣或可能的行為)。 禁止對個人資料完全自動化決策,包括有法律上法或相類重大影響的檔案剖析,但規則也有例外。應有措施保障資料主體的權利,自由和合法利益。 GDPR第22條第二項a之例外規定,(履行契約所必需的),自動化個人決策時,應該作狹義解釋。資料控制者必須能夠提出分析、自動化個人決策的必要性,同時考慮是否可以採取侵害隱私較少之方法。 工作小組澄清,關於在要求提供有關自動化決策所涉及的邏輯上有意義的資料時,控制者應以簡單的方法,告訴資料主體其背後的理由或依據的標準,而不得總是以自動化決策所使用算法進行複雜的解釋或者公開完整的算法為之。所提供的資料應該對資料當事人有意義。 對資料主體提供關於處理自動化決策上有關重要性和預期後果的資料,其意義在於必須提供關於該資料之用途或資料未來處理以及自動化決策如何影響資料主體的重要訊息。例如,在信用評等的情況下,應有權知道其資料處理的基礎,資料主體並能對其作出正確與否的決定,而不僅僅是關於決策本身的資料。 「法律效果」是指對某人的法律權利有影響,或者影響到個人法律關係或者其契約上權利。 工作組並未將GDPR前言71段視為絕對禁止純粹與兒童有關的自動決定,指出僅在某些情況下才有其適用(例如,保護兒童的福利)。 在基於自動化處理(包括分析)以及基於哪些決策產生法律效應或類似顯著效果的基礎上對個人方面進行系統和廣泛評估的情況下,進行資料保護影響評估並不局限於「單獨」自動化處理/決定。
論專利公開前機密管理之重要性美國德州第一上訴法院於2023年8月的一項裁決強調了以下重點—即便企業的智慧財產權戰略是圍繞在專利申請而建立的,仍應證明其有在專利公開前採取到位的營業秘密保護政策。 在FMC Technologies, Inc. v. Richard Murphy and Dril-Quip, Inc.一案中,FMC是一家石油與天然氣公司,而Murphy是其前首席工程師,可接觸FMC公司重要研發技術。兩者的關係於2018年惡化,同年12月FMC公司提出了ITW系統(orientation-free subsea tree system)的專利申請,Murphy則於隔年5月收到Dril-Quip公司的錄用通知。離職時Murphy有簽署一份協議,承認其有義務為FMC公司持有的專屬資訊保密,並已將所有與工作相關的資訊歸還。 Murphy於Dril-Quip公司被任命負責開發與ITW系統幾乎相同的競爭產品。2020年5月,Dril-Quip公司於海上技術會議發布其下一代海底採油系統(VXTe Subsea Tree)的相關內容,並宣布將商業化生產。據此,FMC公司控訴Murphy使用其花費了多年時間和數百萬美元開發的營業秘密資訊。Dril-Quip公司則辯稱FMC公司所謂的營業秘密可輕易透過一般管道查明,且其未採取合理的努力來防止營業秘密外洩。 在判斷FMC公司是否有採取合理保密措施時,德州第一上訴法院針對其於專利尚未公開及等待核准審定期間是否有採取合理的努力進行審查,並發現下列情形: 1. FMC公司並未根據有存取該機密資訊需求的人設定權限,反而將其工程資料庫開放給所有公司內部的工程師,讓他們都可以遠端存取相關資料。 2. FMC公司並未禁止員工將公司的機密文件複製到外部伺服器上。 據此,德州第一上訴法院認定FMC公司於專利公開前未妥善保護其營業秘密,並認為被告Murphy未不當使用其營業秘密。最終,德州第一上訴法院判被告Murphy勝訴。 由上述裁決可以發現,企業在專利公開前仍應採取營業秘密保護政策,包括:(1)對機密資訊存取的權限控管、(2)規範對機密資訊的使用程序、規定等,以避免在訴訟中失利。關於前述之管理措施,可以參考資策會科法所創意智財中心發布的《營業秘密保護管理規範》,以了解如何降低自身營業秘密外洩之風險,並提升競爭優勢。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
日本內閣官房提出未來投資戰略報告加速機器人實用及活化日本內閣官房日本經濟再生總合事務局(内閣官房日本経済再生総合事務局)在2017年6月9日第10次「未來投資會議」中提出未來投資戰略2017報告(未来投資戦略2017~Society 5.0 の実現に向けた改革~),在成長的戰略成果(5)日本第四次產業革命及新經濟的展開中,分別對於機器人實用、物聯網(IOT)、大數據(BIG DATA)、人工智慧(AI)等提出成果及未來計畫。 機器人加速實用化:首先,機器人廣泛利用在商業設施、機場等日常生活空間,於2016年9月羽田機場設置機器人實驗室「Haneda Robotics Lab」,利用機器人改善服務並補充勞動力。有關打掃清潔、協助移動、查詢服務等17種機器人,將進行實證實驗。而路面協助行走型機器人「RT.1」已經完成,於2015年生活協助型機器人之安全性得到國際認證,其後發展之「RT.2」將使用於長期照顧層面。其次,開發農業使用之自動駕駛拖車,並提供工作實際狀況和土壤狀況之電子管理服務。今年6月開始商業化之自動駕駛顯示器,可以監控自動駕駛耕作機器進行自動耕作等。在物流管理方面,於2018年將於山間部等地區進行無人機的包裹遞送,2020年將在都會區全面無人包裹遞送。預計將與日立等相關公司,進行物流管理系統之開發及活用福島機器人測試場域。