美國創新戰略(A Strategy for American Innovation)於2009年9月首次提出,後於2011年2月配合時事及產業發展增補內容。隨著政策的逐步推行,美國國家經濟委員會及白宮科技政策辦公室於2015年10月公布最新版本之美國創新戰略,在原有的框架增補更多內容成為六大重要施政要項,在策略佈局上又大致可分為創新資源整合的三大創新基礎以及三大策略發展方向,前者包括:(1)投資創新基石;(2)刺激私部門進行創新活動;(3)營造一個創新者國度。後者的三大策略發展方向則包括國家產業重要優先發展領域的技術突破,其影響意味著確定重點投資領域能夠取得變革性結果,以滿足國家和世界所即將面臨的社會議題挑戰。其中諸如精準醫療(precise medicine)、加速發展新型神經技術、推動衛生保健的突破性創新、採用先進車輛減少死亡事故、建設智慧城市、推動再生能源技術提高能源效率、開發先進教育技術、發展太空科技等。 其次,係藉由投資未來產業,建設包容性創新經濟,加強美國先進制造的領先地位,創造工作機會和經濟的持續成長。最後,借助於人才、創新思維及技術工具的適當組合,建設創新型政府,為民眾提供更好的行政服務。
台灣智慧財產管理規範(TIPS)之發展與現況 歐盟在考量營業秘密對企業重要性下,通過兼顧重要資料保護的資料法法案,以推動資料經濟發展歐盟理事會於2023年11月27日批准通過資料法法案(Data Act),該法案雖預計於2025年才會生效,該草案自2022年公告以來,各界對該法案都紛紛從不同角度表示意見,如企業對於資料共享是否對營業秘密外流的風險表達擔憂,歐盟在發揮資料經濟價值(資料交易與資料使用)的方向下,將業界考量納入進行修改,以下就經理事會通過之資料法法案關鍵影響概要如下: 1、資料共享 有鑑於因網路裝置/服務所產出的數位資料往往掌握於產品製造商或服務提供商身上,資料法建立了資料共享的基本規則,確保數位資料由製造商/服務商流動至第三人(包含產品/服務使用者),另資料法所保護之資料包含使用AI所產生之資料。 2、營業秘密保護 為避免資料持有人的營業秘密因此外流,資料持有人可以與請求提供資料的第三人(資料請求者)協議應採取之保密措施,在保密措施未達成一致或使用者未實施保密措施,資料持有人可暫停資料共享,在有重大經濟損失之虞時甚可拒絕資料共享。 3、對資料持有者的限制 資料持有者僅能在與使用者約定之範圍內使用資料,在無使用者許可下,不得用使用者所產出之資料去回推使用者的經濟、資產或生產等資訊,以避免損及使用者的商業地位。 資料法法案的主要目標在於塑造具競爭性的資料市場生態,確保資料的價值可公平分配到不同參與者身上,其聚焦在非個人資料的數位資料上,除適用於對歐盟提供產品/服務之廠商外,亦包含可於歐盟境內取得資料之情況。國內廠商宜先檢視自身商業行為與歐盟之關聯性,盤點現有產品或服務所產出的資料屬性,如可能需特別約定保密措施之營業秘密,預先規劃資料管理機制與對應管制措施,就重要資料或營業秘密管理機制可參資策會科法所公布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》、《營業秘密保護管理規範》。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
自動駕駛車輛之分級與責任所謂自動駕駛(autopilot),原來是指一個用來控制載具軌道而無需人工一直干預的系統,亦即無須人類持續干預,但人類仍須於關鍵時刻介入進行決定或作為,此時機器僅作為輔助。 而自動駕駛汽車或稱全自動駕駛,則只完全無須人類干預,由機器自動感應偵測,自動做成決策控制車輛行駛。故由人類的介入程度區別究竟是駕駛輔助或自動駕駛。美國國家公路交通安全管理局(NHTSA)於2016年已提出正式的分類系統,除手動駕駛(0級)外,區分弱駕駛輔助(1級)、部分自動駕駛(2級)、有條件全自動(3級)、高度/完全自動化(4級)不同程度的自動駕駛。其他國家如德國,在聯邦政府的「自動駕駛圓桌會議」也對自動駕駛有類似的四等級區分。 德國聯邦政府也在於2017年1月25日提出規範自動駕駛之法律草案,亦即道路交通法修正法(Änderung des Straßenverkehrsgesetzes),核心在於賦予電腦與人類駕駛者法律上同等地位。亦即,駕駛人的定義未來擴張延伸到「使用不同程度自動駕駛系統者」。根據草案將來在車輛行駛中,人類可以在特定時間與特定狀況下接管整個行駛。而最重要的修正:人類始終應該負使用電腦的最終責任。 故在行駛中駕駛人將會被輔助機器替代,更要求自駕系統應該具備“隨時可以由駕駛人接手操控或停俥”的功能。 分類中,駕駛人的角色只有到全自動駕駛實現時才退場,屆時才會發生無駕駛人只有乘客的狀況。 修法也重視自駕技術失敗並導致事故所生責任分擔的問題。對於責任的調查將採用如同飛航安全中之「黑盒子」的方式,該裝置會記錄行駛中的所有基本資料。這將有助於發生事故後澄清,查明究竟是技術上原因、製造商或駕駛員的過失,以確保駕駛人無法將責任全部推給自動化系統的故障。