員工分紅列費用之會計處理 金管會擬自民國97年起適用
由於員工分紅費用化，對一向以股票分紅作為獎勵員工的科技產業，可能造成不小的衝擊，因此，金管會也提出「員工認股權憑證制度」及「庫藏股票制度」的配套措施，並將修正「發行人募集與發行有價證券處理準則」與「上市上櫃公司買回本公司股份辦法」。金管會表示，有關本案規劃措施及實施日期，將由經濟部彙整各部會意見，提報行政院，相關措施將配合實施日程發布。
加拿大對於日益嚴重之網路霸凌及網路犯罪，甚至青少年因網路霸凌而自殺案件頻傳，為免此種悲劇再發生，加拿大政府擬訂之「保護加拿大國民遠離網路犯罪法」(Protecting Canadians from Online Crime Act，簡稱Bill C-13)，於2015年3月10日生效。 此項法案係修正刑法、競爭法及證據法，法案內容如下： 1.適用對象：不分是否成年，皆有適用。 2.增修內容： (1) 補充修訂非自願的親密圖片散佈法令，授權法官得從網路上移除這些圖像及收取回復費用，得以沒收財產及下達擔保命令，以限制加害人使用電腦或網路就此類圖像之散布。 (2)賦予保存請求權和命令之權力，強制保全電子證據。 (3)新訂法院可下達提供命令，強制相關義務人提供通訊傳輸、交易位置、個人及相關事物資訊。 (4)授權延長關於使用電信傳輸相關資料之調查權。 (5)授權與法律分配利害關係相關之交易、個人與事物等做為追蹤調查對象。 (6)簡化關於取得關於截取私人通訊之法官授權及命令程序。 (7)修訂加拿大證據法，以確保加害人之配偶得為被害人證人。 惟就本次修訂，有反對意見認為可能會擴張國家調查權，而侵害人民隱私。
英國推動農場資料認證計畫，首重資料生成、保護與維護管理英國Farm Data Principles組織（下稱FDP，前身為英國農場資料委員會（The British Farm Data Council）），在2024年2月26日英國農業科學技術跨黨派小組（All Party Parliamentary Group for Science & Technology in Agriculture）於西敏寺辦理的會議，正式宣告農場資料認證計畫，FDP強調因目前欠缺資料治理原則，導致缺乏信任等資料使用障礙，並指出若未事先約定資料如何使用等，將致無法明確保護資料。截至目前為止，已經有7個組織取得完全（Full）或臨時（Provisional）認證。 農場資料認證計畫包含四大核心要求，分別為： 1.「您的資料是您的資料（YOUR DATA IS YOUR DATA）」：如強調應由資料生成者擁有及管控資料，且未經其許可，不得接觸、儲存、共享或銷售資料，以及應明確說明參與資料處理的對象等。 2.「通過認證的組織清楚資料共享的價值和好處（CERTIFIED ORGANISATIONS ARE CLEAR ABOUT THE VALUE AND BENEFIT OF DATA SHARING）」：如應針對資料使用範圍及方式，提供明確說明，以及必須解釋如何整合資料及其衍生的價值等。 3.「通過認證的組織須確保資料安全（CERTIFIED ORGANISATIONS KEEP YOUR DATA SAFE）」：如為維護資料安全，應採取適當的資料安全標準及規劃資料外洩處理流程等。 4.「通過認證的組織須努力使資料變得簡單（CERTIFIED ORGANISATIONS STRIVE TO MAKE DATA EASY）」：如提供資料相關教育訓練，以及確保組織能夠回應請求或投訴等。 為因應農業資料於研發過程中的資料應用風險，資策會科法所創意智財中心協助農業部研擬「智慧農業科技研發資料源頭查檢說明手冊」，並於2024年3月14日正式發布，相關手冊所附之資料管理查檢表，可協助智農科技研發者針對資料取得、使用及管理，事先進行整體性規劃，並與不同的資料提供者及合作對象就資料權利義務約定清楚。其中針對資料管理，更依照資料生成、保護及維護的標準化作業流程，設計各階段相應的管控要項，確保農業資料持續處於有效管理的狀態，以降低資料潛在風險，促進資料流通應用。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
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）。
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。