日亞化學近日動作仍不斷,近來日亞化學分別在日本、德國及南韓相繼對台灣的代理商及客戶提出口頭警告,不得採用疑似侵權的LED。日亞化學從原先警告台灣業者,進一步對台灣業者的代理商及客戶下馬威,內外夾擊對台廠商都造成威脅。
日亞化學對台灣廠商不友善是事實,特別是部份侵犯日亞化學白光LED專利的廠家,更是恨得牙癢癢。從早期日亞化學所採取的舉動來看,最先是以口頭警告方式,或對外放風聲來嚇嚇台灣業者。後來嚇多了也不管用,最後就向法院提出假扣押,算是較明顯的法律行動。不過,後來也不見太大成效,轉而向國外下手,第一是到南韓,對台灣的客戶下手,警告他們不得採用疑似侵權的LED產品。這也達到效果,南韓客戶也不太敢用台灣的產品。隨後日亞化學又到日本,對台灣業者的代理商提出警告,最後也達成共識,不販售及採用台灣疑似侵權的產品。昨日,日亞化學更遠赴德國,向台灣業者的代理商提出警告,也達成初步共識,就是不再販售台灣疑似侵權的LED。
如此內外夾擊的大動作,看得出日亞化學對台灣疑似侵權的LED十分感冒,也以實際行動來明他們悍衛自有專利的決心,絕不容許外界對其決心有任何質疑。而在日亞化學的一連串動作後,台灣LED廠商有沒有受到傷?從各家業者的官方說法中得不答案,但從大家今年下半年來的業績表現不好來看,除了手機市場不如預期的因素外,部份原因應是被日亞從中作梗而無法順利出貨。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國總統於2022年3月9日簽署有關監管數位資產的行政命令(Executive Order on Ensuring Responsible Development of Digital Assets),有鑑於加密貨幣(cryptocurrencies)在內的數位資產於過去大幅成長,自5 年前的 140 億美元市值快速增長到去年11月的 3 兆美元市值,並且有100 多個國家正在探索央行數位貨幣(Central Bank Digital Currency, CBDC)。為使美國政府有整體性的政策以應對加密貨幣市場的風險與數位資產及其基礎技術的潛在利益,該行政命令以消費者與投資者保護、金融穩定、打擊非法融資、增進美國競爭力、普惠金融、負責任的創新為六大關鍵優先事項。 為實現關鍵優先事項,行政命令中所採取的具體措施包含:(1)政府機關應合作來保護美國消費者與企業,以因應不斷成長的數位資產產業與金融市場變化; (2)鼓勵金融監管機構識別與降低數位資產可能帶來的系統性金融風險,制定適當的政策建議以解決監管漏洞;(3)與盟友合作打擊非法金融與國安風險,減輕非法使用數位資產所帶來非法金融與國家安全風險;(4)運用數位資產的技術,促進美國在技術與經濟競爭力上保持領先地位;(5)支持技術創新並確保負責任地開發與使用,同時優先考慮隱私、安全、打擊非法利用等面向;(6)鼓勵聯準會研究CBDC,評估所需的技術基礎設施與容量需求。
促進頻譜使用效率--美國啟動獎勵拍賣機制為了滿足行動寬頻時代對於無線頻譜的需求,美國規劃了多種不同的頻譜釋出、分享或共用的政策,以增加可用的頻寬或提高使用效率,其中針對既有的數位無線電視服務所使用的頻譜,則提出「獎勵拍賣機制(incentive auctions)」。此機制最初於2010年由FCC提出,其特色在於具備自願性及市場導向兩項內涵。本次美國啟動獎勵拍賣機制,主要目的為藉由新業務之頻譜拍賣,將所得之部分標金作為誘因,以鼓勵廣播電視業者繳回原有頻譜使用權,並促進美國寬頻計畫(National Broadband Plan)之發展。目前針對此機制,美國國會已於2012年2月22日正式授權FCC執行。而FCC則於2012年10月2日發布FCC 12-118法規制定建議通知(Notice of proposed rulemaking, NPRM),並依據美國「2012年中產階級稅收減免及創造就業法案」(Middle Class Tax Relief and Job Creation Act of 2012)之授權,針對廣播電視頻譜獎勵拍賣機制進行商擬,並廣徵各界建議。 本次廣播電視頻譜獎勵拍賣機制主要可區分為三個步驟,(一)反向拍賣(reverse auction),指廣播電視業者藉由投標之方式,標得原持有頻段之自動放棄權。(二)頻譜重組(reorganization or repacking),此步驟是為了讓廣播電視頻譜藉由重組後,可釋出部分的超高頻(UHF)頻段以作為其他業務使用。(三)正向拍賣(forward auction),即針對頻譜進行重新授權,對此FCC提出將以更為彈性的概念使用頻譜。 目前整體拍賣機制尚處發展階段,各步驟內部運作應如何規劃,FCC仍積極尋求外界建議。不過從FCC所提出的五項關鍵政策目標(key policy goals)中,亦可歸納出未來整體機制的規劃方針包含(一)提升頻譜效能,期望未來得以5MHz為拍賣單位,並且支持各類無線行動技術如W-CDMA、HSPA以及LTE技術之發展、(二)確保不干擾鄰近國家頻譜之使用、(三)發展各頻段之通用性(interchangeable),促進各頻譜區段在重新配置後具備可替換性、(四)刺激頻譜回收達理想數量,以及(五)促進頻譜技術中立概念。面對美國在提升頻譜使用效率策略上又一記新嘗試,即便目前仍有許多不確定因素亟待突破,但就促進頻譜使用效率而言,亦不失為頻譜交易機制之外,另一可參考之方向。
南韓個資保護委員會發布人工智慧(AI)開發與服務處理公開個人資料指引南韓個資保護委員會(Personal Information Protection Commission, PIPC)於2024年7月18日發布《人工智慧(AI)開發與服務處理公開個人資料指引》(인공지능(AI) 개발·서비스를 위한 공개된 개인정보 처리 안내서)(以下簡稱指引)。該指引針對AI開發與服務處理的公開個人資料(下稱個資)制定了新的處理標準,以確保這些資料在法律上合規,且在使用過程中有效保護用戶隱私。 在AI開發及服務的過程中,會使用大量從網路上收集的公開資料,這些公開資料可能包含地址、唯一識別資訊(unique identifiable information, UII)、信用卡號等個資。這些公開的個資是指任意人可藉由網路抓取技術自公開來源合法存取的個資,內容不限於個資主體自行公開的資料,還包括法律規定公開的個資、出版物和廣播媒體中包含的個資等。由於公開資料眾多,在現實中很難在處理這些公開個資以進行AI訓練之前,取得每個個資主體的單獨同意及授權,同時,南韓對於處理這些公開個資的現行法律基礎並不明確。 為解決上述問題,PIPC制定了該指引,確認了蒐集及利用公開個資的法律基礎,並為AI開發者和服務提供者提供適用的安全措施,進而最小化隱私問題及消除法律不確定性。此外,在指引的制定過程中,PIPC更參考歐盟、美國和其他主要國家的做法,期以建立在全球趨勢下可國際互通的標準。 指引的核心內容主要可分為三大部分,第一部分:應用正當利益概念;第二部分:建議的安全措施及保障個資主體權利的方法;及第三部分:促進開發AI產品或服務的企業,在開發及使用AI技術時,注意可信任性。 針對第一部分,指引中指出,只有在符合個人資料保護法(Personal Information Protection Act, PIPA)的目的(第1條)、原則(第3條)及個資主體權利(第4條)規定範圍內,並滿足正當利益條款(第15條)的合法基礎下,才允許蒐集和使用公開個資,並且需滿足以下三個要求:1.目的正當性:確保資料處理者有正當的理由處理個資,例如開發AI模型以支持醫療診斷或進行信用評級等。2.資料處理的必要性:確保所蒐集和利用的公開資料是必要且適當的。3.相關利益評估:確保資料處理者的正當利益明顯超越個資主體的權利,並採取措施保障個資主體的權利不被侵犯。 而第二部分則可區分為技術防護措施、管理和組織防護措施及尊重個資主體權利規定,其中,技術防護措施包括:檢查訓練資料來源、預防個資洩露(例如刪除或去識別化)、安全存儲及管理個資等;管理和組織防護措施包括:制定蒐集和使用訓練資料的標準,進行隱私衝擊影響評估(PIA),運營AI隱私紅隊等;尊重個資主體權利規定包括:將公開資料蒐集情形及主要來源納入隱私政策,保障個資主體的權利。 最後,在第三部分中,指引建議AI企業組建專門的AI隱私團隊,並培養隱私長(Chief Privacy Officers, CPOs)來評估指引中的要求。此外,指引亦呼籲企業定期監控技術重大變化及資料外洩風險,並制定及實施補救措施。 該指引後續將根據PIPA法規修訂、AI技術發展及國際規範動向持續更新,並透過事前適當性審查制、監管沙盒等途徑與AI企業持續溝通,並密切關注技術進步及市場情況,進而推動PIPA的現代化。
美國聯邦交易委員會提出巨量資料報告,關注商業應用之潛在歧視性效果美國聯邦交易委員會(Federal Trade Commission, FTC)於2016年1月6日公布「巨量資料之商業應用」報告(Big Data: A Tool for Inclusion or Exclusion? Understanding the Issues),報告中歸納提出可供企業進一步思考之數項議題,期能藉此有助於企業確保巨量資料分析應用之正當合法性,並避免產生排除性或歧視性之對待,但同時亦能透過巨量資料之分析應用為消費者帶來最大的利益。FTC主委Edith Ramirez表示,巨量資料之重要性於商業之各領域均愈發凸顯,其對於消費者之潛在利益自是不言可喻,然企業仍應確保巨量資料之利用不會產生傷害消費者之結果。 「巨量資料之商業應用」報告經徵集公共意見與彙整相關研究後,聚焦於巨量資料生命週期的後端,亦即巨量資料被蒐集與分析之後的利用。報告中強調數種能幫助弱勢群體的巨量資料創新利用方式,例如依病患之生理特性量身訂作並提供醫療照護,或是新的消費者信用評等方式。報告同時也指出可能因為偏見或資料錯誤帶來的風險,像是信用卡發卡銀行降低某人信用額度的原因並非基於該持卡人之消費與還款記錄,而是與該持卡人被歸為「同一類型」之消費者所共同擁有之記錄與特徵。其次,報告對巨量資料於商業領域之利用可能涉及之法規進行了初步盤點,包括公平信用報告法(Fair Credit Reporting Act, FCRA)、與機會平等相關之聯邦立法—像是基因資訊平等法(Genetic Information Nondiscrimination Act, GINA)、以及聯邦交易委員會法,報告也列出7項預擬提問,協助企業因應巨量資料商業利用之法令遵循問題。