印度理工學院的 Deepak Phatak 啟動了一項建立 Knowledge Public License (知識公共授權,簡稱 "KPL" )的計畫,這種授權計畫允許程式人員跟他人分享自己的點子,但是同時保留軟體的修改權。它很像柏克萊軟體發行計畫或 MIT 授權計畫。目的是希望為建立一種環境,開發者既可以借助開放原始碼的合作力量,又能保護個人的利益。這項計畫還有助於舒緩開原碼運動和專屬軟體商之間日趨緊張的關係。
Phatak 的授權計畫有著先天的數量優勢。由於委外的興起和繁榮,印度已經成長為一個重要的軟體發展中心。 Phatak 也發起了一項 Ekalavya 計畫,鼓勵大家提出開原碼運動的新概念。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
小賈斯汀的名模妻海莉(Hailey Rhode Bieber)於2022年6月15日宣告成立保養品新品牌─Rhode(後稱保養品品牌「Rhode」),在美國上市一周便遭到度假風服飾品牌「Rhode」(後稱服飾品牌「Rhode」)於6月21日向紐約聯邦地方法院控訴商標侵權。 服飾品牌「Rhode」係由兩位同在時尚界的友人於2014年所成立,極力經營品牌並投入百萬美金之年度行銷預算。在訴狀中,提及搭載著海莉本身與小賈斯汀名氣之保養品品牌「Rhode」上市後,迅速地在熱搜排行超越服飾品牌「Rhode」,使後者面臨努力經營之銷售市場被瓜分之可能性;再者,儘管保養品與服飾的國際商標分類號不同(前者為第3類、後者為第25類),但實質上皆屬於廣義之時尚產業,容易造成消費者混淆,也將使服飾品牌「Rhode」未來在品牌跨界聯名的規劃受到限制。 至於保養品品牌「Rhode」早在2018年便曾以設計字樣Rhode申請美國商標並指定於服飾類別,同年11月也曾向服飾品牌「Rhode」提出商標收購但遭拒絕;爾後,2019年再以「Hailey Rhode」為名稱指定於衣服類別提出商標申請、2020年起陸續於2月及12月以「Rhode」為名稱指定於保養品及香氛類別申請商標。 在此過程中可觀察到,海莉曾試過直接收購服飾品牌「Rhode」商標、也試圖改變品牌商標名稱為「Hailey Rhode」,但最後仍以「Rhode」為品牌商標轉而發展保養品品牌。對服飾品牌「Rhode」而言,當經營多年之品牌市場受到威脅,勢必為此展開商標維權之路。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw )」
美國新能源法案預定於2010年前興建新核電廠美國總統布希於本( 8 )月 8 日簽署能源法案,法案目的除減少對國外能源依賴外,另亦授權興建一座新核能發電廠。布希政府希望於 2010 年前開始建造核能廠。 儘管核能爭議大,但現今國際油價已飆高達每桶 63 美元,在美國參眾兩院日前通過、布希總統今簽署的能源法案中,同意興建的新核電廠,是美國自 1979 年三哩島事件以來,第 1 座預定興建的核能廠。 能源法案的通過,被視為是布希政府一大勝利,也是相關利益團體石油公司的勝利。布希自 2001 年上台即大力鼓吹此法案,經 4 年多爭議,眾參院才分別在 7 月 28 、 30 日通過。 除新建核電廠外,能源法案內容還包括:准許在海岸探勘石油與天然氣,這項鬆綁引起環保人士質疑;提供美國能源公司超 10 年 145 億美元的減稅優惠,這項優惠讓華府輿論質疑,減稅是「肥了石油公司,苦了消費者與納稅人」;另外,鼓勵開發新的潔淨能源、再生能源,提供 18 億美元的獎助,這項具有環保意義、找尋替代能源的條文,也被質疑資助少得可憐。
全美各州醫療委員會聯合會發布人工智慧(AI)治理指引,並要求醫師為AI之利用結果負最終責任全美各州醫療委員會聯合會(The Federation of State Medical Boards, FSMB)於2024年4月發布「引導人工智慧以負責任與符合倫理方式融入臨床實務」(Navigating the Responsible and Ethical Incorporation of Artificial Intelligence into Clinical Practice)指引,明確概述醫師於利用AI協助提供照護時可採取之步驟,以履行其倫理與專業職責,期能藉此降低對患者造成傷害之風險;本指引之特色在於,其要求醫師為AI之利用結果負最終之責任。 FSMB 向各州醫療委員會與其他利害關係人所提供之原則與建議如下,以支持對包含AI之臨床照護進行負責任與符合倫理之監管: (1)透明度與揭露(Transparency and Disclosure): 應要求維持於醫療照護領域使用AI之透明度;各州醫療委員會應制定明確之指導方針,向患者揭露AI之使用情況,其有助於患者與醫師之理解,但不會造成不必要之行政負擔;FSMB 應制定文件,詳細說明最常用之AI工具之功能與局限性,以協助醫療委員會發揮監管者之角色,並應制定常見問題與最佳實務文件,作為提供照護時利用AI方面關於透明度之資源。 (2)教育與理解(Education and Understanding): FSMB及其於醫學教育界之合作夥伴,應為醫師、醫療委員會與患者,確認有關醫療照護中AI之結構化教育資源,該等資源應包括協助瞭解AI如何運作、其優點、潛在風險以及對患者照護之影響。 (3)負責任之使用與問責(Responsible Use and Accountability): 開發人員應協助醫師瞭解何時、以及如何於患者之照護中利用AI工具;選擇AI工具支援臨床決策之醫院系統、保險公司或其他機構應向醫師提供有關AI工具之教育、存取各工具之性能報告,並應設計一個定期檢視工具功效的流程;AI工具應以得使各州醫療委員會能稽核與理解之方式設計,以便適當評估依賴工具輸出結果之醫師是否偏離照護標準(standard of care);FSMB 應支持各州醫療委員會針對臨床醫師如何負責任、可問責地使用AI之解釋。 (4)公平性與近用(Equity and Access): 應努力確保所有患者皆能公平地近用AI帶來之好處;FSMB與各州醫療委員會致力於以下原則:醫療人員所提供之照護是公平的、且不受基於種族、民族或其他形式歧視之偏見影響;FSMB應與其他利害關係人一起理解並解決演算法偏差問題。 (5)隱私與資料安全(Privacy and Data Security): AI工具之開發者必須實施嚴格之保護措施,以保護AI開發與評估時所利用之患者資料,通常情況下應告知患者資料如何被利用,且FSMB應與行業利害相關人一起制定AI系統使用與散布患者資料之政策,包括針對AI開發或評估中使用之患者資料之最低資料保護措施。 (6)監督與監管(Oversight and Regulation): 各州醫療委員會必須保留對於提供醫療服務時,不當應用AI工具之醫生進行紀律處分之權力,其包括問責議題之考慮,特別是當AI系統變得更加自主時;各州醫療委員會應審查其管轄範圍內如何對「醫療行為」(practice of medicine)進行法律定義,以確保對提供醫療照護、人力或其他方面進行持續之監管監督。 (7)法律法規之持續審查與調整(Continual Review and Adaptation of Law and Regulations): 各州醫療委員會應在FSMB之支持下,隨著AI之不斷發展,持續檢視與更新與AI相關之指引與法規;政策制定者應考慮AI對基本法律原則的影響,例如醫療行為之定義以及AI對企業醫學實務之影響;FSMB 應建立一個專門團隊,持續檢視與調整AI指引與法規。 本指引指出,AI工具通常無能力取代醫師之專業判斷、道德責任或對州醫療委員會之責任,醫療行為中之關鍵職業責任始終為確保診斷、臨床決策與建議不存在偏差。與用於診斷或治療疾病之任何其他工具或鑑別方法相同,醫療專業人員有責任確保基於證據結論之準確性與真實性,因此於將AI系統用於患者照護前,醫師應以合理努力識別與解決偏差(如虛假或不準確之資訊等)。
日本公平交易委員會公布資料市場競爭政策檢討會報告書,提出建構資料市場公平競爭環境之政策建議日本公平交易委員會(公正取引委員会)於2021年6月25日發布關於資料市場競爭政策檢討會(データ市場に係る競争政策に関する検討会)報告書。所謂資料市場,不僅指資料從產出、蒐集、整理儲存(蓄積)、加工、分析到利用等各階段的交易,尚包含向終端使用者提供相關商品或服務。其類型包含企業經營所產出的「產業資料」(産業データ),以及與個人相關的「個人資料」(personal data,原文為パーソナルデータ)。近年來,數位平台型業者參與資料市場、活用資料經營相關商業活動的情形漸增。同時,資料不同於傳統交易客體,具備以下特徵:(1)技術上容易複製;(2)無法建立排他性佔有;(3)需透過累積與解析方能創造其價值;(4)可藉由累積使用資料持續優化產品機能。而累積大量資料的數位平台業者,亦可能藉此形成獨占、寡占、排除其他競爭者等。 基此,本報告書針對此一競爭秩序現況,提出以下建議: 建構鼓勵新業者加入資料市場的機制:應充分考量各潛在參與者之需求,同時留意利用資料之事業退出市場經營時,不應對使用該事業服務的個人造成不利益。 針對產出資料之行為建立獎勵機制,同時促進業界自由且易於取用資料。 區分各企業經營共通事項之協調領域、以及企業間各自專業化經營之競爭領域。就前者提供共通性指引與開放行政保有資料供利用,對後者則須管制妨害公平競爭之行為。 確保資料可攜性,與不同系統間的互通性(interoperability,原文為インターオペラビリティ),讓使用者容易轉換其所利用的平台服務。 優化關於個資利用的說明義務內容,尤其針對平台在不知情下蒐集資料的情形,應額外規範業者採取相應配套措施,避免造成當事人不利益。 就數位平台形成的市場寡占與資料獨占蒐集問題,可考量採取令其他業者能公平取用資料之措施。