用數字解讀國內企業的智財管理能量

刊登期別
第22卷,第12期,2010年12月
 

※ 用數字解讀國內企業的智財管理能量, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=5357&no=55&tp=1 (最後瀏覽日:2026/11/09)
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美國商務部提出CHIPS護欄條款,對受補助者實施限制以維護國家安全

美國商務部於2023年3月21日對《晶片與科學法》(CHIPS Act)獎勵計畫中的國家安全護欄條款(guardrails)提出法規草案預告(Notice of Proposed Rulemaking, NPRM),並對外徵詢公眾意見,確保美國和盟友間的技術協調合作,促進共同國家安全利益。CHIPS作為國家安全倡議,以重建和維持美國在全球半導體供應鏈中的領導地位為目標,並確保CHIPS所補助的資金及尖端技術,不會直接或間接使中華人民共和國、俄羅斯、伊朗和北韓等特定國家受益或用於惡意行為,若CHIPS受補助者參與限制交易,政府可以收回全部資金補助。護欄條款對受補助者實施限制說明如下: 1.限制在特定國家擴張先進設施:自獲得補助起10年內,禁止對特定國家或地區的尖端和先進半導體設施為重大投資、協助擴大半導體製造能力。投資金額達100,000美元定義為重大交易,將設施生產能力提高5%為擴大半導體製造能力。 2.限制在特定國家擴建傳統設施:禁止在特定國家擴充半導體新生產線或將傳統半導體設施的生產能力擴大超過10%。若半導體設施的產出「主要服務」於該國國內市場(超過85%),則允許建造新的傳統設施,但最終產品只能在該國家或地區銷售。 3.半導體屬對國家安全至關重要項目:擬將一系列晶片歸類為涉及國家安全,並與國防部和情報局協商制訂清單管制,包括用於量子運算、輻射密集環境,和其他專業軍事能力的新進和成熟製程晶片。 4.加強美國出口管制:透過出口管制和CHIPS國家安全護欄條款,調整對儲存晶片的技術門檻限制並加強控制。對邏輯晶片應用,會設定比出口管制更加嚴格的門檻。 5.限制聯合研究和技術授權:限制與特定外國實體就引起國家安全問題的技術或產品進行聯合研究和技術授權工作。聯合研究定義為由兩人或多人進行的任何研究和開發,技術授權為向另一方提供專利、營業秘密或專屬技術的協議。

物聯網時代的資料保護防線-以歐盟GDPR為中心

英國教育部《保障兒童在教育領域之安全2026》納入AI深偽影像,強調AI過濾機制及校方審查義務

英國教育部(Department for Education,以下簡稱DfE)於2026年7月7日更新《保障兒童在教育領域之安全2026》(Keeping children safe in education 2026,下稱KCSIE 2026),將「生成式AI」納入學校之兒少保護與網路安全體系,供英國幼稚園至大學等學校參考,以保障及促進18歲以下兒童及青少年之福祉。此文件性質為不具強制力之指引,自同年9月1日起生效。以下簡要介紹《KCSIE 2026》重點。 《KCSIE 2026》建議除有正當理由,否則校方應遵循以下: 1.政策面,學校應將網路安全管理方法列入校內既有兒少保護政策中,如當學生使用AI生成具傷害性之內容(AI深偽照片、影片等)時,校方應啟動關於影像濫用的兒少保護程序。 2.系統管理面,建議學校應建立適當的過濾與監控系統(filtering and monitoring systems),每年至少應審查一次過濾系統之功能是否正常運作。 由校內人員組成之高級管理團隊(Senior Leadership Team, SLT)成員主導審查,以及由校方指定的一名或多名安全保護主管(Designated Safeguarding Lead, DSL)與IT人員從旁協助。審查重點除應確保過濾功能正常,亦應確保工作人員理解相關規定並知道向上通報事件之方式,並應留存相關審查紀錄。 建議學校除此份文件外,亦應參考英國DfE發布之《生成式AI產品安全標準》(Generative AI: product safety standards),評估AI工具是否符合教育領域的過濾與監控需求。 3.人員面,建議教職員的入職培訓以及每年至少一次兒少保護新知培訓中,應考量網路安全與學校的兒少保護政策並加以整合。 關於前文提及英國DfE於2026年1月更新之《生成式AI產品安全標準》,此文件性質同為不具強制力之指引,其提出11項安全標準供教育科技開發商、學校及學院供應商規劃與評估其生成式AI產品,包含:智慧財產權、隱私與資料保護、認知發展、心理健康及過濾機制等項目。其中,「智慧財產權」,主要提到除取得著作權人同意,否則AI產品不應儲存「輸入的資料」,亦不應將「輸入的資料」用於任何商業用途,包含但不限於作為訓練資料、產品開發。「隱私與資料保護」包含如:AI生命週期中應進行資料保護影響評估,若未確認合法依據,不得蒐集、儲存、分享或使用個人資料於任何商業目的,包括用於訓練與微調模型。「過濾機制」係指學校應確保採購之AI產品具過濾功能,可有效防止使用者(學生)接觸不當的內容。 由前文可得知,學校導入AI工具,不宜只評估AI功能之便利性,也應確認是否二次利用輸入之資料、資料傳輸至何處、具資料存取權限的人員範圍,以及是否具備過濾機制,並採取因應措施,如教職員培訓等。 臺灣教育領域導入生成式AI時,可參考此思維,於採購及委外開發流程,要求供應商揭露資料流向、限制二次利用(如用於訓練與微調模型)並保留系統操作紀錄,再由校方建立權限設定、過濾機制及事件應變制度,使教育AI的創新應用奠基於可追溯、可管控的資料管理基礎。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://keid.nat.gov.tw/tips/)

韓國發布人工智慧基本法

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