本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
自德國「工業4.0」,開啟所謂第4次工業革命以來,各國政府皆相繼投入資源進行相關計畫,如美國之「先進製造夥伴計畫(Advanced Manufacturing Partnership,AMP)」中國大陸之「中國製造2024」,以及我國之「生產力4.0」等等。 而日本不同於上述其他國家,日本版的工業4.0稱為「工業4.1J」,該計畫並非由國家來主導,而係由民間公司Virtual Engineering Community(VEC)及NTT Communications於2015年3月10日所啟動的一項實證實驗,旨在確認「工業4.1J」之各項技術要件,並且該項目成果非僅提供給VEC之會員,將對所有企業及公眾公開。而所謂的「4.1」表示安全級別比工業4.0更高一級,「 J」則表示源自於日本(Japan)。 日本之「工業4.1J」的運行架構說明如述:首先,將會利用控制系統蒐集相關數據;第二,在雲端平台上記錄及累積數據資料;第三進行即時分析;最後則是透過專家進行事件檢測、分析故障原因並恢復生產、提出安全改善建議等等。
日本名古屋地方法院強調刑事手段對於營業秘密保護的必要性日本名古屋地方法院(下稱法院)在2022年3月18日,對於被控訴違反《不正競爭防止法》的「愛知製鋼」前董事本蔵義信(下稱本蔵)等,宣判無罪。被告本蔵致力研發磁阻抗( Magnetic Impedance, MI)感測器,嗣後對於提高感測器性能及開拓市場等方向,與「愛知製鋼」意見分歧。故於2014年離職另成立マグネデザイン公司,翌年研究發現Giga Spin Rotation (GSR)原理,能製造更小且性能更高的感測器,並取得多項專利。 在2017年,原告「愛知製鋼」以被告本蔵等在2013年的會議中洩露營業秘密等為理由,提起告訴。經過兩次搜查,檢調發現相關會議筆記及白板照片等證據,故向法院提起公訴。法院指出在刑事程序,同樣適用民事上營業秘密法定構成要件,然而本案涉及的技術資訊,屬於工程上一般性、抽象性資訊,不符合秘密性要件。此外,法院認為原告「愛知製鋼」除未落實機密分級,在書面資料上標示「機密」外;且在保密期限屆滿後,亦未與生產商再簽署保密契約,難認為已採取合理保密措施,故不能認定被告本蔵等洩漏營業秘密。 雖然日本經濟產業省已明確指出刑事罰係針對違法性高的行為,且法院對於刑事訴訟的舉證程度,要求必須達到無合理懷疑。同時社會亦有輿論認為調查人員應慎重判斷,避免因不當提起訴訟,造成科學技術發展的負面影響。但在本案中,法院則強調營業秘密對於企業經濟活動的重要性極高,為避免因營業秘密侵害行為,致損害企業競爭力,故採取刑事保護的必要性,越發提高。綜上所述,若企業欲透過刑事罰,保護營業秘密,須採取更嚴謹的管理措施,始能確保藉由刑事訴訟程序,主張權利救濟。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
美國國會提出「不被追蹤網路資訊保護法案」「不被追蹤網路資訊保護法」(Do Not Track Me Online Act of 2011)的內容為法律規定企業必須提供選項給消費者選擇退出不被網路追蹤的機制,例如廣告商為了廣告的行銷,以網路技術追蹤消費者軌跡,廣告商必須提供消費者退出被追蹤的選項,給消費者作選擇,主要的目的在保護消費者資訊不被網路技術追蹤而洩漏隱私,若是此法案通過後,可以藉此保護消費者的網路隱私權。 在2010年12月由美國聯邦交易委員會(U.S Federal Trade Commission, FTC)的網路隱私報告中初步提出Do Not Track Me Online Act,美國國會議員在2011年提出此法案進行討論,若是通過後,將會有效限制線上廣告及社群媒體追蹤消費者使用網路的行為,並且防免其將個人資料分享予其他企業,及有效限制線上廣告及社群媒體追蹤消費者使用網路。對於行政機關來說,能夠藉此協助美國聯邦交易委員會建構整體的不被追蹤網路法案標準。若業者未遵守此法案提供退出機制,美國聯邦交易委員會將可能提起不公正及詐欺訴訟,而發動此一訴訟的人員為各州檢察總長。 為了保護隱私,不被追蹤網路資訊法案的提出十分需要,對於企業是否能追蹤消費者的網路活動,消費者因此擁有選擇權。在美國聯邦交易委員會去年12月初步提出此法案後,許多網路瀏覽器例如Mozilla及Explorer紛紛改進技術,以提早因應不被追蹤法案的實施,而廣大消費者團體的也紛紛支持此法案,認為可以因此保護消費者的網路隱私權。
歐盟執委會提出「具可信度之人工智慧倫理指引」歐盟執委會人工智慧高級專家小組(High-Level Expert Group on Artificial Intelligence)於2019年4月8日公布「具可信度之人工智慧倫理指引」(Ethics Guidelines For Trustworthy AI)。該指引首先指出,具可信度之人工智慧需具備三個關鍵特徵:(1)合法(Lawful):應遵守所有適用於人工智慧之法規;(2)合乎倫理(Ethical):確保人工智慧符合倫理原則與價值;(3)健全(Robust):自技術與社會層面觀之,避免人工智慧於無意間造成傷害。 該指引並進一步指出人工智慧應遵守以下四項倫理原則: (1) 尊重人類之自主權(Respect for Human Autonomy):歐盟之核心價值在於尊重人類之自由與自主,與人工智慧系統互動之個人,仍應享有充分且有效之自我決定空間。因此,人工智慧之運用,不應脅迫、欺騙或操縱人類,人工智慧應被設計為輔助與增強人類之社會文化技能與認知。 (2) 避免傷害(Prevention of Harm):人工智慧不應對人類造成不利之影響,亦不應加劇既有的衝突或傷害。人工智慧之系統運行環境應具備安全性,技術上則應健全,且確保不會被惡意濫用。此外,弱勢族群應於人工智慧運用中受到更多關注,並被視為服務對象。 (3) 公平(Fairness):人工智慧系統之開發、布建與利用,必須具備公平性。除了透過實質承諾與規範,進行平等與公正之利益與成本分配外,亦須透過救濟程序確保個人或特定族群不受到歧視與偏見之侵害,並可對人工智慧之自動化決策結果提出質疑,且獲得有效之補救。 (4) 可解釋性(Explicability):人工智慧應盡量避免黑箱(Black Box)決策,其系統處理程序須公開透明,並盡可能使相關決策結果具備可解釋性,分析特定訊息可能導致之決策結果,此外亦需具備可溯性且可接受審核。