本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
日本最高法院最近裁定,日立( Hitachi )必須支付一億六千三百萬日圓(約四千五百萬台幣)給取得三項光碟讀取技術發明專利的前工程師米澤成二( Seiji Yonezawa )。一九九六年退休的米澤,於一九七三到一九七七年間,將其開發出來的三項有關光碟讀取技術發明專利移轉給任職的日立公司,當時他僅獲日立支付二百三十萬日圓酬勞,米澤嫌酬勞太少而提起訴訟,要求日立支付二億八千萬日圓酬勞。 東京地方法院於二○○二年作成的裁定,認定日立因該專利在日本國內所獲利益約兩億五千萬日圓,依米澤的貢獻度百分之十四計算,命令日立支付約三千五百萬日圓。但在日立上訴至東京高等法院的第二審,高院於二○○四年裁定,加上日立在英美等六個外國取得專利所獲利益約共十一億八千萬日圓,扣除已支付金額,日立應再支付約一億六千三百萬日圓酬勞給米澤。米澤原本訴請日立支付發明報酬兩億八千萬日圓,此案在最高法院駁回日立提起的上訴後判決定讞。 根據日本特許法(專利法)規定,受雇人取得發明專利時,企業需支付相對報酬予發明人,不過對於報酬之合理性,受雇人及雇用人近年來迭有爭議並訴諸司法解決。雖然日本國會在 2004 年 5 月 28 日 通過專利法修正案,進一步使報酬之計算要件更加具體、明確化,日本專利局也隨後在 2004 年 11 月公布「新受雇人發明制度之程序個案研究」( The Case Studies of the Procedures under the New Employee Invention System ),以問答方式闡釋新修正之發明人報酬規定之意義與適用方法,並尋求一個較為合理的標準,提供受雇人與雇用人間訂定報酬金時之參考。 然而,境外專利權是否應該列入報酬金之計算,新法則未規定,故此問題仍然存在,對此下級法院的判決不一,日本最高法院最近做出確定在海外取得的專利亦得支付相對報酬之裁決,這項司法裁定,勢必會影響到擁有國外專利的眾多日本企業。
日本立憲民主黨提出SDGs基本法案,以達成2030永續發展目標日本立憲民主黨於2023年6月13日向眾議院提出「SDGs基本法案」(持続可能な開発の目標の達成に向けた諸施策の総合的かつ一体的な推進に関する法律案),旨在達成2015年聯合國大會通過之「2030永續發展目標(SDGs)」。 去年6月立憲民主黨曾向參議院提出相關法案,但未審議就被廢止,此次係因日本政府針對SDGs雖有列舉相關議題,惟未對每個目標和達成度進行評估,僅是羅列先前政策,故立憲民主黨擔憂日本無法於2030年實現永續發展目標,重新向眾議院提出SDGs基本法案,希冀透過制定基本方針及必要事項,課予政府實施相關政策,法案主要內容摘要如下: 一、 提出基本原則要求政府應提供國民、經營者、民間團體等構成社會之多元主體,都能參與實現永續發展目標之機會,並應平等對待處於弱勢地位者保障其基本人權,使其受到尊重、充分發揮其個性及能力。 二、 另因永續發展目標與國際相互間有密切關聯,政府應確保國際合作,使目標一體化。 三、 除課予國家、地方自治體應提出SDGs基本方針外,亦要求地方公共團體、企業,在開展各項目活動時,應努力且有責任地一同促進實現永續發展目標。 四、 為實現目標,要求政府須採取必要法制、財政、稅制等措施,政策之內容亦應反映多種民意、確保公正性、透明性,且每年都要向國會提出施政成果及評估報告。 五、 設置「永續發展目標推進本部」(持続可能な開発目標達成推進本部),並邀請專家、利害關係人召開「永續發展目標推進會議」(持続可能な開発目標達成推進会議),一同評估基本方針政策及其達成狀況。 六、 由於實現永續發展目標並不因2030年後任務即刻終止,關於2031年以後之政策,政府應考量社會措施、國際動向等,依評估結果再採取必要之措施。 針對SDGs基本法眾議院已於10月20日交由委員會審議中,是否通過該法案仍待後續觀測,但已展現日本推動SDGs之決意。我國雖非聯合國之會員國,惟於2016年亦自願性回應全球永續發展行動與國際接軌,並於2021年成立「行政院國家永續發展委員會」,力求實現永續發展目標;然而僅靠政府機關的努力恐怕力有未逮,可參考日本作法納入國民、民間團體、企業等多元參與者,攜手合作共同實現SDGs。
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。
澳洲隱私專員主張應從嚴認定個人資料去識別化澳洲隱私保護辦公室(Office of the Australian Information Commissioner, OAIC)專員今年(2016)4月發表聲明認為,在符合特定條件之情形下,亦即,去識別化過程符合OAIC認定之最高標準時,去識別化後之資料不適用「1988隱私法案」(Privacy Act);澳洲企業組織目前所進行之個人資料去識別化,是否已符合「1988隱私法案」之規範要求,OAIC仍持續關注。OAIC近期準備提出去識別化認定標準之指引草案。 澳洲「1988隱私法案」揭示了「澳洲隱私原則」(Australian Privacy Principles, APPs),就非公務機關蒐集、利用、揭露與保存設有規定,APPs第6條更明文限制非公務機關揭露個人資料,於特定情況下,APPs允許個人資料經去識別化後揭露。例如,APPs第11.2條規定,若非公務機關當初之蒐集、利用目的已消失,須以合理方式將個人資料進行銷毀或去識別化。 如非公務機關係合法保有個人資料,即無銷毀或去識別化義務;此外,若所保有個人資料屬健康資料者,因係澳洲政府機關以契約方式委託非公務機關,非公務機關亦無銷毀或去識別化義務。應注意者,APPs原則上禁止非公務機關基於學術研究、公共衛生或安全之目的,主動蒐集個人健康資料 (APPs第16B(2)條),同時亦禁止基於學術研究、公共衛生或安全目的,就保有之個人資料進行去識別化 (APPs第16B(2)(b)條)。如非基於前述目的,且符合APPs第16B(2)條之要件者,非公務機關始得基於研究、公共衛生或安全目的蒐集個人健康資料 (APPs第95A條)。 其他如「稅號指引」(Tax File Number Guidelines)、隱私專員所提「2014隱私(財務信用有關研究)規則」(Privacy Commissioner’s Privacy (Credit Related Research) Rule 2014) 等,均就個人資料去識別化訂有相關規範。 未來以資料為導向之經濟發展,將需堅實的隱私保護作為發展基礎,澳洲去識別化個人資料認定標準之提出,以及標準之認定門檻,殊值持續關注。