保險新品~開放原始碼保單

  由於開放原始碼的風氣盛行,使得許多 軟體業者 在使用開放原始碼軟體開發自家的軟體產品時,常不小心 逾越開放原始碼的授權範圍而陷身於 侵權的風險中。大抵一般比較常見的侵權情形,如企業開發專有軟體時, 利用單一或多樣以上的開放原始碼元件來建置,如交易工具或財產庫存管理應用程式等,而將這些程式流通於內部企業網路或是傳遞給外部客戶使用時,已構成散佈行為,是觸犯了開放原始碼 GPL General Public License ,通用公共許可 )授權


  日前位於紐約的
開放原始碼風險管理公司( Open Source Risk Management OSRM )結合 Lloyd's 保險業者 Kiln Miller 保險經紀公司推出開放原始碼保單來承擔企業使用開放原始碼的風險,該保險單最高賠償金額為 1000 萬美元。平均而言,企業若是投保 100 萬美元的保單,每年大約必須支付 2 萬美元的保險費。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

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※ 保險新品~開放原始碼保單, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=542&no=64&tp=1 (最後瀏覽日:2026/03/03)
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歐盟執委會公佈GMOs法制之評估報告

  歐盟執行委員會(European Commission)於2011年10月28日公佈兩份針對歐盟基因改造作物(Genetically Modified Organisms, GMOs)之評估報告,這兩份報告係由執委會委託兩個獨立顧問機構所完成,評估時間自2009年至2011年。第一份報告係針對GMOs食品與飼料規範(EU's legislative framework in the field of GM food and feed)之評估報告;第二份報告係針對GMOs耕作規範(legislative framework in the area of GMOs cultivation)之評估報告。此兩份報告之重要性在於,其收集來自官方及民間對於GMOs法制之事實陳述與意見,如健康與環境的保護、國內市場的產物規範等議題,可作為未來改善歐盟GMOs法制的基礎。   評估指出,歐盟的GMOs法制就健康與環境保護之規範並無偏誤;但在效率及透明度上,尚有改善之空間。此外越來越多含有基因改造的農作物輸入歐盟造成健康及環境之威脅,而須進一步改善風險評估之作法以及調整相關法制。   在過去一年中,執委會已採納報告中之部分建議,著手針對現存法制作出微調及改善,包括: 1.在GMOs耕作上需要更多的彈性。 2.低度殘留(Low Level Presence, LLP)的解決方案。 3.收集關於GMOs耕作的社會經濟層面之技術資訊。 4.新作物播種技術之評估。 5.監控活動的加強。 6.針對成員國批准風險評估的指導方針(Guideline)法制化之檢討與改革。 7.對於GMOs重要議題的溝通活動之改善。   除上述之改善工作持續進行,在接下來幾週,執委會將針對農產品輸入許可制度提出改善方案,以建立更嚴謹的許可要求。由這兩份報告的公佈,可以預見未來歐盟將持續完善現存法制,而此兩份評估報告將如何影響歐盟的GMOs規範,值得持續觀察。

金融穩定委員會報告指出金融領域採用AI之模型、資料品質與治理風險

.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告,探討人工智慧(Artificial Intelligence, AI)在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響,分析相關風險並提出建議。 報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處,但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性(Vulnerability),進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括:「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」,以及「模型風險、資料品質和治理」。 在模型風險、資料品質與治理中,廣泛應用AI可能導致模型風險上升,因某些模型難以驗證、監控及修正,且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外,在大型語言模型(Large Language Model, LLM),大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性,使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型(Pre-trained Model)中,金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉,進一步增加管理難度。 若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源,模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰,包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。 報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測,評估現行金融政策框架是否充分,並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形,並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外,主管機關可考慮利用監督科技(SupTech)及監管科技(RegTech)等AI驅動工具強化監管效能,以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。

英國「創新持續貸款」

  英國創新局(Innovate UK)於2020年11月8日公布「創新持續貸款」(Innovation Continuity Loans)申請指南,作為COVID-19疫情應對計畫的工作項目之一,英國創新局將提供2.1億英鎊的貸款予在疫情影響下持續進行創新活動之國內中小企業。本貸款目標對象為因疫情導致出現資金缺口的中小企業,每一間公司將可申請25萬至160萬英鎊不等之創新持續貸款。   「創新持續貸款」源自2017年的創新貸款實驗計畫(Innovation loans pilot),藉由七項創新競賽篩選出約100位申請人,提供總額約7500萬英鎊的創新貸款;此次創新持續貸款則不採競賽方式,而是針對受疫情影響的中小企業創新活動,透過審查機制提供貸款予申請人。申請人資格為正在執行受創新局補助之創新活動者、過去36個月曾受創新局補助而目前正在進行其他創新活動者或是過去36個月並未獲得創新局補助之創新活動的執行、完成或延續性工作者,且確實因COVID-19疫情影響出現資金短缺之中小企業,即可向創新局申請創新持續貸款。   創新局將藉由審查申請者提交至今的工作成果與品質、受疫情影響程度與資金需求情形,評估該創新活動的後續發展潛力,向合格的申請人提供年利息僅3.7%的創新持續貸款。合格的申請人能在2022年3月31日或約定日期前,直到產品首次商業銷售為止,分階段領取貸款,以年利率3.7%計息;產品首次商業銷售後可額外有兩年的寬限期,在產品首次商業銷售或寬限期結束後五年內,申請人必須償還貸款,未償還部分則改採年利率7.4%計息。藉由低利貸款的資金挹注,協助從事新創活動之英國中小企業得以紓困以度過疫情難關。

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