美國紐約南區地方法院於今年3月22日裁定否決Google 與美國作家協會(Authors Guild)及出版商間所達成的和解協議。此和解案起於Google 於2004年提出的Google Books 計畫,規劃與各大學圖書館合作進行將其館藏圖書數位化。美國作家協會於是於2005提起集體訴訟,在經過兩年談判後與Google 於2008年達成和解協議。如此協議被法院認可,Google 將可掃描及販售成千上萬之書籍,其中包含已絕版之書籍,且即使這些書籍並非屬於公共財或未取得出版商之許可置於Google Books上。
美國地方法院法官Denny Chin表示雖然將書籍數位化且建制完整的數位圖書館(universal digital library)將會造福很多人,但認為和解協議的內容不具公平、適當及合理性。因相較於其競爭對手,此和解協議將給予Google享有顯著的優勢,讓其進行大規模的複製未經授權的著作。
Google 律師表示此裁定令人失望,但將檢視法院之判決並思考後續之選擇,並說明不論結果如何,Google 將持續致力於將全世界的書籍藉由線上Google Books 及Google eBooks 的方式被發現。
歐盟執委會於2020年11月25日公布「歐洲資料治理規則」(Proposal for a Regulation on European data governance (Data Governance Act))草案。本立法草案係延續同年2月發布「歐洲資料戰略」(European data strategy)所提出之立法規劃,針對該戰略所揭示的資料治理政策願景,於制度面予以明文化。而本草案亦為該戰略發布後,首次提出的具體性措施。其制定的主要目的,在於透過強化資料中介機構(data intermediaries)的公信力、以及優化歐盟整體的資料共享機制,來提升資料的可取得性(availability)。 依草案條文內容,其主要立法面向如下: (1)界定本法的立法目的,在於規範歐盟內部再利用公部門所持有之特定類型資料的條件,確立資料共享服務的通報與監督框架,並針對基於利他(altruistic)目的蒐集處理資料之實體(entities),建構自願註冊的制度;另一方面則進行本法的名詞定義。 (2)公部門資料再利用機制:整體性規範由公部門所持有、但涉及商業機密、智慧財產權、個資等之資料再利用的一致性標準。其以保護既有的營業秘密、個資、智財權等為前提,確立該些資料再利用的標準作法(如原則以非專屬形式再利用、可收取合理費用)。有意再利用上述資料的公部門,應於技術面保護其隱私與機密性。 (3)針對資料共享服務供應商的通報機制:要求提供資料共享服務的供應商,於正式對外提供其服務前,應先向各成員國的權責機關通報其業務,藉以增加外界對共享個資與非個資之資料機制的信賴度,同時降低資料共享的交易成本。同時,資料共享服務供應商於資料交換應保持中立,不能為其他目的使用資料;其共享服務應以開放及協作的方式進行,並優化自然人或法人查閱與控制其資料的環境,藉以強化個資自主權。 (4)資料利他主義(data altruism)的明文化:定義非營利、具普遍性共同目標之組織,得向歐盟註冊成為資料利他主義組織。透過此認證制度,增加組織公信力,以推動個人或公司出於公共利益,自願提供資料。同時,授權歐盟執委會可制定通用之歐洲資料利他主義同意書(European data altruism consent form),減少個別收集資料使用同意書之成本。 (5)成員國資料共享權責機關之職責:其應公正、透明、一致、及時履行其職責,監督與實施資料共享服務供應商與資料利他主義組織的通報與註冊機制。例如,其有權要求資料共享服務供應商提交必要訊息,以確保其作為是否符合本法要求。同時,權責機關成員不得為資料共享服務的供應商。 (6)歐洲資料創新委員會(European Data Innovation Board):此為一專家小組之設置要求,負責協助成員國權責機關之作法,遵循資料治理法所訂標準。
美國高速公路運輸安全局(NHTSA)發佈針對車輛對車輛間溝通的研究報告國家高速公路運輸安全局(NHTSA)發佈即將針對車輛與車輛間通訊訂立規則的訊息,以管理車對車之間(V2V)通訊技術,V2V技術最主要著眼在於避免碰撞,根據調查百分之94的車禍事故都有人為因素牽涉其中,V2V技術可以讓車輛有效的認知碰撞的情況與潛在威脅。V2V技術仰賴的是鄰近車輛之間的通訊溝通並交換訊息,以警告駕駛潛在的導致碰撞安全威脅,例如:V2V可以警告駕駛前車正在煞停,所以候車必須隨之減速以免碰撞,或是警告駕駛在經過十字路口的時候處於不安全的情況,因為有一輛看不見的車輛正以高速朝路口靠近。V2V通訊技術使用精密的短距離通訊技術以交換車與車子之間的基本訊息,諸如:位置、速度、方向已決定是否要警告駕駛以避免碰撞。本項規則制訂的提案可謂是數十年來NHTSA與各部門間合作努力的成果,包含汽車產業界、各州運輸交通部門、學術機構以建立共識的標準。NHTSA的提案當中規制運用在所有輕型車輛V2V技術使用無線電傳輸協定與光譜頻寬總稱為精密短距通訊技術(DSRC)。這項立法規制要求所有的車輛都應該要透過標準化技術講共同的語言,並且要求所有車輛均要納入安全與隱私保護的措施。本次即將管制的車輛包括一般轎車、多功能車(MPV)、卡車、公車,車輛在4536公斤以下的車輛未來必須配備V2V的通訊系統。 ●交換資訊部分 僅交換基本安全訊息,其中包含車輛的動態訊息諸如行進方向、速度、位置。這些基本的安全訊息每秒交換高達10次,裝有V2V裝置的車輛將保留這些訊息,去評判是否有碰撞的威脅。如果系統覺得有必要,將立即發出訊息警告駕駛採取必要措施避免立即碰撞。 ●V2V未來可能應用 ■十字路口動態輔助:車輛進入十字路口前,如果會發生碰撞會加以警示。 ■左轉輔助:駕駛一旦左轉會撞上來車的時候,特別在於駕駛視線被擋住的情況下,會加以警示。 ■警急電子煞車燈:同方向行進車輛,前車忽然減速的情況下,V2V技術可以允許使經過透視前車的情況下,知道駕駛目前正在減速,所以可以針對視線外的急煞車預先因應。 ■前端碰撞警示:前端碰撞警示將警告駕駛即將到來的撞擊,避免撞擊前車。 ■盲點警示與變換車道警示:車輛變換車道的時候系統將警告位於盲點區域的車輛即將靠近,避免在變換車道的時候發生碰撞。 ■超車警示:警告駕駛超車並不安全,因為對向車道正有車輛往此方向前進。 ●面對網路攻擊 ■設計訊息認證方案,確保交換訊息時的安全性。 ■每一項交換的訊息均會經過偵測避免惡意攻擊。 ■惡意攻擊的回報機制:諸如身份錯誤配置的訊息、惡意車輛阻擋V2V訊息。 ●隱私保護 在設計最初期即導入V2V僅允許分享蒐集通用的安全資訊,對於個人或其他車輛的資訊不能加以蒐集與傳輸。 目前NHTSA將針對本項提案蒐集公眾意見(預計將進行九十天),並審核公眾所提交意見是否可行,在發佈最終的規則。
荷蘭公私協力機制PPP自2012年來,荷蘭政府鼓勵荷蘭科學研究機構(Netherlands Organization for Scientific Research, NWO) 隸屬教育文化科學部(Ministry of Education, Culture and Science, OCW)積極推動與9大重要領域(Top Sectors)與企業相關研究的合作,NWO同時是政策實施機構也是創新研發機構。OCW每年資助約275億歐元在重要領域,其中有超過100億歐元在協助公私協力機制 ( Public-Private Partnerships, PPP)。近年來,OCW增加編列給NWO的預算,2014年增加2千5百萬歐元;2015-2017年增加7千5百萬歐元;2018年預計增加1億歐元。PPP 參與者為研究機構(例如大學機構、公私立研究機構)及民間企業(國內國外企業皆可)。主要規範依據NWO-Framework for Public-Private Partnership,合作後以聯盟(consortium)形式運作,聯盟成員間可以契約個別約定合作內容,但相關權利義務仍須遵循NWO-Framework for Public-Private Partnership。關於既有智慧財產權之使用方式,聯盟成員間須另外約定非無償使用。為實現該聯盟之研發目的, NWO為主要出資者時,可成為該研發成果之所有人或共有人,待研發成果運用及收益可以獲得妥善安排時,得將研發成果轉讓予能將研發成果運用效益最大化之人。原則上,參與PPP的企業並不當然有優先權可將該研究成果運用於商業用途,除非參與企業出資額幾乎達到整個研發支出的百分之百,且已簽訂研發成果書面授權或轉讓契約後,始能將該研發成果運用於商業用途。
歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》2019年4月9日,歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》(Ethics Guidelines for Trustworthy AI)。此次內容大致延續歐盟人工智慧高階專家小組(High-level Expert Group on Artificial Intelligence)於2018年12月18日發布的《可信賴人工智慧倫理準則草案》(Draft Ethics Guidelines for Trustworthy Artificial Intelligence)之內容,要求人工智慧須遵守行善(do good)、不作惡(do no harm)、保護人類(preserve human Agency)、公平(be fair)與公開透明(operate transparency)等倫理原則;並在4月9日發布的正式內容中更加具體描述可信賴的人工智慧的具體要件,共計七面向概述如下: 人類自主性和監控(Human agency and oversight):AI係為強化人類能力而存在,使人類使用者能夠做出更明智的決策並培養自身的基礎能力。同時,AI應有相關監控機制以確保AI系統不會侵害人類自主性或是引發其他負面效果。本準則建議,監控機制應可透過人機混合(一種整合人工智慧與人類協作的系統,例如human-in-the-loop, human-on-the-loop, and human-in-command)的操作方法來實現。 技術穩健性和安全性(Technical Robustness and safety):為防止損害擴張與確保損害最小化,AI系統除需具備準確性、可靠性和可重複性等技術特質,同時也需在出現問題前訂定完善的備援計劃。 隱私和資料治理(Privacy and data governance):除了確保充分尊重隱私和資料保護之外,還必須確保適當的資料治理機制,同時考慮到資料的品質和完整性,並確保合法近用資料為可行。 透明度(Transparency):資料、系統和AI的商業模型應該是透明的。可追溯性機制(Traceability mechanisms)有助於實現這一目標。此外,應以利害關係人能夠理解的方式解釋AI系統的邏輯及運作模式。人類參與者和使用者需要意識到他們正在與AI系統進行互動,並且必須了解AI系統的功能和限制。 保持多樣性、不歧視和公平(Diversity, non-discrimination and fairness):AI不公平的偏見可能會加劇對弱勢群體的偏見和歧視,導致邊緣化現象更為嚴重。為避免此種情況,AI系統應該設計為所有人皆可以近用,達成使用者多樣性的目標。 社會和環境福祉(Societal and environmental well-being):AI應該使包含我們的後代在內的所有人類受益。因此AI必須兼顧永續發展、環境友善,並能提供正向的社會影響。 問責制(Accountability):應建立機制以妥當處理AI所導致的結果的責任歸屬,演算法的可審計性(Auditability)為關鍵。此外,應確保補救措施為無障礙設計。