近年來隨著科技進步,市面上無人飛行載具(Unmanned Aerial Vehicles, UAS,簡稱無人機)產品與相關應用蓬勃興起,為規範相關運行秩序,美國聯邦航空總署(the Federal Aviation Administration, FAA)於2015年1月8日公布了「無人機運行執法方針」(Law Enforcement Guidance for suspected unauthorized UAS Operations),並呼應美國眾議院所曾表達關切,建議應儘速公布美國無人機立法監管架構,以避免許多相關研發技術公司出走海外的不利發展。 FAA該執法方針,先指出實務上,目前以FAA為實際執法單位所面臨的困難,並徵募各州地方警力協助,以進行實際執法行動。由於FAA經常無法立即趕到並處理無人機事件發生地點,然而透過各州地方警力,對於攔阻未經授權或不安全的無人機活動,具有較佳的嚇阻、偵測、立即調查,以及採取適當執法行動的優勢。 因此,FAA執法方針指示州地方警力,應於未經授權的無人機活動事件發生處,採取以下措施:1. 認明並面詢目擊者;2. 鑑別操作可疑無人機活動者;3. 錄下其活動影像並繪製無人機使用之位置與情況;4. 辨識該區域限制航空範圍;5. 立即通知FAA;6. 蒐集證據。 目前美國有關無人機相關規範,僅有現代化及改革法(Modernization and Reform Act)第333條下,批准無人機具有豁免權之14項適用領域,如閉集錄影(closed-set filming)、空中調查工作、監控建築物地點、調查有關離岸鑽油平台、具農業目的等作業項目,並涵蓋相關具體應遵循之規範;所以美國後續亟待制訂更多相關遵守規範,以利產業界遵循,FAA預計於2015年底公布55磅以下無人機的規章制度,並受國會要求將於9月將無人機監管規章整合至美國領空管理系統(National Airspace System),相關規範內容待持續追蹤觀察。
美國營業秘密之獨立經濟價值的認定趨勢變化2023年6月來自美國法院的兩份營業秘密意見,強調了獨立經濟價值的重要性,並打破過往學者認為該要件沒有判斷實益的擔憂。所謂的獨立經濟價值,是指任何資訊若要成為營業秘密,所需具備源自其保密狀態的經濟價值。由於兩份意見都不允許原告透過薄弱之推論與假設,來證明其營業秘密具有獨立之經濟價值,顯示出法院對獨立經濟價值之認定趨勢的變化。 其中一份意見來自美國第四巡迴上訴法院,該法院認為原告未能提供充分的證據證明其營業秘密之價值,並駁回原告以該公司被收購之價格或授權其專有資料庫VulnDB所得收入,作為其75項涉案營業秘密經濟價值的論點。美國第四巡迴上訴法院強調,原告不僅需證明所主張之營業秘密具有經濟價值,尚需證明該經濟價值源自所主張之營業秘密的保密狀態。 另一份意見來自美國俄亥俄州北區地方法院,該法院駁回了原告透過其執行長的宣誓書來證明所主張之營業秘密具有獨立經濟價值的作法。儘管該宣誓書討論了法院經常認定為營業秘密的資訊,比如交易的形式、未經審計的財務報表等,但美國俄亥俄州北區地方法院仍拒絕主觀證詞,要求原告提供所主張之營業秘密具有獨立經濟價值的客觀指標或理由。 企業該如何證明其營業秘密具有獨立之經濟價值? 企業可透過下列方式來證明其營業秘密具有獨立之經濟價值,包括: 1.開發成本:開發營業秘密的時間與材料成本,但過去的研發成本未必等於現在的經濟價值; 2.授權、租賃費:他人付費使用其營業秘密的事實; 3.內部通訊紀錄:他人承認該營業秘密所帶來的好處或前僱員、承包商與其競爭對手分享營業秘密的事實; 4.展現出優勢:透過營業秘密資訊獲得一份有價值的合約或滿足某些標準、條件之要求; 5.降低成本/提高效率:透過營業秘密減少原物料之投入及所需時間或提高生產之效率。 隨著美國法院對獨立經濟價值之認定趨勢的變化,營業秘密案件之原告所負的舉證責任將逐漸提高。據此,當企業欲提出不當使用營業秘密之損害賠償時,應盡早開始收集相關證據,以滿足法院對於營業秘密之獨立經濟價值的認定標準。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)。
IBM提出「人工智慧日常倫理」手冊作為研發人員指引隨著人工智慧快速發,各界開始意識到人工智慧系統應用、發展過程所涉及的倫理議題,應該建構出相應的規範。IBM於2018年9月02日提出了「人工智慧日常倫理」(Everyday Ethics for Artificial Intelligence)手冊,其以明確、具體的指引做為系統設計師以及開發人員間之共同範本。作為可明確操作的規範,該手冊提供了問責制度、價值協同、可理解性等關注點,以促進社會對人工智慧的信任。 一、問責制度(Accountability) 由於人工智慧的決策將作為人們判斷的重要依據,在看似客觀的演算系統中,編寫演算法、定義失敗或成功的程式設計人員,將影響到人工智慧的演算結果。因此,系統的設計和開發團隊,應詳細記錄系統之設計與決策流程,確保設計、開發階段的責任歸屬,以及程序的可檢驗性。 二、價值協同(Value Alignment) 人工智慧在協助人們做出判斷時,應充分考量到事件的背景因素,其中包括經驗、記憶、文化規範等廣泛知識的借鑑。因此系統設計和開發人員,應協同應用領域之價值體系與經驗,並確保演算時對於跨領域的文化規範與價值觀之敏感性。同時,設計師和開發人員應使人工智慧系統得以「了解並認知」用戶的價值觀,使演算系統與使用者之行為準則相符。 三、可理解性(Explainability) 人工智慧系統的設計,應盡可能地讓人們理解,甚至檢測、審視它決策的過程。隨著人工智慧應用範圍的擴大,其演算決策的過程必須以人們得以理解的方式解釋。此係讓用戶與人工智慧系統交互了解,並針對人工智慧結論或建議,進而有所反饋的重要關鍵;並使用戶面對高度敏感決策時,得以據之檢視系統之背景數據、演算邏輯、推理及建議等。 該手冊提醒,倫理考量應在人工智慧設計之初嵌入,以最小化演算的歧視,並使決策過程透明,使用戶始終能意識到他們正在與人工智慧進行互動。而作為人工智慧系統設計人員和開發團隊,應視為影響數百萬人甚至社會生態的核心角色,應負有義務設計以人為本,並與社會價值觀和道德觀一致的智慧系統。
日本「未來投資戰略2017」日本內閣官房下設之未來投資會議於2017年6月9日,以構築「Society5.0」為目標,提出《未來投資戰略2017》,宣佈未來施政將以「延長健康壽命」、「實現移動革命」、「供應鍊的次世代化」、「街道活性化」以及「Fintech」等5大領域為中心。 在實現移動革命部份,《未來投資戰略2017》計畫藉由無人自動駕駛移動服務、小型無人機和自動駕駛船隻等,提高物流效率與實現高度化移動服務,以減少交通事故和解決人力不足等問題。 與此同時,日本亦將自2018年起展開卡車列隊行駛公路實驗,以期在2022年前達成卡車列隊行駛商業化之目標;此外,亦將於2018年起在山間地帶展開以小型無人機運輸貨物之實驗。除上述自動駕駛技術之實驗外,日本亦將朝向擴大駕駛資料收集和利用,主導制定資料傳輸規格等方向努力,並計畫於2017年底擬定高度自動駕駛系統商業化相關法規及制度之整備大綱。