美國雖將能源列為國家長期的能源政策目標,自1990年代後期,亦投入核能的安全性、環境建置及研發補助等,但最近因將重點放在其他替代性能源的開發,因此在核能方面的計畫稍微減少,尤其自1979年美國三哩島核電廠(Three-Miles Island Nuclear Generating Station)發生事故後,美國三十年來未再興建任何核電廠。但由於核能發電的高效率與不會排放二氧化碳的低污染,因此美國政府將之列為重點發展項目,強調美國政府的能源政策是要發展任何可能的能源,包括合核能,以提升在全球潔淨能源的競爭優勢。
美國總統歐巴馬表示,為了維持能源供需的穩定,以及避免氣候的惡劣變遷,有必要重啟美國核能產業,持續提高核能的供應量。因此於2011年12月經核子管理委員會(Nuclear Regulatory Commission)通過、2012年2月再次於投入核電廠的興建,於喬治亞洲Vogtle核電廠核准興建兩座新的核能反應爐,並透過成本分擔協議(cost-share agreement)投入2億美元,協助設計認證及許可。
此外,並於同年3月宣布投入4. 5億美元於五年內支持兩座自製的小型核能反應爐(small modular nuclear reactor,SMR)的設計、認證及核准,希望能輸出這些自製的反應爐,提升全球潔淨能源的競爭力。這些反應爐約只佔核能廠的三分之一面積,具有安全的建築設計,小型反應爐能在工廠內製造,並運輸到定點安裝,能節省成本及建造的時間。且其最理想的地方在於其體積小,能使用在小型智慧電網級一些無法容納大型反應爐的地方,其運用能更有彈性,能增加經濟效益。
國政府希望透過與私人企業的合作,帶領美國在全球核能科技及製造的領先地位。因此希望能源部希望此計畫能經核子管理委員會的許可,此一小型核能反應爐的計畫總金額為9億美元,透過與私人企業成本分擔的協議,其中50% 由國會撥款,另50%則由私人企業投資,並於2022年商業化,取得在全球潔淨能源的競爭優勢地位。
德國聯邦專利法院在2021年11月中旬對美國發明人Stephen Thaler(後稱Dr. Thaler)所開發之AI系統(DABUS)是否能成為專利發明人作出判決,儘管AI在研發過程中協助發現問題並解決問題,法院仍認為專利發明人必須為自然人,但特別補充說明這項發明確實有得到AI的幫助。 Dr. Thaler及其法律團隊將該發明在各國進行專利申請。盤點各國智財局或法院之考量:美國專利商標局(USPTO)強調發明人應以自然人為由排除這類案件;儘管英國智財局(UKIPO)認同DABUS富有創新,卻否認其為合法發明人,不過認為有必要檢視AI技術帶給現存專利制度的挑戰,並已啟動針對AI發明之法律改革計畫;至於歐洲專利局(EPO)以不符合自然人或實體等資格而核駁這類案件,然而上訴結果將於12月下旬作出判決。 惟澳洲聯邦法院在7月底逆轉做出法律並未禁止以AI為發明人而提出專利申請之判決,這也是繼南非允許AI作為發明人而取得專利權之後的第二個案例。 根據各國智財局、世界智慧財產權組織(WIPO)與法院多將智慧財產係來自於心智創作,卻未定義該心智創作是來自於人類或AI,可預見非人類主體將可被視為發明人並授予智慧財產權。此外,現行智財法律也有重新檢視與定義之必要性,包括釐清AI演算法與AI開發者之角色以重新定義發明人資格或所有權人等議題。
美國法院擬修正《聯邦證據規則》以規範人工智慧生成內容之證據能力2025年5月2日,聯邦司法會議證據規則諮詢委員會(Judicial Conference’s Advisory Committee on Evidence Rules)以8比1投票結果通過一項提案,擬修正《聯邦證據規則》(Federal Rules of Evidence,FRE),釐清人工智慧(AI)生成內容於訴訟程序中之證據能力,以因應生成式AI技術在法律實務應用上日益普遍的趨勢。 由於現行《聯邦證據規則》僅於第702條中針對人類專家證人所提供的證據設有相關規定,對於AI生成內容的證據能力尚無明確規範,所以為了因應AI技術發展帶來的新興挑戰,《聯邦證據規則》修正草案(下稱「修正草案」)擬新增第707條「機器生成證據」(Machine-Generated Evidence),並擴張第901條「驗證或識別證據」(Authenticating or Identifying Evidence)的適用範圍。 本次增訂第707條,針對AI生成內容作為證據時,明確其可靠性評估標準,以避免出現分析錯誤、不準確、偏見或缺乏可解釋性(Explainability)等問題,進而強化法院審理時的證據審查基礎。本條規定,AI生成內容作為證據必須符合以下條件: 1. 該AI生成內容對於事實之認定具有實質助益; 2. AI系統於產出該內容時,係以充分且適當之事實或資料為輸入依據; 3. 該輸出結果能忠實反映其所依據之原理與方法,並證明此一應用於特定情境中具有可靠性。 本修正草案此次新增「AI生成內容」也必須合乎既有的證據驗證要件。原第901條a項原規定:「為符合證據之驗證或識別要求,提出證據者必須提供足以支持該證據確係其所聲稱之內容的佐證資料。」而修正草案擬於第901條b項新增「AI生成內容」一類,意即明文要求提出AI生成內容作為證據者,須提出足夠證據,以證明該內容具有真實性與可信度,方符合第901條a項驗證要件。 隨著AI於美國法院審理程序中的應用日益廣泛,如何在引入生成式AI的同時,於司法創新與證據可靠性之間取得平衡,將成為未來美國司法實務及法制發展中的重要課題,值得我國審慎觀察並參酌因應,作為制度調整與政策設計的參考。
因應ChatGPT人工智慧趨勢,為企業提出營業秘密管理建議2022年11月美國OpenAI公司推出人工智慧大型語言模型ChatGPT,提供全球使用者透過輸入文本方式向ChatGPT提出問題,雖營業秘密不需絕對保密,惟是否會「因向ChatGPT揭露營業秘密而使營業秘密喪失了秘密性」? 依OpenAI公司「非API訪問數據政策」規定,ChatGPT透過OpenAI公司的AI訓練人員審核「使用者上傳至ChatGPT的資訊」,提供ChatGPT反饋,強化ChatGPT進行有效的學習,讓ChatGPT模仿人類語言回覆使用者所提出的問題。在AI訓練人員未將「使用者上傳至ChatGPT的資訊」交由ChatGPT訓練、學習前(上次訓練是在2021年9月),此聊天內容不會成為ChatGPT給其他使用者的回答,此時資訊對於公眾仍具秘密性。依據ChatGPT的使用條款第5(a)條之單方保密義務規定:「OpenAI公司、其子公司及其他第三方公司可能賦予使用者『機密資訊的接觸權限』,但使用者僅限於使用條款所允許的服務中使用該些機密資訊,不得向第三方揭露該機密資訊,且使用者至少應採取合理的注意保護該機密資訊。所謂機密資訊係指OpenAI公司、其子公司及其他第三方公司(1)指定的非公開資訊,或(2)合理情況下,被認定為機密資訊者,比如軟體、規格及其他非公開商業資訊。」。即ChatGPT對於使用者輸入的聊天內容不負保密義務。 公司將程式碼、會議紀錄等敏感資訊與ChatGPT共享,不必然屬於「因揭露營業秘密而使營業秘密喪失秘密性」,考量訓練數據量大,秘密性取決於周遭環境與揭露性質,例如: 1.揭露的資訊類型,比如飲料配方可能會比客戶名單更容易取得。 2.揭露的環境,比如競爭對手、大眾是否能提出具體問題,以致能取得他人聊天內容的營業秘密。 為在ChatGPT的趨勢下確保營業秘密的秘密性,建議企業採取的管理策略如下: 1.透過「資訊分類」以識別可共享的資訊。 2.審核涉及敏感資訊的協議、公司政策及供應商契約。 3.採取實體、數位的資訊保密措施,並留意尊重員工隱私,比如限制接觸某些網站或應用程式,應留意員工的手機是否能繞過此限制。 4.建立公司保密文化,如透過公司培訓、新人入職教育訓練,定期提醒其應負擔的保密義務。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)。
美國NIST發布更新《網路安全資源指南》提升醫療領域的網路安全及隱私風險管理美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)於2022年7月21日發布更新《網路安全資源指南》(A Cybersecurity Resource Guide, NIST SP 800-66r2 ipd)。本指南源自於1996年美國《健康保險流通與責任法》(Health Insurance Portability and Accountability Act, HIPAA)旨在避免未經患者同意或不知情下揭露患者之敏感健康資料,並側重於保護由健康照護組織所建立、接收、維護或傳輸之受保護電子健康資訊(electronic protected health information, ePHI),包括就診紀錄、疫苗接種紀錄、處方箋、實驗室結果等患者資料之機密性、完整性及可用性。其適用對象包含健康照護提供者(Covered Healthcare Providers)、使用電子方式傳送任何健康資料的醫療計畫(Health Plans)、健康照護資料交換機構(Healthcare Clearinghouses)及為協助上述對象提供健康照護服務之業務夥伴(Business Associate)均應遵守。 本指南最初於2005年發布並經2008年修訂(NIST SP 800-66r1 ipd),而本次更新主要為整合其他網路安全相關指南,使本指南與《網路安全框架》(Cybersecurity Framework, NIST SP 800-53)之控制措施等規範保持一致性。具體更新重點包括:(1)簡要概述HIPAA安全規則;(2)為受監管實體在ePHI風險評估與管理上提供指導;(3)確定受監管實體可能考慮作為資訊安全計畫的一部分所實施的典型活動;(4)列出受監管實體在實施HIPAA安全規則之注意事項及其他可用資源,如操作模板、工具等。特別在本指南第三章風險評估與第四章風險管理提供組織處理之流程及控制措施,包括安全管理流程、指定安全責任、員工安全、資訊近用管理、安全意識與培訓、應變計畫、評估及業務夥伴契約等。而在管理方面包括設施權限控管、工作站使用及安全、設備媒體控制;技術方面則包含近用與審計控管、完整性、個人或實體身分驗證及傳輸安全。上述組織要求得由政策、程序規範、業務夥伴契約、團體健康計畫所組成,以助於改善醫療領域的網路安全及隱私保護風險管理。預計本指南更新將徵求公眾意見至2022年9月21日止。