2010年11月26日,日本組成臨時國會,在眾議院不到3小時、參議院不到1小時的審查速度,完成「放送法」修正案(連帶小修「電波法」與「電信業法」(電気通信事業法))。新法於同年12月3日公佈,並於2011年6月30日施行。
日本此次修法,在概念上並未法規匯流,而係將「有線電視放送法」、「電信役務利用放送法」與「有線廣播放送法」整併進「放送法」;概念類似我國主管機關為新聞局時代的「廣電三法整併草案」。細部修正重點如下:
1、「放送」定義由「以供公眾直接收訊為目的之無線傳訊」,修正為「以供公眾直接收訊為目的之電子傳訊」。將網際網路傳輸之方式納入定義中。
2、將「有線電視放送」等舊有定義廢除,新區分「基幹放送」與「一般放送」兩種類。所謂基幹放送,係指依電波法之規定放送之無線電台,使用被指配之專用頻段、或優先使用頻段而為之放送;所謂一般放送,則係指基幹放送以外之放送。
3、廢除舊法中的「委託、受託放送制度」,導入「軟體硬體分離」之概念。
4、總體而言,新法明顯強化了內容管制。除了上述總務大臣之權限外,新法中亦新增電視事業之節目種類公表義務、並強化了放送事故等技術問題的對應規範。
歐盟在最新一期的研發剛要計畫( The Seventh Framework Proposal )中,除了持續以計畫補助方式推動歐盟的研發能力外,最值得注意者乃有關設立「歐洲技術研究院」( European Institute of Technology, EIT )的規劃。最近歐盟執委會已經提出 EIT 設立的法源基礎草案,根據目前規劃, EIT 旨在吸引產學研各界菁英加入,肩負打破產學研界間之藩籬之使命,未來 EIT 除為產學研合作之參考模式外,並將扮演歐洲地區創新、研究與高等教育之菁英領航者( a flagship for excellence ),期使歐盟得更有效率地面對全球化及知識經濟社會所帶來之挑戰。 就組織面而言, EIT 係整合由上而下及由下而上兩種組織結構: EIT 本身具有獨立之法人格,其內部除設置管理局( Governing Board , GB )監督組織運作外,並有約六十位常設之科學及職員人力;另 EIT 將由數個知識及創新社群( Knowledge and Innovation Communities, KICs )組成,各 KICs 代表不同區域之大學、研究組織與企業,各 KISs 與 EIT 以契約規範彼此間的權利義務關係;至於各個 KICs 的組織結構,以及其如何達到契約目的,則交由其自治。目前歐盟執委會規劃在 2013 年以前建構約六個 KICs ,預計在此以前, EIT 需要來自公私部門總計約 24 億歐元( €2.4bn )的經費資助。 由於 EIT 的設立尚須經過歐洲議會及歐盟理事會同意,若執委會目前所提出的設立規劃草案順利取得前述兩機構同意,預計 EIT 將可能從 2008 年起正式運作,並在 2010 年以前完成兩個 KICs 的設立。
谷歌,蘋果商談競標已破產的柯達專利根據華爾街日報報導指出,蘋果及谷歌將聯合競標柯達公司所釋出的專利組合。 在智慧型手機市場上蘋果和谷歌互為競爭對手,原訂在柯達專利拍賣案中,兩家企業提出1億5仟萬美元至2億5仟萬美元金額進行競標活動,改協議採合作結盟競標方式,以較低的金額獲得柯達的專利。 華爾街日報引據熟悉此項談判之人士指出主要電子產業公司,如Samsung(三星)、LG(樂金)及HTC(宏達電),及其他以透過購買專利作為投資或保護公司營運為目的之企業亦有參與。 柯達為規劃重新成為印刷領域的專業,需藉由販賣其所擁有的1,100件數位影像專利以籌措資金,在今年年初,柯達評估所有專利價值為26億美元(21億歐元) 而柯達對外發布買方非常踴躍於此次競標活動中,但目前尚未可以公布結果,將無限期限地延長拍賣時間,主要柯達是希望蘋果及谷歌能在所釋出的專利中,進行一場專利競標的競賽。
美國國家標準暨技術研究院規劃建立「人工智慧風險管理框架」,並徵詢公眾對於該框架之意見美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險,於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)之規畫並徵詢公眾意見,截止日為9月15日,並預計於10月發布正式報告。 依照NIST說明,公眾所建議之人工智慧風險管理框架,可促進人工智慧之可信賴性,其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」(accuracy)、「可解釋性」(explainability)、「偏見」(bias)等議題。此外,上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。 依現有公眾意見徵詢結果,其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期,必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之,當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時,如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費,將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者,從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民,故在設計系統時,應從預先設定之假設事實反面(counter-factual)思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題(例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」)。惟進行上述驗證需要大量社會資料,因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制,使這些社會資料可以被蒐集、使用。 此外,亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標,以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速,未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現,故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。 最後,目前也有許多徵詢意見指出,許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之,當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性,則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」(audit logs),惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料,因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標,為未來應持續關注之議題。
簡介美國《營業秘密案件管理的司法指引》2023年7月13日,美國聯邦司法中心(Federal Judicial Center)發布《營業秘密案件管理的司法指引》(Trade Secret Case Management Judicial Guide)。該指引是由美國聯邦司法中心與Berkeley大學合作出版,旨在提供處理聯邦營業秘密訴訟的法官參考,並為訴訟當事人提供營業秘密案件各階段的注意事項。其中特別指出識別營業秘密及證據開示在訴訟中的重要性。 1.在識別營業秘密的部分 《營業秘密案件管理的司法指引》指出在訴訟中,識別應達到「足以與已公開的資訊進行比較」的程度。而識別程度應具備以下兩個要件,包括: (1)使被告了解原告所主張之營業秘密範圍; (2)使被告能確定證據開示項目與本案所涉及之營業秘密間的關聯性。 據此,若原告僅識別其所主張之營業秘密的類別不足以識別其營業秘密。為達到《營業秘密案件管理的司法指南》所要求之識別程度,企業應盤點其擁有的營業秘密並留存產出紀錄,以利後續訴訟中能具體識別其營業秘密。 2.在證據開示的部分 《營業秘密案件管理的司法指引》指出證據開示的範圍會受到不同因素影響,比如各類型的特殊紀錄、個人隱私權是否受到保護等。為了能在證據開示階段取得優勢,企業應與員工簽署協議,明確約定其於機密資訊有外洩之虞時,有權對員工之個人設備等進行調查。 由上述內容可以發現,若要在美國營業秘密案件中取得優勢,建議企業採取識別所擁有的營業秘密、保存產出紀錄、與員工簽署相關協議等措施。關於前述營業秘密管理措施之重要內容,企業可以參考資策會科法所創意智財中心發布的「營業秘密保護管理規範」,並進一步了解該如何管理,以降低自身營業秘密外洩之風險,並提升其競爭優勢。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)