ITU研議修改國際電信規則
ITU國際電信聯盟秘書長Dr. Hanmasoun I Toure於2012年5月一場在加拿大舉行的無線通訊座談會中，針對之前國際上傳言聯合國與ITU將嘗試介入管理網際網路之說法進行澄清，並主張自1988年修改沿用至今的國際電信規則(ITRs)已不能應付目前新興之電信商業模式。
新型態的電信商業模式引發網路中立爭議的戰火，已延燒多時。從前的網際網路服務供應業者(ISP)，主要遵守網際網路協定，扮演好笨水管（Dum Pipe）的角色。但隨著網際網路內容與各類應用服務的急速成長，各類封包的傳輸加重了原有管道的乘載負擔，再加上網際網路管理技術的演進，業者可透過網管技術對資訊封包的傳輸做更細緻的調節，逐漸形成內容傳輸優先次序差異化的新興商業模式，並且持續發展中。
依目前的技術能力，網際網路中任何內容傳輸的速度，皆能透過寬頻管理機制(QoS)進行調節。過去，QoS在國際通訊上，於各國的終端網路中進行調節工作。但現有的封包式的網路傳輸架構(packet-base networks)動搖了原有的秩序，不僅質量參數(quality parameters)大部分未受明確定義，QoS的角色也逐漸模糊。導致各系統本身無法完全控制跨網資訊傳輸的品質，影響各類服務在使用者的終端設備上所呈現的服務品質。對於需與固網或各類終端設備連結的行動通訊業者而言，如何解決這類問題儼然已成了燃眉之急。
目前ITU剛結束於日內瓦的年會，從會中委員會對其文件是否具備國際效力之議題討論，不難看出ITU對於網際網路管理態度已由被動態度轉為積極。未來ITU更期望，藉由年底舉行2012年國際電信世界大會(WCIT-12)，重新修訂舊有國際電信規則(ITRs)，引領網際網路的新秩序。
- ITU, Landmark decision by ITU Council on proposal for public consultation and open access to key conference document .(13 Jul, 2012)
- Hamasoun I. Toure, Canadian Wireless Telecommunication Association Wireless Antenna Siting Forum-The Challenges of Extending the Benefits of Mobile Closing Keynote Speech.(May 1, 2012)
2024年7月1日，美國實務界律師撰文針對使用生成式AI（Generative AI）工具可能導致的營業秘密外洩風險提出營業秘密保護管理的強化建議，其表示有研究指出約56%的工作者已經嘗試將生成式AI工具用於工作中，而員工輸入該工具的資訊中約有11%可能包含公司具有競爭力的敏感性資訊或客戶的敏感資訊，以Chat GPT為例，原始碼（Source Code）可能是第二多被提供給Chat GPT的機密資訊類型。系爭機密資訊可能被生成式AI工具提供者（AI Provider）用於訓練生成式AI模型等，進而導致洩漏；或生成式AI工具提供者可能會監控和存取公司輸入之資訊以檢查是否有不當使用，此時營業秘密可能在人工審查階段洩漏。 該篇文章提到，以法律要件而論，生成式AI有產生營業秘密之可能，因為營業秘密與著作權和專利不同之處在於「發明者不必是人類」；因此，由生成式 AI 工具協助產出的內容可能被視為營業秘密，其範圍可能包括：公司的內部 AI 平台、基礎的訓練算法和模型、輸入參數和輸出結果等。惟基於目前實務上尚未有相關案例，故生成式AI輸出結果在法律上受保護的範圍與條件仍需待後續的判例來加以明確。 實務專家提出，即使訴訟上尚未明確，企業仍可透過事前的管理措施來保護或避免營業秘密洩露，以下綜整成「人員」與「技術」兩個面向分述之： 一、人員面： 1.員工（教育訓練、合約） 在員工管理上，建議透過教育訓練使員工了解到營業秘密之定義及保護措施，並告知向生成式AI工具提供敏感資訊的風險與潛在後果；培訓後，亦可進一步限制能夠使用AI工具的員工範圍，如只有經過培訓及授權之員工才能夠存取這些AI工具。 在合約方面，建議公司可與員工簽訂或更新保密契約，納入使用生成式AI的指導方針，例如：明確規定禁止向生成式AI工具輸入公司營業秘密、客戶數據、財務信息、未公開的產品計劃等機密資訊；亦可增加相關限制或聲明條款，如「在生成式AI工具中揭露之資訊只屬於公司」、「限制公司資訊僅能存儲於公司的私有雲上」等條款。 2.生成式AI工具提供者（合約） 針對外部管理時，公司亦可透過「終端使用者授權合約（End User License Agreement，簡稱EULA）」來限制生成式AI工具提供者對於公司在該工具上「輸入內容」之使用，如輸入內容不可以被用於訓練基礎模型，或者該訓練之模型只能用在資訊提供的公司。 二、技術方面： 建議公司購買或開發自有的生成式AI工具，並將一切使用行為限縮在公司的私有雲或私有伺服器中；或透過加密、防火牆或多種編碼指令（Programmed）來避免揭露特定類型的資訊或限制上傳文件的大小或類型，防止機密資訊被誤輸入，其舉出三星公司（Samsung）公司為例，三星已限制使用Chat GPT的用戶的上傳容量為1024位元組（Bytes），以防止輸入大型文件。 綜上所述，實務界對於使用生成式AI工具可能的營業秘密風險，相對於尚未可知的訴訟攻防，律師更推薦企業透過訴訟前積極的管理來避免風險。本文建議企業可將前述建議之作法融入資策會科法所創意智財中心於2023年發布「營業秘密保護管理規範」中，換言之，企業可透過「營業秘密保護管理規範」十個單元（包括從最高管理階層角色開始的整體規劃建議、營業秘密範圍確定、營業秘密使用行為管理、員工管理、網路與環境設備管理、外部活動管理，甚至是後端的爭議處理機制，如何監督與改善等）的PDCA管理循環建立基礎的營業秘密管理，更可以透過上述建議的做法（對單元5.使用管理、單元6.1保密約定、單元6.4教育訓練、單元7.網路與環境設備管理等單元）加強針對生成式AI工具之管理。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
世界經濟論壇發布《贏得數位信任：可信賴的技術決策》世界經濟論壇（World Economic Forum, WEF）於2022年11月15日發布《贏得數位信任：可信賴的技術決策》（Earning Digital Trust: Decision-Making for Trustworthy Technologies），期望透過建立數位信任框架（digital trust framework）以解決技術開發及使用之間對數位信任之挑戰。 由於人工智慧及物聯網之發展，無論個人資料使用安全性還是演算法預測，都可能削弱人民對科技發展之信賴。本報告提出數位信任路線圖（Digital trust roadmap），說明建立數位信任框架所需的步驟，以鼓勵組織超越合規性，指導領導者尋求符合個人與社會期望之全面措施行動，以實現數位信任。路線圖共分為四步驟： 1.承諾及領導（commit and lead）：數位信任需要最高領導階層之承諾才能成功，故需將數位信任與組織戰略或核心價值結合，並從關鍵業務領域中（例如產品開發、行銷、風險管理及隱私與網路安全）即納入數位信任概念。 2.規劃及設計（plan and design）：透過數位信任差距評估（digital trust gap assessment）以瞭解組織目前之狀態或差距，評估報告應包括目前狀態說明；期望達成目標建議；治理、風險管理與合規性（governance, risk management and compliance, GRC）調查結果；將帶來之益處及可減輕之風險；計畫時程表；團隊人員及可用工具；對組織之影響等。 3.建立及整合（build and integrate）：實現數位信任需關注人員、流程及技術等三大面向。首先需確保人員能力、達成該能力所需之資源，以及人員溝通與管理；第二，定義組織數位信任流程，包括制定計劃所需時程、預算及優先實施領域，調整目前現有管理流程，並識別現有資料資產；最後，針對技術使用，可考慮使用AI監控、雲端管理系統以及區塊鏈等，以監測資料之使用正確性及近用權限管理。 4.監控及滾動調整（monitor and sustain）：建立數位信任框架後，需持續建構相關績效及風險評估程序，以確保框架之穩定，並根據不斷變化的數位信任期望持續改善，以及定期向董事會報告。
敏感科技保護「敏感科技」的普遍定義，係指若流出境外，將損害特定國家之安全或其整體經濟競爭優勢，具關鍵性或敏感性的高科技研發成果或資料，在部分法制政策與公眾論述中，亦被稱為關鍵技術或核心科技等。基此，保護敏感科技、避免相關資訊洩漏於國外的制度性目的，在於藉由維持關鍵技術帶來的科技優勢，保護持有該項科技之國家的國家安全與整體經濟競爭力。 各國立法例針對敏感科技建立的技術保護制度框架，多採分散型立法的模式，亦即，保護敏感科技不致外流的管制規範，分別存在於數個不同領域的法律或行政命令當中。這些法令基本上可區分成五個類型，分別為國家機密保護，貨物（技術）之出口管制、外國投資審查機制、政府資助研發成果保護措施、以及營業秘密保護法制，而我國法亦是採取這種立法架構。目前世界主要先進國家當中，有針對敏感科技保護議題設立專法者，則屬韓國的「防止產業技術外流及產業技術保護法」，由產業技術保護委員會作為主管機關，依法指定「國家核心科技」，但為避免管制措施造成自由市場經濟的過度限制，故該法規範指定應在必要的最小限度內為之。
何謂不實施專利實體（Non-Practicing Entity，NPE）？所謂NPE依據現行學術界對於NPE的內涵認知，認為NPE係指不從事任何商品生產，亦不從事任何研發工作者。而在現行NPE的運作態樣上，其可包含兩種類型，其一，為大學和研究機構（例如：公、私立實驗室），其主要係由校內教職員或研究人員進行基礎性研究，並將研究成果授權予其他個人或組織來運用，其本身並不從事任何商品生產者；其二，係由個人或是中小型組織/團體以購買專利的方式來獲得專利權，並藉由專利權本質上的排他性特徵，以訴訟方式來控告侵害其專利權的成功商品製造者。後者，英文稱其為『Patent Troll』，中文可譯為『專利巨人』、『專利蟑螂』、『專利流氓』、『專利地痞』或『專利恐怖分子』等。其主要特徵有三項，首先，此類NPE係藉由專利取得的方式，向潛在或可能的專利侵權者（alleged infringers）收取專利授權金；第二，此類NPE並不進行任何研發活動，其亦不就其所擁有的專利來從事商品化活動或發展新型技術；第三，此類NPE投機性地等待商品製造者（industry participants）在投入不可回復鉅額投資後，始對該商品製造者行使專利侵權主張。