Cisco於2012年2月發布預測2011至2016年全球行動數據流量將從2011年每月0.6 Exabytes上升至2016年每月10.8 Exabytes,以高達78%的年複合成長率(CAGR, Compound Annual Growth Rate)逐年攀升。根據此數據,新加坡亦預測其國內行動數據流量將以64%的年複合成長率,從2010年3.1Petabytes上升至2015年37 Petabytes。目前新加坡的電信業者為因應與日益龐大的數據流量,已著手嘗試各項商業模式,包含分級訂價(tiered pricing)、流量管理政策(traffic policy management control)、網路最佳化(network optimisation)、既有基礎建設升級(upgrading of existing infrastructure)以及採用如長期演進技術(LTE,Long Term Evolution)等新興技術和行動數據疏導策略(Mobile data offloading strategies)的發展。
另外職掌新加坡電信政策的新加坡資訊通信發展管理局(IDA Singapore),於2012年4月亦針對4G通訊系統及服務,提出頻譜重新分配之建議書,並諮詢各界之意見,以因應下階段全球移動數據領域之發展。IDA於建議書中計畫擬定以1800MHz、2.3GHz以及2.5GHz作為未來發展4G技術的主要頻段。為滿足產業所需之頻譜量,IDA預計於1800MHz頻段分別釋出2*70的對稱頻譜(paired spectrum)、於2.3GHz頻段釋出30MHz的非對稱頻譜(Unpaired Spectrum),而於2.5GHz頻段則同時釋出2*60MHz的對稱頻譜與30MHz的非對稱頻譜。除了釋出足夠頻譜外,為考量未來技術實驗以及電信業者發展全國性網路服務可能需求2*20MHz的對稱頻譜或20-30MHz的非對稱頻譜,IDA亦分別於前述三個頻段中預留2*5MHz(1800MHz)、20MHz(2.3MHz)以及於2.5MHz區段中預留2*10的對稱頻譜與20MHz的非對稱頻譜。
不過目前受到各國推崇的700MHz頻段卻未被新加坡納為現階段孕育4G技術的主要區域,同時對於900MHz是否於本次拍賣一同釋出以發展4G技術,新加坡政府仍持保留態度。對此,新加坡主要業者包括SingTel與StarHub皆已向iDA提交回覆建議書,表達此舉不符合國際未來發展趨勢並期待IDA能重新作出調整。
日本總務省未來網路基礎設施研究會(将来のネットワークインフラに関する研究会)4月份針對日本人工智慧(Artificial Intelligence 簡稱AI)、物聯網(Internet of Things 簡稱IoT)、資訊及通訊技術(Information and Communication Technologies 簡稱ICT)等技術相對應之網路基礎設施做作出預測。 在2020年以後第五代通信技術(5G)、物聯網系統、高畫質通訊等技術相繼成熟及普及化,相關業者勢必發展出多樣化、高度專業化使用者需求之網路結構,而手機聯網系統從單純的資訊傳遞網路,逐漸變成社會系統之神經網絡(社会システムの神経網)。 物聯網服務目前係由專用終端設備,並根據特定的應用目的建構,但在未來的網絡基礎設施,可能出現如橫向合作應用的通用平台,到2030年左右物聯網服務中M2M(Machine to Machine,機器和機器之間的通訊)的佔有率估計將達到10%。 人工智慧網路技術不僅僅是虛擬化層網路(仮想化レイヤのネットワーク)之維護和操作,更是物理層面的網路(物理レイヤのネットワーク)資源的管理,AI仍然只擔任協助之工具。其中,物理網絡(物理ネットワーク)和邏輯網絡(論理ネットワーク)應分別處理,邏輯網絡將型成多層次化,將變得難以檢測故障和調查原因,但在安全和可靠的網絡基礎設施下,經營者使用AI技術仍然是沒有問題的。 由於雲端技術、通訊技術之提昇,非電信營運者進入網路經營之商業型態逐漸產生,型成網路使用者、資料提供者之多樣性及複雜性。網路流量方面,在2030年左右將超出100Tbps核心網絡所需的傳輸容量,達到以往的光纖的容量限制,將透過無線電接入技術進一步發展,補足不足的光學寬頻。然而,人們對於網路更快的通信速度、安全性及可靠性的功能需求是沒有改變的。
南韓個資保護委員會發布人工智慧(AI)開發與服務處理公開個人資料指引南韓個資保護委員會(Personal Information Protection Commission, PIPC)於2024年7月18日發布《人工智慧(AI)開發與服務處理公開個人資料指引》(인공지능(AI) 개발·서비스를 위한 공개된 개인정보 처리 안내서)(以下簡稱指引)。該指引針對AI開發與服務處理的公開個人資料(下稱個資)制定了新的處理標準,以確保這些資料在法律上合規,且在使用過程中有效保護用戶隱私。 在AI開發及服務的過程中,會使用大量從網路上收集的公開資料,這些公開資料可能包含地址、唯一識別資訊(unique identifiable information, UII)、信用卡號等個資。這些公開的個資是指任意人可藉由網路抓取技術自公開來源合法存取的個資,內容不限於個資主體自行公開的資料,還包括法律規定公開的個資、出版物和廣播媒體中包含的個資等。由於公開資料眾多,在現實中很難在處理這些公開個資以進行AI訓練之前,取得每個個資主體的單獨同意及授權,同時,南韓對於處理這些公開個資的現行法律基礎並不明確。 為解決上述問題,PIPC制定了該指引,確認了蒐集及利用公開個資的法律基礎,並為AI開發者和服務提供者提供適用的安全措施,進而最小化隱私問題及消除法律不確定性。此外,在指引的制定過程中,PIPC更參考歐盟、美國和其他主要國家的做法,期以建立在全球趨勢下可國際互通的標準。 指引的核心內容主要可分為三大部分,第一部分:應用正當利益概念;第二部分:建議的安全措施及保障個資主體權利的方法;及第三部分:促進開發AI產品或服務的企業,在開發及使用AI技術時,注意可信任性。 針對第一部分,指引中指出,只有在符合個人資料保護法(Personal Information Protection Act, PIPA)的目的(第1條)、原則(第3條)及個資主體權利(第4條)規定範圍內,並滿足正當利益條款(第15條)的合法基礎下,才允許蒐集和使用公開個資,並且需滿足以下三個要求:1.目的正當性:確保資料處理者有正當的理由處理個資,例如開發AI模型以支持醫療診斷或進行信用評級等。2.資料處理的必要性:確保所蒐集和利用的公開資料是必要且適當的。3.相關利益評估:確保資料處理者的正當利益明顯超越個資主體的權利,並採取措施保障個資主體的權利不被侵犯。 而第二部分則可區分為技術防護措施、管理和組織防護措施及尊重個資主體權利規定,其中,技術防護措施包括:檢查訓練資料來源、預防個資洩露(例如刪除或去識別化)、安全存儲及管理個資等;管理和組織防護措施包括:制定蒐集和使用訓練資料的標準,進行隱私衝擊影響評估(PIA),運營AI隱私紅隊等;尊重個資主體權利規定包括:將公開資料蒐集情形及主要來源納入隱私政策,保障個資主體的權利。 最後,在第三部分中,指引建議AI企業組建專門的AI隱私團隊,並培養隱私長(Chief Privacy Officers, CPOs)來評估指引中的要求。此外,指引亦呼籲企業定期監控技術重大變化及資料外洩風險,並制定及實施補救措施。 該指引後續將根據PIPA法規修訂、AI技術發展及國際規範動向持續更新,並透過事前適當性審查制、監管沙盒等途徑與AI企業持續溝通,並密切關注技術進步及市場情況,進而推動PIPA的現代化。
日本透過「產業財產權人才培養協力事業」支援發展中國家智慧財產人才培養,消除企業於發展中國家進行經濟投資或活動時所面臨的智慧財產權相關妨礙2024年2月,日本專利廳根據公開招募結果,公布將由一般社團法人發明推進協會執行令和6年度的「產業財產權人才培養協力事業」。 日本自2021年起開始推動「產業財產權人才培養協力事業」,至今年已邁入第4年,且自2024年起預計於南非共和國開設新的專利審查實務課程,以提升南非共和國專利審查官的必要能力。 「產業財產權人才培養協力事業」主要針對日本企業進行海外經濟投資及活動熱門的發展中國家(包含新興國家以及最低度開發國家LDC),提供積極性的人才培養支援,並以強化該國家能安定培養智慧財產相關權利取得與執行的實施人才為目的。在法制整備較為落後的最低度開發國家如柬埔寨,人才培養強化支援的範圍亦包含產業財產權制度的整備。人才培養的對象以智慧財產廳的職員、取締機關的職員以及民間的智慧財產關係業者為重點,透過提升其對於智慧財產權的能力,解決日本企業為在外國取得產業財產權的權利保護需要花費大量時間、日本企業的產業財產權在外國受到侵害的案件逐年增加等問題,以消除日本企業在外國進行經濟投資及活動時的巨大妨礙。 日本專利廳亦針對研修方針下列事項提出建議: 1、消除發展中國家審查延遲的對應方針 於研修中透過增加案例閱讀、資料尋找演習等的講義時間,提升尋找能力及判斷能力;並透過學習日本的IT系統、業務處理過程,提升系統面的支援能力。 2、提升發展中國家審查品質的方針 透過學習日本的基準、判斷手法提升審查、審判的品質;並透過學習日本的管理手法,提升審查品質管理能力。 3、仿冒品對策的對應方針 透過介紹以日本及各國事例為基礎的支援,加深對於仿冒品對策的理解;並透過增加與實施健全執法相關聯的講義時間,加深對於仿冒品對策的一般理解。 4、建構更有效果的研修方法的對應方針 透過設置課程全體的導師制度(mentor),提升研修效果的同時,有效活用「線上」及「實體」連續性的混合研修方法,並透過於實體研修中實施團體討論、在職訓練(OJT)、案件閱讀、模擬裁判(Mock Trial)等,提升實踐能力。 本文後續會持續留意日本「產業財產權人才培養協力事業」的發展,以掌握日本對於發展中國家支援的最新資訊。我國企業如未來預計於發展中國家進行經濟投資或活動時,亦應注意該國智慧財產權之程度,以評估相關風險。 本文同步刊登於TIPS網(https://www.tips.org.tw)
Tesla開放所有專利過去,在Tesla的總部大廳有一道專利牆,然現在已將它們移除,並不代表任何意義了,象徵進入推動類似「開放原始碼軟體」的概念,促進電動交通工具科技的發展。電動車製造商Tesla 的執行長Elon Musk表示S電動車款將仿效「開放原始碼軟體」的概念,免費提供製造者使用相關專利,以加速電動車產業的發展,因電動汽車的銷售量,仍未及一般汽車銷售量的1%;再者,假如電動車廣泛的發展,亦可降低電池交換站等基礎設施的成本。 Tesla為促進永續運輸的發展,將釋出數百件專利,且不會針對任何基於善意使用Tesla技術的人,提起專利訴訟,並進一步表示「假如我們是創造電動交通工具的開路先鋒,卻同時佈下許多智財地雷,禁止其他人踏入電動車產業領域,豈不是和我們的理念背道而馳。」Elon Musk坦言當他經營第一間公司時,認為專利等同於獎勵,因此設法努力取得專利;但之後體認到專利某程度阻礙進步,且保護的是大企業而非發明人本身,亦即企業有如獲得一場訴訟的門票,必須盡量避免運用此手段。 每年全球有100億元的新車產量,Tesla的生產速度根本不足以應對碳危機,易言之,在如此廣大的市場,Tesla真正的敵人為世界各地工廠每日傾瀉出產的汽油車,而非其他的電動車製造商,故釋出專利的舉動,相信將能促始其他電動車製造商,甚至全世界的電動車產業,因此共同且加速發展的科技平台而受惠。