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)
歐盟科技倫理委員會公布和成生物學ELSI意見歐盟科學與新科技倫理委員會(European Group on Ethics in Science and New Technologies, EGE)在今(2009)年11月18日公布合成生物學(Synthetic Biology)公布相關之倫理、法制與社會議題之意見,其中指出合成生物學具有可大幅降低生技藥品生產成本的極大潛力,但也可能帶來的風險,故應予注意。 對很多人來說,合成生物學是一個相當新穎的概念,經濟合作發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development , OECD)在其所公布的2030生物經濟發展議程中,將其列為最具有發展潛力的新興生物技術之一,近來更被歐美先進國家視為生物技術產業的未來重點發展方向。 根據OECD的定義,所謂合成生物學,是以工程方法為基礎,以改進微生物的新興領域,此技術使設計與建構新生物元件(part)、裝置(device)及系統(system),及對於既存的自然生物系統,使其更具有使用性。合成生物學的目的,在於藉由設計細胞系統,使其具備特定功能,從而消除浪費細胞能量之非期待的產物,以增進生物效率。目前合成生物學與市場較為接近的案例,乃一種將青蒿(sweet wormwood herb)、細菌與酵素等基因、分子路徑(molecular pathway)作結合,製造出可以生產治療瘧疾(malaria)的青蒿酸之細菌,此項開發成功突破過去僅能透過植物青蒿獲得,並產量有限的瓶頸。 正由於看好和成生物學的發展潛力,美國、英國與歐盟都開始對此項技術可能帶來的倫理、法制與社會爭議進行評估,歐盟EGE更公布意見以作為未來訂定法規範時的參考。EGE在意見中表示合成生物學使用於能源技術、生物製藥、化學工業或材料科學等都深具前景,故建議歐盟執委會應對此技術發展給予支持,並在歐盟架構計畫下,以產業利用為前提,給予經費的支持;然也必須重視其ELSI問題,包括使用合成生物產品的安全性、對環境的長期影響、惡意使用之防免、專利與公共財的爭議等,為了解決此等問題,其也要求各會員國必須針對合成生物學的各種議題,加強與民眾、利害關係人及社會的對話。由於我國一直將生技產業視為發展重點,合成生物學關係著生技產業未來發展,其未來發展實不容為我國所忽略。
歐洲網路暨資訊安全局發布「重要資訊基礎設施下智慧聯網之安全基準建議」歐洲網路暨資訊安全局(European Union Agency for Network and Information Security, ENISA)於2017年11月20號發布了「重要資訊基礎設施下智慧聯網之安全基準建議」。該建議之主要目的乃為歐洲奠定物聯網安全基礎,並作為後續發展相關方案與措施之基準點。 由於廣泛應用於各個領域,智慧聯網設備所可能造成之威脅非常的廣泛且複雜。因此,了解該採取與落實何種措施以防範IOT系統所面臨之網路風險非常重要。ENISA運用其於各領域之研究成果,以橫向之方式確立不同垂直智慧聯網運用領域之特點與共通背景,並提出以下可以廣泛運用之智慧聯網安全措施與實作: (一) 資訊系統安全治理與風險管理 包含了與資訊系統風險分析、相關政策、認證、指標與稽核以及人力資源相關之安全措施。 (二) 生態系管理 包含生態系繪製以及各生態系的關聯。 (三) IT安全建築 包含系統配置、資產管理、系統隔離、流量過濾與密碼學等資安措施。 (四) IT安全管理 帳戶管理與資訊系統管理之相關安全措施。 (五) 身分與存取管理 有關身分確認、授權以及存取權限之安全措施。 (六) IT安全維護 有關IT安全維護程序以及遠端存取之安全措施。 (七) 偵測 包含探測、紀錄日誌以及其間之關聯與分析之安全措施。 (八) 電腦安全事件管理 資訊系統安全事件分析與回應、報告之資安措施。
大倫敦政府推動城市資料市集,期尋求資料利用及隱私保護間之平衡,建立民眾對資料市集之信賴資料利用之層面越來越廣,且無論是基於商業或公益目的,產生越來越多難題。穿戴式裝置及物聯網的發展,亦使得資料之蒐集利用及界線等問題更顯其重要性。有鑑於此,大倫敦政府(Greater London Authority, GLA)在今(2016)年3月公布「倫敦城市資料策略」(London City Data Strategy),積極推動「城市資料市集」(City Data Market),期將倫敦打造成世界首屈一指的智慧城市。 增加大眾對資料市集之信賴並減少疑慮乃「倫敦城市資料策略」之一環,近年在英國有一系列新法上路,除新的歐盟資料保護規範(GDPR)外,英國國內有關「開放銀行」(open banking)之新規範,以及已有能源及電信公司參與之MiData initiative等,上述機制均為促使個人更容易掌握其個資被利用之狀況。 大倫敦政府亦推動「倫敦資料交易」(London Data Exchange),大眾可利用此一機制掌握其個資流向。其中有關建置新的數位符號(digital tokens of proof),使民眾未來可利用此等符號證明符合特定資格,例如在道路受檢時,毋須拿出駕照說明個人姓名、地址、出生年月日等資料,利用該等符號,便可判定符合駕駛年齡。 近期,大倫敦政府透過資料科學合作夥伴(Data Science Partnership)推動資料科學倫理架構(Framework for Data Science Ethics),著手研究民眾對資料交易新機制的反應,試圖在資料利用與法律和道德問題間尋求平衡。