美國白宮在2015年2月27日發布了「消費者隱私權法」(Consumer Privacy Bill of Rights Act)草案,目的在於擴大消費者資料的保護範圍。
該草案的重點分列如下:
除了要求產業發展處理消費者資料的標準或規則,該草案也要求「聯邦貿易委員會」(Federal Trade Commission, FTC)確認產業所制定的標準或規則必須符合「消費者隱私權法」的規定,包括提供消費者有關其資料如何被收集、使用與分享的明確通知。如果進行消費者資料收集的公司機構違反了「消費者隱私權法」,將會面臨FTC或是州檢察長所發起的法律行動。
該草案引起了產業界極大的反彈,隱私團體也批評該草案太過寬鬆,留給產業界太多自由空間,同時目前國會由共和黨所主導,因此後續立法工作的進行將會面臨極大的挑戰。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國眾議院今年(2013)12月5日通過創新法案(The Innovation Act of 2013,H.R. 3309),主要目的在於填補美國發明法(Leahy-Smith America Invents Act,AIA)對於遏止專利濫訟之不足。創新法案中達成立法目標之核心手段主要有以下五個方向。 1.限縮提訴要件,要求提起專利訴訟,必須說明遭侵權之商品以及遭侵權之情形,特別是針對專利侵權之因果關係的說明,以不實施專利主體(Non-practice Patents Entity,NPE)不生產製造專利產品之特性遏止其專利濫訟。 2.訴訟費用的轉移,將相關成本轉移至敗訴方,並加諸合理之賠償費用。直接以訴訟成本之轉嫁來影響訴訟意願,然而此舉是否造成真正之專利所有者保護自身專利之障礙仍須觀察個案。 3.延遲證據開示,避免證據開示過早影響判決之結果。 4.要求專利所有者持續針對所有之專利進行資訊更新,使專利所有權透明化,以揭露NPE藉由空殼公司進行濫訟之行為。 5.創新法案另試圖使專利產品之實際製造商代替消費者面對專利侵權時相關產品之訴訟。 而眾議院通過創新法案的同時,參議院也有相類似的平行立法提案,稱為專利透明化與改進法案(The Patent Transparency and Improvement Act of 2013,S. 1720)。比較參眾兩院之法案版本後,可以發現兩者立法目的以及採取的手段均類似,主要都集中在於資訊的透明化以及訴訟成本的轉嫁,試圖藉由除去專利訴訟有利可圖的情形遏止專利濫訟的現象,但是參議院版本之法案是否真的能夠達到遏止專利濫訟之情形受到各界更多的爭議。
德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南(Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen),旨在提升企業數位化與社會責任,並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議: 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時,必須將影響評估列入開發流程,並列為公司應遵守的道德倫理守則,以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義,企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息,並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此,企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下,可能會增加理解性和可追溯性難度,但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中,應特別關注並進一步討論。另外,透過教育及使用說明協助及控制功能,教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段(演算法,機器學習,AI)。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外,應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外,例如透過幫助頁面,儀表板或部落格,解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策,使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施,使用戶理解是否及如何使用相關演算法,此可能包括使用自動化決策,使用特定資料組和使用技術的目的,亦即使用戶對演算法,機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估,目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言,將可帶來巨大的利益,因此應該充分利用。例如,人工智慧可降低語言障礙,幫助行動不便的人可更加獨立自主生活,改善醫療診斷,提升能源供應效率,甚至是交通規劃和搜索停車位,都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展,應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間,同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要,但應兼顧受影響者的利益,並與廣大公眾利益找出妥協平衡點,且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時,應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如,可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分,必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同,資料不完整或錯誤,將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭,如果可能的話,只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此,確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況,特別是在自我學習系統中資料引入的標準,並根據錯誤來源進行檢查,且儘可能全面記錄,針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法,機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要,在開發預期用途的演算法時必須納入考量,對員工應針對道德影響進行培訓,並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題,並特別注意資料饋送,以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程,例如在車輛的自動控制或醫療診斷中,應設計成由責任主體保留最終的決策權力,直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任,並非透過對方法的無條件追踪來實現,而是經過仔細測試,學習和記錄來實現
OECD將制訂加密資產申報綱要G20要求OECD(經合組織)儘速制訂加密資產申報綱要(Crypto-Asset Reporting Framework, CARF),以建立「加密資產資訊自動交換制度」,使一國稅務機關有權收集,並與他國稅務機關交換從事加密資產交易者的稅務資訊。故OECD於今(2022)年3月發布公開徵詢文件,並於5月23日召開公開諮詢會議,並期能於今年10月完成CARF之制訂。 蓋人手一機的時代,透過APP買賣虛擬通貨及NFT等加密資產已是滑指日常。因使用區塊鏈技術,去中心化的特性使得所有交易都不需要傳統金融機構的中介或干預,又因為區塊鏈是分散式帳本,因此每一筆交易進行紀錄的礦工幾乎都不同。換言之,加密資產的交易及紀錄都有秘密性,金融機構與國家機關難以查得,就算能查到交易紀錄,也無法查得買賣加密資產雙方的真實身份,因此衍生出投資加密資產如有獲利,如果沒有申報,反正國家也查不到,就不用繳稅的問題。 因此,首段所稱CARF,即為解決前段因區塊鏈技術所引起的稅務挑戰,惟這項全新的交換制度涉及了加密資產與跨國稅務等事務,有賴全球合作,茲事體大,雖然CARF與現在已經在全球實施的稅務資訊自動交換制度類似,但顯有不同。
電子工程師標準協會強調會員應以FRAND條件授權標準必要專利對於目前科技技術日新月異的ICT資訊通信產業而言,標準是搶奪全球市場的利器。當私有專利技術成為國際標準時,國際市場的競爭企業不得不向技術成為國際標準的標準必要專利權人取得授權。為避免前述情形形成技術壟斷,標準必要專利權人藉此哄抬權利金價格,目前國際標準制定組織多訂有組織的智財政策,要求標準提案者必須揭露專利持有情形,並且若提案成為標準必要專利權者須以其規定的合理條件提供授權。電子工程師標準協會 (Institute of Electrical and Electronics Engineers Standard Association, IEEE SA)為著名的標準制定組織之一。 電子工程師標準協會在去年3月開始,便實施了新的專利政策,強調其會員們必須在標準提案通過之後,授權該標準必要專利(Standard Essential Patent, SEP)時,須遵守公平、合理,且非歧視的授權規則(Fair, Reasonable and Non-discriminatory, FRAND)。此項政策受到Cisco以及Intel等公司支持聯名支持, Cisco表示FRAND的條件要求將使SEP擁有者難以收取不合理的權利金。 而在IEEE如此強調FRAND授權方式時,我國相關企業及公司應注意FRAND條件的國際發展趨勢,不僅要了解自身義務,也該知曉自身權益,在有爭議時抑或仿效國際企業做法,向法院提起訴訟,或向我國公平會提出檢舉。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)