美國司法部起訴六名中國大陸公民,包含三名大學教授,在美從事商業間諜活動,自兩間科技公司竊取有關行動通訊技術的敏感資料,並已經提供中國大陸的大學及企業預備產製。如果罪名成立,最多可判刑15年。被竊取營業秘密包括載有薄膜體聲波共振器(FBAR)的原始碼、規格、配方等文件,主要應用在行動通訊,如平版、智慧型手機、GPS設備等消費性產品及軍事、國防通訊技術,其作用在於過濾無線訊號,改善通訊品質。
據報導,其中兩名被告張浩與龐慰為天津大學的教授,在美國南加州的一所大學攻讀電子工程學博士學位相識,期間獲得國防高等研究計劃署 (DARPA)提供的研究經費,研究FBAR技術。2005年取得學位後,分別進入Avago Technologies與Skyworks Solutions科技公司擔任FBAR工程師,並竊取分別屬於二公司的營業秘密。2006至2007年間,更開始接觸中國大陸的大學,尋找生產FBAR技術的可能性,最終得到天津大學支援,在中國大陸建立FBAR技術中心,更在2009年分別自二科技公司離職,擔任天津大學的全職教授,同時合資成立ROFS精密儀器公司,計畫生產FBAR產品,並已和企業和軍方簽訂契約。
美國政府表示,外國機構利用在美國活動的個人從事商業間諜活動,竊取美國企業投入高額成本開發的技術資料,將造成美國企業的重大損失,削弱市場競爭力,最終損害美國在全球經濟的利益,故將持續調查、蒐集不法證據,以打擊商業間諜活動與制止竊取營業秘密為首要任務。
歐盟執委會(European Commission)於2024年9月2日發布「關於《2018/2001號指令》第20a條再生電力系統整合指引(經《2023/2413號指令》修訂)」(Guidance on Article 20a on sector integration of renewable electricity of Directive (EU) 2018/2001 on the promotion of energy from renewable sources, as amended by Directive (EU) 2023/2413),協助會員國落實2023年修訂版《再生能源指令》(Renewable Energy Directive, RED)第20a條,並促進再生電力系統整合。《再生能源指令》背景係為幫助歐盟達成2030年再生能源占比達45%之目標,第20a條並規範能源系統電氣化與再生能源使用。 再生電力整合指引主要涵蓋下列重點: (1)資料共享與透明度:要求輸配電系統運營商提供再生能源比例及供應電力溫室氣體排放資料,並確保用戶能夠即時獲取相關資料。 (2)電池資訊與智慧充電:電池和電動車製造商需提供電池管理系統(Battery Management System, BMS)基本資訊,包括電池容量、充電狀態等,並推廣雙向充電技術,提升電網靈活性。 (3)電網升級與智慧電網:鼓勵會員國透過政策和獎勵措施升級智慧電網,以增強其整合再生能源之能力。指引另強調須特別注意小型分散式能源和移動式儲能系統公平進入市場之機會。 (4)跨國協作與資料可互通性(interoperability):會員國需確保系統間資料的可互通性,採用標準化資料格式,促進歐盟各國電力市場一致性與跨境合作。 根據《再生能源指令》,2025年5月前各會員國須完成第20a條內國法化相關程序。
美國推動產業巨量資料(Big Data)新型應用分析--SunShot子計畫近年來,巨量資料(Big Data)狂潮來襲,各產業競相採用此種新型態模式,將充斥各領域之資料量,加以深度分析及集合、比對,篩選具價值性之各項資料。以美國為例,於2011年2月份正式啟動SunShot計畫,期透過聯邦政府的資源,加強推動不同領域之巨量資料分析,有利各領域之政府資源重整運用,以期使推動計畫更經濟效率且具競爭力。並且,美國政府更於2013年1月30日,宣布將挹資900萬元資助7項科專計畫,補助對象分別為: (1) SRI International; (2) 麻省理工學院(MIT); (3)北卡羅萊納大學 (Charlotte校區); (4) Sandia 國家實驗室;(5) 國家再生能源實驗室;(6) 耶魯大學;(7) 德州大學奧斯汀分校,加強各領域推動及整合。 此項「巨量資料」參與計畫之研究團隊將與公私營金融機構(financial institutions)、事業單位(utilities)及州層級之行政機關(agencies)展開合作(partnership),運用統計和電腦工具(statistical and computational tools),解決產業面之難題(challenges);同時,其將運用發展出之模型(Models),測試分散全美不同地區領航計畫(pilot projects)創新研發之影響和規模。計畫中,美國政府亦將以200萬元的預算,分析數十年來的科學報告、專利、成本、生產等資料,期能拼湊出相關產業之全貌,加速發掘科技突破之方法並有效降低成本。以德州(Texas)為例,奧斯汀分校(UT Austin)研究團隊乃與六個不同事業單位(utilities)進行合作,研析經營所蒐集之資料(datasets),以有效了解消費者的需求,提升太陽能未來安裝和聯結(installation and interconnection)之效率。 時值全球鼓勵產業轉型及資源整合,作為世界先進國家的美國,善用聯邦政府和高等學術研究機構之資源,進行整體產業之資料分析,殊值我國借鏡參考。
基因專利新發展隨著基因工程的逐漸成熟,關於現代生物技術可否取得專利,引起激烈的公開辯論。為了澄清這些問題,歐盟和美國曾採取重要的立法和行政措施,如歐洲議會和理事會關於生物技術發明的98 / 44 / EC指令 ,及美國專利商標局2001年1月5日所修改的確認基因有關發明實用性指南(Guidelines For Determining Utility Of Gene-Related Inventions of 5 January 2001)。 然而,美國最高法院於2013年《Association for Molecular Pathology v. Myriad Genetics, Inc.》一案中認為,自然發生的DNA片段是自然界的產物,不因為其經分離而具有可專利適格性,但認為cDNA(complementary DNA,簡稱cDNA)具有可專利適格性,因為其並非自然發生。該判決強調Myriad Genetics, Inc.並未創造或改變任何BRCA1和BRCA2基因編碼的遺傳信息,即法院承Myriad Genetics, Inc.發現了一項重要且有用的基因,但該等基因從其週邊遺傳物質分離並非一種發明行為。不過,法院也認為“與經分離的DNA片段屬於天然發生者不同,cDNA則具有可專利性。”因此,“cDNA非自然的產物,且根據美國專利法第101條具有可專利性。” 其次,美國於2012年3月《Mayo Collaborative Services v. Prometheus Laboratories》案認為,檢測方法僅為揭露一項自然法則,即人體代謝特定藥物後、特定代謝產物在血液中濃度與投與藥物劑量發揮藥效或產生副作用的可能性間的關聯性。即使需要人類行為(投以藥物)來促使該關聯性在特定人體中展現,但該關聯性本身是獨立於任何人類行為之外而存在,是藥物被人體代謝的結果,因此,全部應為自然過程。而不具有可專利性。
日本公布設立AI安全研究所與著手訂定AI安全性評鑑標準日本於2023年12月1日舉辦G7數位技術委員會(G7デジタル・技術大臣会合),由日本數位廳、總務省、經濟產業省共同會晤G7會員國代表,基於人工智慧(Artificial Intelligence,下稱AI)可能帶給全球創造性、革命性的轉變,同時也可能伴隨侵害著作權與擴散假訊息的風險,尤其是生成式AI可能對經濟、社會影響甚鉅,因此針對如何妥善使用AI技術,G7全體會員國共同訂定《廣島AI進程》(広島AIプロセス)文件,其聲明內容簡述如下: 1.訂定涵蓋《廣島AI進程》之政策框架(Framework) 2.訂定涵蓋AI設計、系統開發、規劃、提供與使用等所有與AI有關人員,(All AI actors, when and as applicable, and appropriate, to cover the design, development, deployment, provision and use of advanced AI systems)適用之《廣島AI進程》國際標準(Principle) 3.針對開發高階AI系統之組織,訂定可適用之國際行為準則(Code of Conduct) 為此,日本內閣府於2024年2月14日公布,於經濟產業省政策執行機關—獨立行政法人資訊處理推動機構(独立行政法人情報処理推進機構,下稱IPA)轄下設立日本AI安全研究所(Japan AI Safety Institute,下稱AISI),作為今後研擬AI安全性評鑑標準(據以特定或減少AI整體風險)與推動方式之專責機構,以實現安心、安全以及可信賴之AI為目標。AISI所職掌的業務範圍如下: 1.進行AI安全性評鑑之相關調查 2.研擬AI相關標準 3.研擬安全性評鑑標準與實施方式 4.研擬與各國AI專責機關進行國際合作,例如:美國AI安全研究所(U.S. Artificial Intelligence Safety Institute, USAISI) 另一方面,IPA將以內部人才招聘作為AISI成員之任用方式,預計組成約數十人規模的團隊。日本以與G7會員國共識為基礎,採專責機關—AISI進行研究與規劃,並推動日後擬定AI相關使用規範與安全性評鑑標準,據以實現AI應用安全之目標。我國對於AI技術之應用領域,未來應如何訂定使用安全規範,將涉及專業性與技術性事項之整體性規劃,日本因應AI課題而採行的做法值得我國未來持續關注。