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。
美國NITRD計畫係指支持「網絡運作與資訊科技研發計畫(Networking and Information Technology Research and Development,NITRD)」之政府補助計畫。美國國會推動所謂的「網絡運作與資訊科技研發現代法(Networking and Information Technology Research and Development Modernization Act)」新法案,藉此取代1991年通過的高速運算法(High Performance Computing Act),進行現代化修法。新法將用來繼續支持「網絡運作與資訊科技研發計畫(Networking and Information Technology Research and Development,NITRD)」之政府補助計畫,統整21個聯邦行政機關用於發展資通訊科技之業務與預算,提升政府整體效率。藉由補助學校之外,以公私協力之方式補助企業發展非加密網路、電腦、軟體、資安及相關資訊科技,將藉由加速基礎建設發展,強化資安和隱私保護之資通訊科技。但補助主軸將取代舊法對高速運算電腦研發之重視,轉為重視發展虛實融合系統(Cyber-Physical System,CPS),以利鋪設大數據或物聯網發展所需之資通訊科技基礎建設。而這些資通訊科技的重要性不僅只是影響一般的資通訊科技發展,更能協助其他許多科技及工程領域加速發展,包括從太空科技到生技研發等。
澳洲隱私專員主張應從嚴認定個人資料去識別化澳洲隱私保護辦公室(Office of the Australian Information Commissioner, OAIC)專員今年(2016)4月發表聲明認為,在符合特定條件之情形下,亦即,去識別化過程符合OAIC認定之最高標準時,去識別化後之資料不適用「1988隱私法案」(Privacy Act);澳洲企業組織目前所進行之個人資料去識別化,是否已符合「1988隱私法案」之規範要求,OAIC仍持續關注。OAIC近期準備提出去識別化認定標準之指引草案。 澳洲「1988隱私法案」揭示了「澳洲隱私原則」(Australian Privacy Principles, APPs),就非公務機關蒐集、利用、揭露與保存設有規定,APPs第6條更明文限制非公務機關揭露個人資料,於特定情況下,APPs允許個人資料經去識別化後揭露。例如,APPs第11.2條規定,若非公務機關當初之蒐集、利用目的已消失,須以合理方式將個人資料進行銷毀或去識別化。 如非公務機關係合法保有個人資料,即無銷毀或去識別化義務;此外,若所保有個人資料屬健康資料者,因係澳洲政府機關以契約方式委託非公務機關,非公務機關亦無銷毀或去識別化義務。應注意者,APPs原則上禁止非公務機關基於學術研究、公共衛生或安全之目的,主動蒐集個人健康資料 (APPs第16B(2)條),同時亦禁止基於學術研究、公共衛生或安全目的,就保有之個人資料進行去識別化 (APPs第16B(2)(b)條)。如非基於前述目的,且符合APPs第16B(2)條之要件者,非公務機關始得基於研究、公共衛生或安全目的蒐集個人健康資料 (APPs第95A條)。 其他如「稅號指引」(Tax File Number Guidelines)、隱私專員所提「2014隱私(財務信用有關研究)規則」(Privacy Commissioner’s Privacy (Credit Related Research) Rule 2014) 等,均就個人資料去識別化訂有相關規範。 未來以資料為導向之經濟發展,將需堅實的隱私保護作為發展基礎,澳洲去識別化個人資料認定標準之提出,以及標準之認定門檻,殊值持續關注。
美國白宮發佈「AI應用監管指南」十項原則美國白宮科技政策辦公室(Science and Technology Policy, OSTP)在2020年1月6日公布了「人工智慧應用監管指南(Guidance for Regulation of Artificial Intelligence Applications)」,提出人工智慧(AI)監管的十項原則,此份指南以聯邦機構備忘錄(Memorandum for the Heads of Executive Departments and Agencies)的形式呈現,要求政府機關未來在起草AI監管相關法案時,必須遵守這些原則。此舉是根據美國總統川普在去(2019)年所簽署的行政命令「美國AI倡議」(American AI Initiative)所啟動的AI國家戰略之一,旨在防止過度監管,以免扼殺AI創新發展,並且提倡「可信賴AI」。 這十項原則分別為:公眾對AI的信任;公眾參與;科學誠信與資訊品質;風險評估與管理;效益與成本分析;靈活性;公平與非歧視;揭露與透明;安全保障;跨部門協調。旨在實現三個目標: 一、增加公眾參與:政府機關在AI規範制定過程中,應提供公眾參與之機會。 二、限制監管範圍:任何AI監管法規實施前,應進行成本效益分析,且機關間應溝通合作,建立靈活的監管框架,避免重複規範導致限制監管範圍擴大。 三、推廣可信賴的AI:應考慮公平性、非歧視性、透明性、安全性之要求,促進可信賴的AI。 這份指南在發佈後有60天公開評論期,之後將正式公布實施。白宮表示,這是全球第一份AI監管指南,以確保自由、人權、民主等價值。
歐盟對其成員國、其他歐洲國家以及區域鄰國的創新績效進行比較分析並公布2017年歐洲創新計分板報告於2017年6月20日,歐盟對於歐盟成員國、其他歐洲國家以及區域鄰國的創新績效進行比較分析,並發布2017年度歐洲創新記分板(European Innovation Scoreboard, EIS)年度報告。它涵蓋歐盟成員國以及冰島、以色列、前南斯拉夫的馬其頓共和國、挪威、塞爾維亞、瑞士、土耳其和烏克蘭。在全球少數指標中,EIS也對澳大利亞、巴西、加拿大、中國、印度、日本、俄羅斯、南非、韓國及美國進行了評估。 EIS 2017排名與以前的版本不同,EIS 2017的測量框架由27個指標組成,區分4個主要類別的10個創新層面: 政策框架是創新績效的主要驅動力,涵蓋3個創新層面:人力資源、有吸引力的研究體系及創新環境。 投資包括公共及私人投資研究與創新,區分外部融資支持及內部資源投資。 創新活動吸取公司層面的創新工作,涵蓋3個方面:創新者、中間者及智慧財產權。 創新如何轉化為整體經濟效益之影響力:就業影響及銷售效應。 EIS顯示歐盟的創新績效繼續增長,特別是由於人力資源的改善、創新型環境、自有資源投資以及有吸引力的研究體系。而瑞典仍然是歐盟創新領導者,其次是丹麥、芬蘭、荷蘭、英國以及德國,創新指數比歐盟平均值高出百分之二十。立陶宛、馬爾他共和國、英國、荷蘭以及奧地利則是增長速度最快的創新者。在全球創新比較中,歐盟僅次於加拿大及美國,但韓國及日本正急起直追,而中國在國際競爭中是發展最快的國家。