IBM公司在2日拉斯維加斯舉行世界夥伴(PartnerWorld)會議時,宣布提倡開放原始碼創新的新措施,包括成立求職應徵者資料庫,以及一項電子學習計畫。這座資料庫預定今年第三季推出,屆時會把具有開放原始碼技術的大學生所投的履歷表一一編列成目錄。想被納入資料庫的資格,包括曾經參加IBM校園人才培訓計畫(Academic Initiative)中級程度以上,並通過IBM開放原始碼專業資格考試的人士。該資料庫提供IBM的企業客戶與商業夥伴檢索。起初,此資料庫只涵蓋北美洲地區,但IBM打算將來擴大推廣到世界其他地區。 該公司也將透過提供IBM校園人才培訓計畫,提供各校所需的中介軟體及硬體,而Hubs計畫本身不打算收費,或只酌收少許費用。第一座這種中心預定春季在德州A&M大學成立。 IBM另外在PartnerWorld宣布,計劃今年與商業夥伴共同成立100座新的「創新中心」( innovation centers)。藍色巨人先前已承諾投資1.5億美元開辦這類中心,讓系統整合業者、獨立軟體公司、附加價值流通業者以及解決方案服務提供者藉此取得IBM的技術與設備,以協助他們測試並最佳化自家產品。其構想是協助這些夥伴加速產品上市,並降低產品開發費用。自2004年推出以來,IBM已在北美和歐洲成立大約40座這種中心。
美國藥品學會建議調整HIPAA隱私權規範以兼顧醫療研究及隱私保護隸屬美國科學院(National Academy of Sciences)之藥品學會(Institute of Medicine)於2009年2月4日發表一份研究報告,指出美國醫療保險可攜及責任法的隱私權規範(HIPAA, Privacy Rule),對於醫療研究中有關個人健康資訊之取得及利用的規定未盡周全,不僅可能成為進行醫療研究時的障礙,亦未能完善保障個人健康資訊。 在目前的規範架構下,是否允許資訊主體概括授權其資料供後續研究利用,並不明確;另外,在以取得資料主體之授權為原則,例外不需取得授權但必須由審查委員會判斷其妥適性的情況下,亦未有足夠明確的標準可資審查委員會判斷依循,此些問題不僅使得醫療研究中之資料取得及運用,產生若干疑慮,亦突顯個人相關健康資料保護之不足。 該報告建議國會應立法授權主管機關制訂一套新的準則,將個人隱私、資料安全及資訊運用透明化等標準,一體適用於所有醫療相關研究的資料取得及利用上;在未來的新準則中,應促進去名化醫療資訊之運用,同時對於未取得資料主體授權的資料逆向識別(re-identification)行為,應增設罰則;此外,審查委員會在判斷得否不經資料主體授權而以其資料進行研究之妥適性時,亦應納入道德考量因素,倘若研究係由聯邦層級的組織所主導,則研究團隊應先證明其已採取充分保護資料隱私及安全的措施,藉以平衡隱私權保護與醫療研究的拉鋸。
歐盟COVID-19疫情位置資料和接觸追蹤工具使用指引歐洲資料保護委員會(European Data Protection Board, EDPD)於2020年4月24日公布COVID-19疫情期間使用位置資料和接觸追蹤工具指引文件(Guidelines 04/2020 on the use of location data and contact tracing tools in the context of the COVID-19 outbreak),就針對COVID-19疫情期間,歐盟成員國利用定位技術和接觸追蹤工具所引發的隱私問題提供相關指導。 EDPD強調,資料保護法規框架於設計時即具備一定彈性,因此,在控制疫情和限制基本人權與自由方面可取得衡平。在面對COVID-19疫情而需要處理個人資料時,應提升社會接受度,並確保有效實施個資保護措施。然而資料和技術雖可成為此次防疫重要的工具,但此次的資料利用鬆綁應僅限用於公共衛生措施。歐盟應指導成員國或相關機構,採取COVID-19相關應變措施時,若涉及處理個人資料,應遵守有效性、必要性、符合比例等原則。本次指引針對利用位置資料和接觸追蹤工具的特定兩種情況,闡明其利用條件和原則。情況一是使用位置資料建立病毒傳播模型,並進一步評估及研擬整體有效的限制措施;情況二是針對有接觸史病患進行追踪,目的是為通知確診病人或疑似個案以進行隔離,以便儘早切斷傳播鏈。 EDPB指出,GDPR和電子隱私保護指令(ePrivacy Directive)均有特別規定,允許各成員國及歐盟層級公共單位使用匿名及個人資料監控新冠病毒的傳播,並呼籲透過個人自願性安裝接觸追蹤工具。
日本內閣府召集研究小組 解決因AI帶來之智財問題日本內閣府組成「AI時代的智慧財產權研討小組」,由東京大學副校長渡邊敏也作為主席於今(2023)年10月4日召開首次會議,為討論生成式AI(人工智慧)發展帶來的智慧財產權問題。討論主題包括法規範現況、在人類參與有限的情況下由生成式AI所產出之發明是否可以申請專利等,目標於年底前彙整、蒐集企業經營者待解決議題。亦將從其他法律的角度進行討論,例如:AI模仿商品形態是否亦受到日本《不正競爭防止法》之拘束;AI與專利之間的關係,依據日本《專利法》,專利權目前僅授予個人參與創造過程的發明,隨著AI技術的發展,預計會出現難以做出決策的情況,將討論諸如取得專利所須的人類參與程度等問題;以及擁有大量資料的權利持有者向AI開發者提供有償資料的優缺點。與會專家表示,希冀看到從鼓勵利用AI進行新創作和發明之角度出發。日本文化廳和其他相關組織亦同步討論AI生成的作品,若與現有之受著作權保護的作品相似時是否會侵害著作權之議題。 日本內閣府早先於今年5月公布「AI相關論點之初步整理」(AIに関する暫定的な論点整理),我國行政院於今年8月31日正式揭示國科會擬定之「行政院及所屬機關(構)使用生成式AI參考指引」草案,我國經濟部智慧局亦規劃研擬就AI生成物是否享有著作權或專利權、訓練資料合理使用範圍、企業強化營業秘密保護等3大面向建立AI指引,國內外AI相關指引議題均值得持續追蹤瞭解。另,企業無論是擔憂AI技術成果外洩、不慎侵害他人智財權或智財成果被生成式AI侵害之虞等,因應數位化趨勢與數位證據保全而應強化相關管理措施,資策會科法所發布之《營業秘密保護管理規範》、《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》協助企業檢視自身管理措施之符合性並促進有效的落實管理。 本文同步刊登於TIPS網(https://www.tips.org.tw)