法商Parrot商標侵權及商業秘密洩漏案對外商於中國大陸規範人員管理的啟發
林宜臻
法律研究員 編譯整理
新加坡通訊與資訊部（The Ministry of Communications and Information）轄下資通訊媒體發展管理局（Infocomm Media Development Authority）於2023年6月5日公布「數位連結性藍圖」（Digital Connectivity Blueprint, DCB），指出新加坡將透過數位基礎設施的建置，實現提升網路容量、最大化運算能量、整合基礎設施集合（infrastructure stack，即將多個基礎設施作為一整體進行定義、提供與更新）、確保安全與韌性，以及永續性設計（Design for sustainability）目標，並識別五項戰略性優先事項如下： （1）在未來十年將海底電纜數量提升為現有的兩倍； （2）透過將新加坡國家寬頻網路（Nationwide Broadband Network, NBN）的頻寬提高十倍、分配頻譜予5G專網（Standalone, SA）等方法，於未來五年內建構並提供無縫、端到端且速度高達10 Gbps的國內網路； （3）與供應商合作，強化運算基礎設施的透明性與可歸責性，並與國際最佳作法保持一致； （4）為新的綠色資料中心（Green data centre）制定長期成長路線圖並使其更具能源效率； （5）推動對新加坡數位公用設施（Digital Utility, DU）集合的採用，以擴張無縫數位交易的優勢，並持續探索能從現有DU中受益的使用案例。 除戰略性優先事項外，新加坡將在更新興且前沿的領域中採取行動，具體措施包含： （1）在未來十年推動新加坡量子安全（Quantum-safe）願景； （2）為普遍的自動化系統使用奠定基礎； （3）透過測試平台與沙盒建立利害關係者生態系統，推動綠色軟體（green software）的開發、標準制定與評估； （4）透過低軌道衛星服務為關鍵產業提供創新解決方案。
「美國疾病控制和預防中心」公布對長照機構之居民施打疫苗之措施美國疾病控制和預防中心（Centers for Disease Control and Prevention, CDC）（下稱中心）於2021年3月5日公布長照機構（下稱機構）居民施打新型冠狀病毒（COVID-19）（下稱病毒）疫苗之重要措施。由於機構內人口密集、居民本身已患有疾病，其所面臨死亡的風險比一般人高，因此應重視此類族群的疫苗接種情形。 中心期望透過施打疫苗來降低機構居民可能死於病毒之風險。目前此疫苗已經過多次的臨床試驗，參與臨床試驗之族群也包含65歲以上之長者，多方面確保符合各族群的施打疫苗之安全性，而目前試驗過程中也並未出現嚴重的安全問題，即使出現副作用也多是較輕微症狀，例如施打部位之疼痛、發燒、發冷等症狀，中心認為施打的好處優於副作用，因此中心與美國疫苗接種諮詢委員會（Advisory Committee on Immunization Practices，ACIP）同意對機構居民進行疫苗施打。 由於機構之居住者多為無法獨立自理生活之失能者，需透過機構來提供失能者醫療服務，而居民大多本身就有一些疾病，受感染病毒而造成死亡的機率較大，雖然法律並沒有特別要求應徵得當事人同意才能施打疫苗，但中心認為徵得居民同意，或徵得代表居民做出醫療措施決定之人的同意施打疫苗會比較謹慎，並且在施打前必須說明與解釋疫苗施打的風險，以及依照作業程序將施打紀錄製作於文件中。 中心也正在與多家藥局合作，協助機構對於施打疫苗之居民與家屬進行風險告知與解釋說明施打疫苗之相關知識，除了取得居民之同意並採取紀錄程序外，每位接受施打疫苗之居民或居民之照顧者將會取得疫苗接種紀錄卡，因為某些疫苗需要注射兩次以上才能達到最佳保護，紀錄卡能顯示完整的疫苗施打過程。除此之外，措施規定居民在施打疫苗後必須遵守幾點注意事項： 施打疫苗後必須配戴口罩。 與他人保持至約183公分之距離。 避開人群和通風不良的地方。 勤洗手與消毒。 遵循中心發布之旅行指南。 遵循隔離指導。 有此可知中心期望能透過施打疫苗的方式來降低居民因病毒而受感染死亡之風險，也透過徵得居民書面同意文件的方式，以確保中心與居民之醫療程序保障。
日本農林省研議農業AI契約指引日本為提高農產品品質及附加價值，近年積極推動智慧農業，鼓勵利用AI等新技術研發農業產品和相關服務，惟技術研發需要使用大量資料訓練AI模型，部分農業工作者擔心自身經驗及知識等資料在研發過程中外洩，為避免上述狀況發生，農林水產省於2019年7月9日召開「農業AI利用契約指引檢討會」（農業分野におけるAIの利用に関する契約ガイドライン検討会），研議「農業AI利用契約指引」，防止在進行AI相關應用研發時，農業工作者提供之資料不慎外洩或遭到不當利用，導致其權益受損。 「農業AI利用契約指引檢討會」於2019年12月19日舉辦第3次會議，公布農業AI利用契約指引草案，草案內容包括(1)總論︰說明本指引之制定目的、農業與AI的關係，以及本指引與其他類似指引之差異和適用範圍；(2)農業AI產品、服務契約基本事項︰說明利用AI研發之農業產品和服務相關之智慧財產權，契約要件（契約目的及契約當事人等）及農業AI模型研發流程等基本概念；(3)農業AI產品、服務契約注意事項︰說明AI產品和服務契約之特徵和注意事項，以及利用AI等新技術進行研發之當事人訂定契約時應注意的問題，如農業工作者所提供之資料的重要性、以及個人資料的處理方式等；(4)契約範本︰針對農業AI研發契約、農業AI產品和服務利用契約，以及向第三方提供農業資料之契約，說明契約內容重點及提供範本供作參考。
日本發布《資料品質管理指引》，強調歷程存證與溯源，建構可信任AI透明度2025年12月，日本人工智慧安全研究所（AI Safety Institute，下稱AISI）與日本獨立行政法人情報處理推進機構（Information-technology Promotion Agency Japan，下稱IPA）共同發布《資料品質管理指引》（Data Quality Management Guidebook）。此指引旨於協助組織落實資料品質管理，以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進，垃圾出（Garbage in, Garbage out）」的難題，資料品質將直接影響AI的產出。因此，為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性，《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料，以資料生命週期分為8個階段，並特別強調透過資料溯源，方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段：組織高層應界定資料蒐集與利用之目的，並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段：此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料，應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料，並明確記錄後設資料（Metadata）。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊，包含資料的創建、轉檔（transformation）、傳輸及使用情況。因此，需要記錄資料的創建者、修改者或使用者，以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度，確保訓練資料進入AI系統時，即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段：重點在於AI標註（Labeling）品質管理，標註若不一致，將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理，即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容，並持續補充後設資料。此外，可添加浮水印（Watermarking）以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段（Data Processing）：建立即時監控及異常通報機制，以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段：導入RAG（檢索增強生成）技術，檢索更多具參考性的資料來源，以提升AI系統之可靠性，並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段（Evaluation of Output）：為確保產出內容準確，建議使用政府公開資料等具權威性資料來源（Authoritative Source of Truth, ASOT）作為評估資料集，搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性（Currentness），避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段（Deliver the Result）：向使用者提供機器可讀的格式與後設資料，以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據，增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段（Decommissioning）：當資料過時，應明確標示停止使用，若採取刪除，應留存刪除紀錄，確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調，完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎，有助組織確認內容準確性、決策歷程透明，方能最大化AI所帶來的價值。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》，同樣強調從源頭開始保護資料，歷程存證與溯源為關鍵，有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）