巴拿馬避稅文件被揭露後,引發歐洲議會(European Parliament)重新檢視正待審核的歐盟營業秘密指令草案(the proposed Directive on Trade Secrets Protection),避免企業營業秘密之保護影響揭弊人(whistleblowers)舉發企業弊端之意願。
執委會2013年11月正式提出歐盟營業秘密指令草案,目的為調合歐洲內部市場營業秘密規範,以建立保護創新者的環境,並維持歐洲企業競爭優勢。2015年12月執委會、歐洲議會及理事會(the Council of the European Union)召開三方會議協商,對於歐盟營業秘密指令內容達成共識,準備進入立法表決。
巴拿馬事件發生後,公民團體Corporate Europe Observatory之代表Martin Pigeon認為,歐盟營業秘密指令可能成為企業對付揭弊人的工具,以掩蓋不當或違法行為,而公開弊端資訊的揭弊人可能因洩漏營業秘密而有刑事責任。但主導該指令立法程序之歐洲議會議員Constance Le Grip表示,營業秘密指令會明確地將記者及揭弊人除罪化。
事實上,為了保障公共利益所為之揭露行為,執委會2013年提出的草案已納入揭弊人排除條款。根據草案第4條第2項規定,會員國應確保為了公共利益目的而揭露不當、錯誤或不法活動(revealing a misconduct, wrongdoing or illegal activity),不會觸犯(entitle)營業秘密法之任何罪名。換句話說,即便取得企業機密之方式違法,揭弊人為了公共利益之行為不會違反營業秘密指令。
歐盟營業秘密指令僅建立歐盟保障營業秘密之最低標準,若歐盟營業秘密指令順利通過,仍待會員國依據該指令各自立法,訂立境內營業秘密相關規範,以落實營業秘密之保護。
國際能源總署(International Energy Agency, IEA)於2025年2月25日發布《建設未來電網》(Building the Future Transmission Grid)報告,指出隨電氣化進程加速與再生能源擴大投資,全球電網建設與汰換需求大幅增加。然電網關鍵零件的採購週期較2021年、價格較2019年幾乎增長一倍,使電網建設與汰換難以跟上需求成長。 對此,《建設未來電網》報告提出以下建議: (1)提升需求明確性:政府應推動長期電網投資計畫與規劃,使供應商可得知零件需求與種類。 (2)加強產業對話:政府應加強與產業的協調與對話,以確保電網零件準時交付並加速潔淨能源轉型。 (3)積極投資電網:為避免電網成為再生能源發展瓶頸,應超前規劃並加快投資,確保電網發展與電力需求同步。 (4)設計採購框架:政府可透過長期合約、標準化採購程序、互通的電網零件標準,提升電網採購的一致性、可擴增性(scalability)與投資信心。 (5)簡化許可流程:政府應加速與簡化電網建設許可程序,並消除不必要的行政障礙。 (6)提升電網效率:電網營運商可透過數位科技提升電網輸電效率,最大化電網效能。 (7)供應鏈多元化:政府可與本地供應商或二階供應商合作,增加電網供應鏈多元化。 (8)確保技術人才:政府與產業應合作建立人才補給線,並確保數位技能納入產業培訓中。
微軟將針對美國政府是否對其在都柏林之主機具有管轄權提出上訴在2014年4月時,美國裁決法官James Francis就聯邦檢察官的申請,依據1986年的「電子通訊隱私法」(Electronic Communications Privacy Act, “ECPA”)第2703條第a項之規定,針對微軟客戶的e-mail對微軟公司發出了搜索令。然而,該搜索令所要求的e-mail資料儲存在微軟位於愛爾蘭都柏林的資料中心,因此微軟以美國政府對於愛爾蘭並無司法管轄權為由,拒絕配合執行該搜索令,並且對發出搜索令的法官提出異議。但是Francis法官認為這並不是「域外搜索令」(extraterritorial search warrants),並指出在網路互聯的世界中,重點是對資料的控制,而不是「電子財產」的所在位置,於是拒絕了微軟的異議。 於2014年7月,微軟向紐約曼哈頓地方法院再度針對該搜索令提出異議,主張如果美國法院依據「電子通訊隱私法」要求資訊服務提供者提供位於愛爾蘭主機的客戶電子郵件資料,應透過美國與愛爾蘭政府的「多邊司法互助協定(Mutual Legal Assistance Treaty,“MLTA”)」來進行。但地方法院做出以下的裁決:1.在網路世界,電子財產之地理位置不是絕對的;2. 「電子通訊隱私法」第2703條a項所稱之搜索令並不是傳統上的搜索令,而是「搜索令」與「傳票」性質混合的命令,功能是為了讓網路服務業者(Internet Service Provider, “ISP”)提供所擁有的資料給法院;3.國會應無意透過繁瑣的「司法互助協定」來取得位於海外的電子證據;據此,地方法院維持Francis裁決法官的裁決,並且判定微軟藐視法庭。 微軟隨後在2014年12月,以地方法院使用了錯誤的法律理由、沒有根據的推斷立法目的、疏漏重要判決先例的援引、逾越國會立法的優先權並且誤解了「網路流通」的概念等理由,向美國第二巡迴法院提出上訴。 目前蘋果、AT&T、思科、Verizon以及其他科技公司都支持微軟的上訴,認為如果認可美國政府對於本國公司在境外所設置的資訊主機有司法管轄權,將會嚴重衝擊美國以外國家的資料保護法。此案目前仍在法院審理中。
Rambus再興訟 南亞科、華亞挨告美國記憶體設計司Rambus1月25日向美國北加州地方法院提出侵權告訴,指控Hynix、南亞科技、華亞科技、英飛凌等四家DRAM廠,涉嫌侵犯Rambus的DDR2記憶體、GDDR2及GDDR3繪圖卡用記憶體等共18項專利。南亞科副總經理白培霖表示,還不了解Rambus實際的指控內容,一切仍在了解中。 Rambus三年前推出RDRAM並獲得英特爾支持成為次世代主流產品,但因當時DRAM廠基於成本考量,決定支持DDR規格,所以Rambus後來不得不被迫退出標準型DRAM市場。然因Rambus擁有多項記憶體專利,目前主要產品獲得新力PS遊戲機採用,所以大部份營收來源均來自於權利金收入,去年Rambus營收約1億4500萬美元,其中的1億2000萬美元就是權利金收入。 由於Rambus前年就宣佈研發出DDR2產品,隨著今年英特爾力推新款支援DDR2晶片組,全球DRAM廠均投入DDR2生產,因此Rambus再度興訟,控告Hynix、南亞科技、華亞科技、英飛凌等四家DRAM廠,侵犯其 DDR2及GDDR2、GDDR3等記憶體共18項專利。 對於被Rambus控告一事,南亞科技及華亞科技提出說明。白培霖說,南亞科及Rambus一直就二家製程技術洽談相互授權事宜,內容包括DDR2及繪圖卡用記憶體GDDR3等,但目前為止雙方還沒有達成相互授權協議,自然也沒有權利金支付問題,由於南亞科目前還沒收到起訴書,不知道Rambus提出的控訴內容為何,因此一切有待再進一步了解後再行說明。除了此次的Rambus控告南亞科侵權,去年日本半導體大廠瑞薩科技(Renesas)也三度對南亞科技提出侵權控告,瑞薩除了指出南亞科技侵犯其記憶體製程、設計、封裝等專利權外,去年十月底還向東京地方法院提出申請,將對南亞科技日本子公司進口、銷售DRAM行為進行假處份(Preliminary Injunction)。 對於國際大廠不斷針對南亞科提出侵權告訴,南亞科技表示,與瑞薩在日本、美國的專利權官司,至今還在上訴審理階段,南亞科已經提出資料證明,至於Rambus此次提出的侵權告訴,現在還在了解中,但南亞科的立場,會尊重每家半導體廠的專利權,不會有任何侵權的行為。
世界經濟論壇發布《人工智慧公平性和包容性藍圖》白皮書世界經濟論壇(World Economic Forum, WEF)於2022年6月29日發布《人工智慧公平性和包容性藍圖》白皮書(A Blueprint for Equity and Inclusion in Artificial Intelligence),說明在AI開發生命週期和治理生態系統中,應該如何改善公平性和強化包容性。根據全球未來人類AI理事會(Global Future Council on Artificial Intelligence for Humanity)指出,目前AI生命週期應分為兩個部分,一是管理AI使用,二是設計、開發、部署AI以滿足利益相關者需求。 包容性AI不僅是考量技術發展中之公平性與包容性,而是需整體考量並建立包容的AI生態系統,包括(1)包容性AI基礎設施(例如運算能力、資料儲存、網路),鼓勵更多技術或非技術的人員有能力參與到AI相關工作中;(2)建立AI素養、教育及意識,例如從小開始開啟AI相關課程,讓孩子從小即可以從父母的工作、家庭、學校,甚至玩具中學習AI系統對資料和隱私的影響並進行思考,盡可能讓使其互動的人都了解AI之基礎知識,並能夠認識其可能帶來的風險與機會;(3)公平的工作環境,未來各行各業需要越來越多多元化人才,企業需拓寬與AI相關之職位,例如讓非傳統背景人員接受交叉培訓、公私協力建立夥伴關係、提高員工職場歸屬感。 在設計包容性方面,必須考慮不同利益相關者之需求,並從設計者、開發者、監督機關等不同角度觀察。本報告將包容性AI開發及治理整個生命週期分為6個不同階段,期望在生命週期中的每個階段皆考量公平性與包容性: 1.了解問題並確定AI解決方案:釐清為何需要部署AI,並設定希望改善的目標變量(target variable),並透過制定包容性社會參與框架或行為準則,盡可能實現包容性社會參與(特別是代表性不足或受保護的族群)。 2.包容性模型設計:設計時需考慮社會和受影響的利益相關者,並多方考量各種設計決策及運用在不同情況時之公平性、健全性、全面性、可解釋性、準確性及透明度等。 3.包容性資料蒐集:透過設計健全的治理及隱私,確定更具包容性的資料蒐集路徑,以確保所建立之模型能適用到整體社會。 4.公平和包容的模型開發及測試:除多元化開發團隊及資料代表性,組織也應引進不同利益相關者進行迭代開發與測試,並招募測試組進行測試與部署,以確保測試人群能夠代表整體人類。且模型可能隨著時間發展而有變化,需以多元化指標評估與調整。 5.公平地部署受信任的AI系統,並監控社會影響:部署AI系統後仍應持續監控,並持續評估可能出現新的利益相關者或使用者,以降低因環境變化而可能產生的危害。 6.不斷循環發展的生命週期:不應以傳統重複循環過程看待AI生命週期,而是以流動、展開及演變的態度,隨時評估及調整,以因應新的挑戰及需求,透過定期紀錄及審查,隨時重塑包容性AI生態系統。 綜上,本報告以包容性AI生態系統及生命週期概念,期望透過基礎設施、教育與培訓、公平的工作環境等,以因應未來無所不在的AI社會與生活,建立公司、政府、教育機構可以遵循的方向。