當工業的製造生產過程經過一連串自動化、產量化以及全球化之變革歷程之後,智慧工廠的發展已經成為未來各國的重點目標。生產力4.0的設計中,巨量資料(Big Data)是重要的一環,以製造業為例,傳統上將製造生產取得的數據僅用於追蹤目的使用,鮮少做為改善整體操作流程的基礎,但在生產力4.0推進之後,則轉變為如何藉由巨量資料來提升生的效率、利用多元資源的集中化與分類處理,並經過分析取得改善行動方式,使生產最佳化,再結合訂單需求預期分析,依市場變化調整製造產量,達成本控制效果。
在我國104年9月公布之「2015行政院產力4.0科技發展方案」,亦提及智慧機械、智慧聯網、巨量資料、雲端運作等技術開發,使製造業、商業服務業、農業產品服務等,提升其附加價值。除此之外,經濟部積極規劃佈建巨量資料自主技術研發能力並且促成投資,落實應用產業智慧化與巨量資料產業化之目標。然而,巨量資料的應用因涉及大量的資料蒐集與利用,因此,未來應著重於如何將資料去辨識化,顧及隱私與個人資料之保護。目前,針對此部分,法務部將研擬個人資料保護法修正案,制訂巨量資料配套法規。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
歐盟將於今年8月實施兩大環保新指令,廠商生產的電機電子產品,包括材料、元件、製程等,都必須符合可回收55%至75%的規定,才准輸往歐盟,預估將影響國內科技業者輸出產值達新台幣2,000億元。 台灣區電機電子公會調查,中大型電子業廠商大都準備完成,中小型業者則未必。前年我國電子產品輸出金額達1兆元,屬於中小型零件廠製造的產值超過三分之一,金額達3,500億至4,000億元。經濟部委託工研院調查,國內可能面臨重大衝擊,預估有44項產品受管制,占歐盟管制81項產品的一半以上。業者的回收成本將增加3%至5%,調整產品材質及零件成本也提高5%至10%。 歐盟實施的環保指令分別是:廢電機電子指令(WEEE)、危害物質限用指令(RoHS)。前者是針對10大廢電機電子品,建立回收體系,並達成法定一定的回收率55%至75%,要求至2006年12月,每年每人回收4公斤。後者是國際企業必須自我要求8月完成停止使用含有重金屬鉛、汞等六種化學物質的電子產品,如IC封裝、電腦塑膠零件等。2006年7月將全面禁止輸入。
德國立法通過反駭客法德國政府為減少官方與民間的電腦受到網路駭客的攻擊,於2007年5月正式立法通過「反駭客法(Antihacker Law)」,並藉此擴大了現行德國法律中網路犯罪的懲處範圍,從僅處罰破壞或攻擊商業或政府機關之電腦系統,擴及至破壞或攻擊個人電腦或DOS系統之犯罪。 依德國「反駭客法」之規定,凡任何個人或團體意圖非法使用而故意製造、散播或購買駭客工具(hacker tools)者,將可能被處十年以上有期徒刑。而所謂的「駭客(hacking)」在新法中則被定義為,凡是侵入電腦系統並獲取資訊者,不論是否有竊取該資訊的行為,均屬之。 上述立法結果,反對人士擔心恐將適得其反,因駭客工具的存在具有一體兩面,研發並利用駭客工具來測試電腦以及網路系統的安全性,在德國已行之有年,如果一旦加以禁止,不但無法達到預期目的,也過於輕視網路駭客者的能力;又將來持有駭客工具者,未來必須在法庭上主張係出於善意持有,亦是增加了持有者的舉證責任。該法已經於2007年8月實施。
美國司法部發布「防止受關注國家或個人近用美國敏感個人資料與政府相關資料」之最終規則,以因應國家安全威脅美國司法部(Department of Justice, DOJ)於2025年1月8日發布「防止受關注國家或個人近用美國敏感個人資料與政府相關資料」(Preventing Access to U.S. Sensitive Personal Data and Government-Related Data by Countries of Concern or Covered Persons)之最終規則。該規則旨在避免特定國家或個人獲取大量國民敏感個人資料及政府相關資料,以降低國安威脅。 最終規則指出,去識別化敏感個人資料若經大量蒐集,仍可能被重新識別,因此原則上禁止或限制任何美國人在知情的情況下,與受關注的國家或個人進行該等資料的大量交易。其將敏感個人資料定義為社會安全碼、精確地理位置、車輛遙測資訊(vehicle telemetry information)、基因組以及個人健康、財務資料或其他足資識別個人之資料,並定義禁止及限制交易的型態。同時,最終規則除設有若干豁免交易類型外,也定有一般及特別許可交易規定,並授權司法部得核發、修改或撤銷前述許可。一般許可交易的類型將由總檢察長另行公布;特別許可則由總檢察長依個案酌情例外核准。 該規則課予交易方持續報告(reporting)、盡職調查(due diligence)、稽核(audit)、紀錄留存(recordkeeping)等義務,並針對涉及政府相關資訊或美國國民大量敏感個人資訊之商業交易,例如投資、雇傭、資料仲介(data brokerage)及供應商契約,提出資安要求,以降低受關注國家或個人獲取該類特定資訊的風險。最後,該規則定有民事罰款(37萬美金以下)、刑事處罰(100萬美金以下或20年以下徒刑),並設立申訴之救濟措施。
因應生成式AI使用的營業秘密保護對策美國智慧財產律師於2026年4月撰文說明兩件聯邦地方法院之判決揭示將機密資訊分享於生成式AI平台上的重大風險。 在Trinidad v. OpenAI 案中(Trinidad使用ChatGPT開發出AI框架,並將其框架申請美國專利,其主張OpenAI 後續申請專利之產品係基於使用其成果所開發,惟法院駁回原告依據美國營業秘密保護法(即DTSA)提出使用ChatGPT的產出物”專有AI開發框架(proprietary AI development frameworks,簡稱框架)為其營業秘密之主張,理由是原告在使用ChatGPT創建這些框架時,是自願向OpenAI 揭露其框架相關資訊。本案中,法院認為,原告使用ChatGPT創建框架時未有採取保密措施,且基於接受OpenAI的使用條款,也就是同意於未建立任何保護下揭露資訊,而不屬於DTSA保護的營業秘密。 在United States v. Heppner案中(被告Heppner 因涉及金融詐騙案件遭起訴,其收到法院傳票後使用Claude AI,將該案件的案件事實、可能的抗辯事由、法律分析和防禦策略輸入至Claude AI,使用AI產出法律分析報告),則是強調使用公開可得的生成式AI平台所建立之文件不受律師與當事人間之秘匿特權( attorney-client privilege)保護,因為在AI平台記錄的對話內容,在沒有與平台合約約定保密義務時,這些內容並不具保密性。本案主要探討於被告與Claude AI之間之對話紀錄是否符合律師與當事人間之秘匿特權之範圍,法院認為Claude AI並非律師,兩位非律師之人的法律討論並不享有特權,且成立律師與當事人間之秘匿特權需建立於當事人與有委託關係之律師(或其代理人:實習律師、法務助理等)因為法律諮詢目的之通訊內容。此外,被告與Claude AI之間的通訊並非機密,因為Claude AI的用戶須同意「Anthropic (Claude AI之開發商)收集用戶輸入與輸出資料,利用這些資料訓練 Claude,並保留向第三方(包括政府監管機構)揭露此類資料的權利」,故法院未將律師與當事人間之秘匿特權延伸至AI平台產出的資訊。 在如今生成式AI已被普遍使用之時代,AI工具可提高生產力及工作效率,而對企業而言,開放員工使用AI時應留意公司是否有對使用AI工具提供相應的管理措施。可參考的管理方式有二: 作法其一是:建立企業內部的生成式AI平台 在此狀況下與AI共享的資訊只會留在公司的環境中,並且員工會受到聘用條件中所簽署過的保密協議拘束,此種做法可提供強而有力的保護,但也需要公司投入大量財務資源,惟許多企業未有足夠資源採取此做法。 作法其二:企業從商業生成式AI供應商取得企業授權 企業可跟AI供應商簽定特殊的授權模式,例如約定除了為遵守法律規範或防止濫用之情況外均不儲存輸入或輸出之資訊、約定不會使用其資料進行AI模型訓練、不向第三方揭露客戶所提供之資訊等保密條款,此類保密條款約定會被視為合理保密措施。 企業亦須留意法院在檢視是否成立合理保密措施時,通常只有簽訂相關保密條款並不足夠,法院通常會審查是否有其他保護措施,例如哪些員工有權使用AI平台、是否規範哪些資訊可用/不可用於AI平台、員工是否簽署對其使用AI平台應遵守之義務的確認書等。此外,企業還須避免員工以個人消費者帳號(非企業用戶權限)於AI平台輸入公司機密資訊,而使公司在不知情狀況下同意AI供應商使用其公司機密資訊。因此,企業應建立明確政策,限制員工將公司機密資訊輸入任何AI平台,並留存管理存取紀錄。 由前面兩個案件我們可了解,在未有適當合約與相關保密措施的情況下,於公開的生成式 AI 平台分享機密或專有資訊,法律上等同於向全世界揭露該資訊。法院於營業秘密、律師與當事人間之秘匿特權不太可能對 AI 相關揭露行為做出特別豁免。因此,對於AI工具的使用,企業至少需確保使用的是在具備適當合約保護的商業或企業級 AI 平台,制定明確的內部政策規範可輸入 AI 平台的資訊,提供員工相關訓練,並審核現有的營業秘密保護計畫找出因應AI工具使用的相關風險並予以補強。 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://keid.nat.gov.tw/tips/)