歐盟為推動歐洲單一市場,在2014年2月26日通過三項新的政府採購指令,包括「一般政府採購指令」、「公用事業政府採購指令」、「特許採購指令」,其修正宗旨主要在於從下列四個改革方向改善採購招標程序:
1.簡化及採用彈性的政府採購程序
2.擴大適用電子招標;
3.改善中小企業參與招標程序;
4.於採購招標程序中納入策略性目的之考量,以實現「歐洲2020策略(European Strategy 2020)」之創新目標。
因此一般政府採購指令第26條明訂,要求會員國應提供除原有之公開招標(open procedure,政府採購指令第27條)、限制性招標(restricted procedure,政府採購指令第28條)程序外,應另外提供創新夥伴(innovation partnerships,政府採購指令第29條)、競爭談判(competitive procedure with negotiation,政府採購指令第30條)及競爭對話(competitive dialogue,政府採購指令第31條)三種程序。
其中最重要者,在於將政府採購視為其達成創新政策之政策工具,在招標程序中推動所謂的創新採購(Public Procurement for Innovation, PPI)及商業化前採購(Pre-commercial procurement, PCP)。
前者係指創新解決方案幾乎或已經少量上市,不需要再投入資源進行新的研發(R&D)工作。而後者則針對所需要改善的技術需求,還沒有接近上巿的解決方案,需要再投入資源進行新的研發。採用競爭方法及去風險,經由一步一步的方案設計、原型設計、開發及首次產品測試來比較各替代方案的優缺點。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國紐約南區聯邦地方法院(S.D.N.Y.)於2022年7月15日駁回了臨床試驗軟體公司Medidata Solutions Inc. (以下簡稱Medidata公司)控告競爭對手Veeva Systems Inc. (以下簡稱Veeva公司)竊取其營業秘密的請求。 原告Medidata公司於2017年1月指控被告Veeva公司陸續挖角其數名離職員工,部份員工離職時私自拷貝公司檔案,其中包含原告的產品研發、商業策略等營業秘密,而被告根據這些資訊開發了和原告相似的軟體,造成其重大損害,因此向被告請求4.5億美元的損害賠償。 被告Veeva公司抗辯雖然這些員工離職時私自保留原告的檔案,但原告在訴訟中並未明確說明哪些屬於該公司的營業秘密,亦即未特定營業秘密標的;此外,即便這些離職員工自行保留的檔案中有包含原告所稱之營業秘密,但原告提出的證據不足以證明被告有不當取用(misappropriation)其營業秘密,僅根據被告有僱用原告離職員工等事實,即推論被告有不當取用。原告試圖透過此模糊和毫無根據的主張,限制產業的創新、競爭、人才流動。 本案歷經五年的纏訟,法院最終駁回原告請求。法官指出,原告在整個訴訟過程中並未明確定義哪些資訊屬於營業秘密,原告似乎認為任何資訊皆屬於其營業秘密,這樣的主張無異於代表任何公司永遠無法挖角其他公司的員工,因為這些員工到新公司任職後所說的任何話,都會間接地揭露他們在之前工作中所學習到的事情,因此駁回原告之訴。 從本案可以觀察到,企業應定期盤點公司內部資訊,明確界定營業秘密範圍,並落實管理及妥善留存相關證據,發生侵害營業秘密爭議時才能有效舉證。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw )」
複製牛肉即將上桌?-複製動物作為食品之歐盟規範觀察 德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南(Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen),旨在提升企業數位化與社會責任,並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議: 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時,必須將影響評估列入開發流程,並列為公司應遵守的道德倫理守則,以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義,企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息,並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此,企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下,可能會增加理解性和可追溯性難度,但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中,應特別關注並進一步討論。另外,透過教育及使用說明協助及控制功能,教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段(演算法,機器學習,AI)。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外,應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外,例如透過幫助頁面,儀表板或部落格,解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策,使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施,使用戶理解是否及如何使用相關演算法,此可能包括使用自動化決策,使用特定資料組和使用技術的目的,亦即使用戶對演算法,機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估,目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言,將可帶來巨大的利益,因此應該充分利用。例如,人工智慧可降低語言障礙,幫助行動不便的人可更加獨立自主生活,改善醫療診斷,提升能源供應效率,甚至是交通規劃和搜索停車位,都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展,應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間,同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要,但應兼顧受影響者的利益,並與廣大公眾利益找出妥協平衡點,且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時,應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如,可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分,必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同,資料不完整或錯誤,將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭,如果可能的話,只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此,確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況,特別是在自我學習系統中資料引入的標準,並根據錯誤來源進行檢查,且儘可能全面記錄,針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法,機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要,在開發預期用途的演算法時必須納入考量,對員工應針對道德影響進行培訓,並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題,並特別注意資料饋送,以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程,例如在車輛的自動控制或醫療診斷中,應設計成由責任主體保留最終的決策權力,直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任,並非透過對方法的無條件追踪來實現,而是經過仔細測試,學習和記錄來實現
新加坡個人資料保護委員會發布資料保護專員之職能與培訓準則新加坡個人資料保護委員會(Personal Data Protection Commission, PDPC)於2019年7月17日發布資料保護專員之職能與培訓準則。基於新加坡個人資料保護法(Personal Data Protection Act 2012, PDPA)明文規範非公務機關必須設立至少一名資料保護長(Data Protection Officer, DPO),負責個資保護政策之制定落實、風險評鑑及個資事故處理等工作。為了使資料保護專業人員增強能力並於企業組織有效履行其職責,新加坡個人資料保護委員會就此特別發布此準則,將資料保護專員分為三種工作職能,九項專業能力,進而規劃相關培訓課程。 此準則使企業組織能就工作職能聘僱合適之資料保護專員,亦使相關專業人員能掌握清晰之職業生涯,確定自我能力與培訓課程之落差,進而調整有效實施組織之個人資料保護管理政策與流程。其分為資料保護專員、資料保護長、區域資料保護長,依據工作職能與職責區分如下: 一、 資料保護專員 需監視與評估組織之個人資料保護管理政策與程序,並確保其遵循新加坡個人資料保護法。 識別個人資料之風險,並提出風險管控之措施。 提供組織個人資料保護政策之實施與實踐證據。 定期檢視審核,分析現況並矯正改善。 識別並規劃利害關係人之需求與利益。 二、 資料保護長 制定並審查個人資料管理計劃。 根據組織職能,視需求與流程,執行個人資料保護與風險評鑑,並解決相關業務風險。 制定培訓計劃,舉辦個人資料保護政策與流程之教育訓練。 確保組織內部個人資料保護之意識。 根據業務營運與個資法遵要求之落差評估,並建立合規性流程。 透過客戶對隱私與個人資料保護之要求,做為日後促進資料創新之實施。 三、 區域資料保護長 監督資料傳輸活動,並提供個人資料保護法之領導指南。 建立區域創新之資料保護策略。 減少區域內之個資事故。 於資料創新之運用提供戰略性,為組織創造業務價值。 評估新興趨勢與科技,如隱私增強技術、雲端運算、區塊鏈、網絡安全之風險與可行性。 針對上述工作職能與職責,結合所需之專業能力,包括個人資料管理、風險評鑑管理、個資事故緊急應變、利害關係人管理、個人資料稽核認證、個人資料治理、個人資料保護之倫理、資料共享與創新思維,規劃基礎個人資料保護相關課程與進階資料創新課程,使其個人資料保護制度更專業具有規模。目前我國對於資料保護專員並無相關立法規範,若未來修法新加坡個人資料保護委員會之做法亦值參酌。