雲端運算(Cloud Computing),是一種基於網際網路的運算方式,用以共享軟硬體資源、依需求提供資訊給電腦和其他裝置。本質上其實就是分散式運算 Distributed Computing,其主要應用是讓不同的電腦同時協助你處理運算,故只要具備兩台以上電腦,讓他們之間互相溝通,協助您處理工作,就是基本的分散式運算。
雲端運算是繼1980年代大型電腦到用戶端-伺服器的大轉變之後的又一種巨變。使用者不再需要了解「雲端」中基礎設施的細節,不必具有相應的專業知識,也無需直接進行控制。雲端運算概念下描繪了一種基於網際網路而新增加的新興IT服務、使用和交付模式,藉由網際網路來提供各種不同的資源、服務功能而且經常是虛擬化的。
「雲端運算」供應模式以及實用定義如下:
‧ 軟體服務化 (SaaS):透過網際網路存取雲端的應用程式 (例如:Salesforce.com、趨勢科技 HouseCall)。
‧ 平台服務化 (PaaS):將客戶開發的應用程式部署到雲端的服務 (例如:Google AppEngine 與 Microsoft Azure)。
‧ 基礎架構服務化 (IaaS):有時亦稱「公用運算」(Utility Computing),意指處理器、儲存、網路以及其他資源的租用服務 (例如:Amazon 的 EC2、Rackspace 以及 GoGrid)。
雲端運算服務所涉及的法律議題相當廣泛,包含隱私權、個人資料保護、資料管轄權、契約責任、智慧財產權保護與營業秘密等。在隱私權問題方面,使用者的隱私或機密風險,乃至權利義務狀態會因為雲端供應商所提供之服務與隱私權政策(privacy policy)而有顯著不同,也可能因為資訊型態或雲端運送使用者類型不同而有差異。在雲端運算服務契約方面,發生資訊安全事件導致資料失竊或毀損時,供應商責任或注意義務如何於契約中合理分配風險,亦是契約方面重要議題。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
2022年3月7日華盛頓西區地方法院針對原告多層次營銷(直銷)美容公司Tori Belle Cosmetics LLC(下稱原告)向數千名人員發布屬於營業秘密之培訓教材,能主張有採取合理保密措施做出結論。原告行銷Belle Cosmetics產品之方式是以銷售人員的個人 Facebook 帳號來販售化妝品和假睫毛產品,並將公司培訓教材上傳到由數千名成員組成的 Facebook 群組“Team Lash Out”中,且設定帳號公開權限維護其所提供之培訓教材、銷售人員及客戶之聯繫清單,故華盛頓西區地方法院仍認定其主張有理由。 被告(Belle Cosmetics的五名前網路銷售人員)雖主張銷售人員因持有Facebook個人帳號之所有權,認為與個人帳號有關之銷售人員及客戶的聯繫清單皆屬被告所有。並且,由於每個被告的 Facebook 朋友都可以看到他們的朋友清單,而主張聯繫清單不具秘密性。法院不採納被告之主張,認為原告已有設定權限限制Facebook 群組中的朋友僅可以看到其他朋友的姓名和頭像,涉及電話及地址等聯繫資訊則設定不公開,故銷售人員及客戶之聯繫清單仍具秘密性。 此外,被告亦主張原告將培訓教材上傳至「世界最大社交媒體網站Facebook」,並向數千名銷售人員公開,應判定該培訓教材已不具秘密性。法院則駁回指出Facebook之用戶可以設定權限,指定特定人加入群組中讀取培訓教材,故認為仍培訓教材具有秘密性。 本案最值得關注的是後續法院會以何種方式評估上傳至Facebook群組之培訓教材有採取合理保密措施,例如法院如何評估原告與銷售人員間的合約有約定針對教材內容具有保密義務、群組管理員如何驗證請求加入群組之用戶是該公司之網路銷售人員,或法院如何判定在營業秘密解密前Facebook 群組中有多少用戶不具備網絡銷售人員身分。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
歐盟研究:應重視改善基因改造產品管理規範的區域性差異基因改造作物的商業化普遍在各地受到管理規範,如今全球即將步入上市階段的基因改造作物與日俱增,相反地在歐洲地區相關核准作業程序卻遲滯緩慢。這主要起因於各國家地區對於基因改造產品所採取管理方式與法律規範各有不同,相關產品的安全評估標準及法律審查程序也有所差異,因此目前基因改造作物產品雖然在同一時間內申請上市核准,之後仍難以取得全球各國家地區之核准。 今(2009)年7月,歐盟所屬之研究單位Joint Research Centre(JRC)指出基因改造作物產品的非同期性核准(asynchronous approval)將為全球農業市場交易帶來相關一連串的問題。根據JRC研究,某些國家地區如歐盟,採取全面禁止基因改造作物(“zero-tolerance policy”),立法禁止核准基因改造作物以進口商品之名義輸入,即便某些基因改造作物已在本國境內允許種植並且將其歸類為安全,但任何含有上述微量基因改造作物成分之農產品,也同樣遭歐盟禁止輸入,歐盟全面禁止基因改造作物產品之作法形同架設了一道產品交易的禁令。以過往經驗為例,因歐盟全面禁止基因改造作物之管理方式,已導致產品無法輸入,大幅影響該地區的動物飼料。 隨著全球基因改造作物種植面積及商業使用量增加的發展趨勢,未來恐將難以在全球市場中取得毫無添加基因改造作物的產品,尤其當這些基因改造作物是允許在其他國家境內種植,但卻未獲歐盟批准者。因此,相對於未添加基因改造作物產品之價格將因此上揚,而仰賴動物飼料進口輸入的歐盟則應多加關切此事。 為能降低含有微量基因改造作物商品所帶來的衝擊,JRC歸納「全球基因改造作物商業化流程研討會」中專家學者之意見,建議歐盟宜再次考量全面禁止政策之必要,或改以容許低含量基因改造作物產品之上市標準予以取代;其他建議則包括簡化核准程序,設立各國互相認可的基因改造作物風險評估方法,以及彈性落實國際食品標準委員會相關之規定,以期能減少日後基因改造作物產品非同期性核准之影響。
檢視英國無線寬頻規畫方向Ofcom從行動載具、應用程式的蓬勃發展,預見英國10年內將會超過500億台載具透過與機器對機器通訊(Machine-to Machine Communication,M2M)、智慧聯網(Internet of Things)連接,應用在各種領域,包括運輸、健康照顧、能源及農業。有鑑於新興服務普及後,將使2030年民眾使用行動數據總量將是現在25倍,Ofcom在今(2013)年11月以頻譜有效利用為宗旨,提出英國無線通訊基礎藍圖諮詢。 根據本份藍圖顯示,Ofcom為了促使頻譜有效利用,除了持續評估廣播、無線相機與麥克風移頻可行性外,已確認的頻譜規畫為以下三個方向: 1、2.3GHz與3.4GHz: Ofcom已與國防部(Ministry of Defence)共同合作,將原本公部門使用的2.3G、3.4G頻段,轉移至商業使用,預計將於2015-2016年進行拍賣。除此之外,Ofcom將持續與政府部門合作,讓更多頻段能釋出於商用。 2、700MHz:為了讓民眾皆可得到「黃金頻譜」(Prime Spectrum)所帶來之利益(例如具有高度覆蓋性), Ofcom已規劃2018年將釋出部分頻譜供行動寬頻使用,讓更多民眾可享有無所不在網路帶來的便利性。 3、「閒置頻譜」(White Space):英國未來6個月內,將會超過20個組織參與Ofcom所推動的閒置頻譜技術試點計畫。Ofcom將透過各種創新應用服務的測試,讓閒置頻譜與新興服務可相顯益彰。 Ofcom行動寬頻政策除了頻譜重新規劃,解決未來英國行動數據可能產生的「容量危機」(capacity crunch )外;另一方面,政府亦透過提高3G業者涵蓋義務、賦予1張4G執照具有覆蓋義務、以及促使偏遠地區增加基礎建設等方式,維護民眾取得完善服務品質。因此,從上述的政策走向,可以預見英國業者未來所提供的行動寬頻,將朝向穩定的服務與合理的價格演進。當民眾使用新興服務不再有網路中斷、或費用過高之疑慮後,將會增加民眾對資通訊軟、硬體的黏著性,使國家更具有競爭力。
英國發布《AI保證介紹》指引,藉由落實AI保證以降低AI系統使用風險英國發布《AI保證介紹》指引,藉由落實AI保證以降低AI系統使用風險 資訊工業策進會科技法律研究所 2024年03月11日 人工智慧(AI)被稱作是第四次工業革命的核心,對於人們的生活形式和產業發展影響甚鉅。各國近年將AI列為重點發展的項目,陸續推動相關發展政策與規範,如歐盟《人工智慧法》(Artificial Intelligence Act, AI Act)、美國拜登總統簽署的第14110號行政命令「安全可靠且值得信賴的人工智慧開發暨使用」(Executive Order on the Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of Artificial Intelligence)、英國「支持創新的人工智慧監管政策白皮書」(A Pro-innovation Approach to AI Regulation)(下稱AI政策白皮書)等,各國期望發展新興技術的同時,亦能確保AI使用的安全性與公平性。 壹、事件摘要 英國科學、創新與技術部(Department for Science, Innovation and Technology,DSIT)於2024年2月12日發布《AI保證介紹》(Introduction to AI assurance)指引(下稱AI保證指引),AI保證係用於評測AI系統風險與可信度的措施,於該指引說明實施AI保證之範圍、原則與步驟,目的係為讓主管機關藉由落實AI保證,以降低AI系統使用之風險,並期望提高公眾對AI的信任。 AI保證指引係基於英國政府2023年3月發布之AI政策白皮書提出的五項跨部會AI原則所制定,五項原則分別為:安全、資安與穩健性(Safety, Security and Robustness)、適當的透明性與可解釋性(Appropriate Transparency and Explainability)、公平性(Fairness)、問責與治理(Accountability and Governance)以及可挑戰性 與補救措施(Contestability and Redress)。 貳、重點說明 AI保證指引內容包含:AI保證之適用範圍、AI保證的三大原則、執行AI保證的六項措施、評測標準以及建構AI保證的五個步驟,以下將重點介紹上開所列之規範內容: 一、AI保證之適用範圍: (一)、訓練資料(Training data):係指研發階段用於訓練AI的資料。 (二)、AI模型(AI models):係指模型會透過輸入的資料來學習某些指令與功能,以幫助建構模模型分析、解釋、預測或制定決策的能力,例如GPT-4。,如GPT-4。 (三)、AI系統(AI systems):係利用AI模型幫助、解決問題的產品、工具、應用程式或設備的系統,可包含單一模型或多個模型於一個系統中。例如ChatGPT為一個AI系統,其使用的AI模型為GPT-4。 (四)、廣泛的AI使用(Broader operational context):係指AI系統於更為廣泛的領域或主管機關中部署、使用的情形。 二、AI保證的三大原則:鑒於AI系統的複雜性,須建立AI保證措施的原則與方法,以使其有效執行。 (一)、衡量(Measure):收集AI系統運行的相關統計資料,包含AI系統於不同環境中的性能、功能及潛在風險影響的資訊;以及存取與AI系統設計、管理的相關文件,以確保AI保證的有效執行。 (二)、評測(Evaluate):根據監管指引或國際標準,評測AI系統的風險與影響,找出AI系統的問題與漏洞。 (三)、溝通(Communicate):建立溝通機制,以確保主管機關間之交流,包含調查報告、AI系統的相關資料,以及與公眾的意見徵集,並將上開資訊作為主管機關監理決策之參考依據。 三、AI保證的六項措施:主管機關可依循以下措施評測、衡量AI系統的性能與安全性,以及其是否符合法律規範。 (一)、風險評估(Risk assessment):評測AI系統於研發與部署時的風險,包含偏見、資料保護和隱私風險、使用AI技術的風險,以及是否影響主管機關聲譽等問題。 (二)、演算法-影響評估(Algorithmic-impact assessment):用於預測AI系統、產品對於環境、人權、資料保護或其他結果更廣泛的影響。 (三)、偏差審計(Bias audit):用於評估演算法系統的輸入和輸出,以評估輸入的資料、決策系統、指令或產出結果是否具有不公平偏差。 (四)、合規性審計(Compliance audit):用於審查政策、法律及相關規定之遵循情形。 (五)、合規性評估(Conformity assessment):用於評估AI系統或產品上市前的性能、安全性與風險。 (六)、型式驗證(Formal verification):係指使用數學方法驗證AI系統是否滿足技術標準。 四、評測標準:以國際標準為基礎,建立、制定AI保證的共識與評測標準,評測標準應包含以下事項: (一)、基本原則與術語(Foundational and terminological):提供共享的詞彙、術語、描述與定義,以建立各界對AI之共識。 (二)、介面與架構(Interface and architecture):定義系統之通用協調標準、格式,如互通性、基礎架構、資料管理之標準等。 (三)、衡量與測試方式(Measurement and test methods):提供評測AI系統的方法與標準,如資安標準、安全性。 (四)、流程、管理與治理(Process, management, and governance):制定明確之流程、規章與管理辦法等。 (五)、產品及性能要求(Product and performance requirements):設定具體的技術標準,確保AI產品與服務係符合規範,並透過設立安全與性能標準,以達到保護消費者與使用者之目標。 五、建構AI保證的步驟(Steps to build AI assurance) (一)、考量現有的法律規範(Consider existing regulations):英國目前雖尚未針對AI制定的法律,但於AI研發、部署時仍會涉及相關法律,如英國《2018年資料保護法》(Data Protection Act 2018)等,故執行AI保證時應遵循、考量現有之法律規範。 (二)、提升主管機關的知識技能(Upskill within your organisation):主管機關應積極了解AI系統的相關知識,並預測該機關未來業務的需求。 (三)、檢視內部風險管理問題(Review internal governance and risk management):須適時的檢視主管機關內部的管理制度,機關於執行AI保證應以內部管理制度為基礎。 (四)、尋求新的監管指引(Look out for new regulatory guidance):未來主管機關將制定具體的行業指引,並規範各領域實踐AI的原則與監管措施。 (五)、考量並參與AI標準化(Consider involvement in AI standardisation):私人企業或主管機關應一同參與AI標準化的制定與協議,尤其中小企業,可與國際標準機構合作,並參訪AI標準中心(AI Standards Hubs),以取得、實施AI標準化的相關資訊與支援。 參、事件評析 AI保證指引係基於英國於2023年發布AI政策白皮書的五項跨部會原則所制定,冀望於主管機關落實AI保證,以降低AI系統使用之風險。AI保證係透過蒐集AI系統運行的相關資料,並根據國際標準與監管指引所制定之標準,以評測AI系統的安全性與其使用之相關影響風險。 隨著AI的快速進步及應用範疇持續擴大,於各領域皆日益重要,未來各國的不同領域之主管機關亦會持續制定、推出負責領域之AI相關政策框架與指引,引導各領域AI的開發、使用與佈署者能安全的使用AI。此外,應持續關注國際間推出的政策、指引或指引等,研析國際組織與各國的標準規範,借鏡國際間之推動作法,逐步建立我國的AI相關制度與規範,帶動我國智慧科技產業的穩定發展外,同時孕育AI新興產應用的發展並打造可信賴、安全的AI使用環境。