電腦製造大廠HP 於得知其競爭對手Oracle 公司聘用其離職總裁Mark V. Hurd後隨即於加洲法院提起違約(breach of contract)及即將發生盜用營業秘密(threatened misappropriation of trade secrets)之訴訟,但又在短短兩周內雙方達成和解。 HP前總裁Mark V. Hurdy 於八月因被HP董事會指控違反該公司之企業行為規範(code of business conduct)而閃電辭職,隨即受邀接受擔任Oracle 公司共同總裁(Co president) 一職。HP於獲知消息後隨即對Mark V. Hurd提起違約及即將發生盜用營業秘密之訴訟。HP表示其前總裁簽署過保密合約對HP之營業秘密及機密資訊負有保密之義務。HP認為若Mark V. Hurdy任職於其競爭對手Oracle 公司,將對HP造成威脅且將會違反其所負擔之保密義務,因為了於Oracle 公司執行其職務,Mark V. Hurdy必然會使用且洩漏HP之營業秘密及機密資訊。 然於在不到兩周的時間,雙方隨即達成和解。Mark V. Hurdy承諾不會洩漏HP的營業秘密給他的新雇主同時必須放棄346,030 units 的限制性股權(restricted stock units),總價值高達美金4千萬元。 多數觀察家認為HP提起此訴訟案之目的不在阻止其前總裁前往競爭對手工作而主要是在企圖追回Mark V. Hurdy因離職而取得的大量股票權益。
英國商業、能源及產業策略部發布智慧饋電保證公眾諮詢英國商業、能源和產業策略部(Business, Energy and Industrial Strategy,以下簡稱BEIS)於2019年1月提出智慧饋電保證(Smart Export Guarantee,以下簡稱SEG),於此保證下,BEIS將擬定一套不同於躉購制度之政策框架,使小型生產消費者(prosumer)所生產之綠色電力,可於此一政策框架之保障下,與售電業者議約,並將電力售予售電業者,以減輕英國政府預計於今年3月廢除躉購制度所帶來之衝擊。 SEG重要之內容包含: (1) SEG課予大型售電業(用戶數大於25萬之售電業)收購小型生產消費者所生產之綠色電力之義務。 (2) 小型生產消費者所生產之綠色電力之交易價格及相關契約內容,將交由售電業者與小型生產消費者自行協議。但SEG要求售電業業者對於綠色電力之收購價格不可低於(或等於)零。 (3) 於「負電價」期間,即便小型生產消費者將綠色電力輸入電網,售電業者也不得因此對消費者課徵任何費用。 (4) 小型生產消費者所生產之綠色電力之計算方式,必須以實際測得之產出電力為準,不得以預估之容量為準,亦即,小型生產消費者如裝設智慧電表而可記錄綠色電力生產量時,其生產之綠色電力始有被收購之可能。 (5) 小型生產消費者之再生能源發電設備,不論容量大小,皆應符合躉購制度下之再生能源發電設備之規格標準,但不得超過5MW。 此一政策立意良善,然仍有不少質疑聲音,其中的聲音不乏:(1)BEIS如何確保小型生產消費者所獲取之契約價格,可以真實反映市場之真正應有之電價?(2)SEG於今年3月躉購費率制度廢除後半年間,可能尚未會出現定案之政策框架,其間將會產生立法之真空狀態,其間要如何減緩制度改革對於產業帶來之衝擊?(3)政府所主導之小型消費者端之智慧電表之建置,於英國仍緩如牛步,而智慧電表對於小型消費者而言,如其欲主動裝設,每具將造成300歐元之額外支出,同時每年需額外支出50歐元之維修費用,此一事實對於SEG之推行無疑將造成阻礙。
義隆電子否認與蘋果電腦已和解專利爭訟!台灣觸控模組暨晶片解決方案公司義隆電子 (Elan Microelectronics)對外否認已解決2009年4月於美國舊金山聯邦地方法院對蘋果電腦(Apple)所提出的專利侵權訴訟案。 該案件由義隆電子向Apple提出控告,認為Apple相關產品iPhone, iPod touch及MacBook,使用到義隆電子兩項專利,分別為U.S. Patent No.5,825,352(簡稱352專利),具有可同時察覺兩個或多個手指接觸感應之輸入設備之能力;另一U.S. Patent No.7,274,353(簡稱353專利),為具有能在鍵盤和手寫輸入模式兩者間互換的觸控板的技術。 Apple希望平息該案件,據說Apple提出7,000萬美元的和解價值,但義隆電子堅持說明該案仍於美國國際貿易委員會審議中。 義隆電子近年來,利用所擁有的觸控相關專利,與國際大廠提出專利侵權訴訟案,如2008年向新思國際(Synpatics);2009年4月向蘋果電腦(Apple);2010年1月向蘇州瀚瑞微電子(PixCir),以保護自身的智慧財產權。
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)