為因應探討並強化網路安全環境,歐盟網路與資訊安全局(European Union Agency for Network and Information Security , ENISA)2016年12月發布「行動支付與電子錢包安全防護」研究報告(Security of Mobile Payments and Digital Wallets)。歐盟網路與資訊安全局ENISA主要係因,近來行動支付興起,利用行動支付方式買賣貨品,係象徵著朝向數位化轉換趨勢,消費者希望透過更便捷的方式購物避免帶著實體錢包和一堆卡片,增加購物的不便。但是使用電子錢包和行動支付並非全然沒有安全疑慮,根據2015年的一項調查,有百分之20的美國消費者對於行動支付的過程中可能遭到有心人士擷取個人資料,這就表示此乃使用行動支付的主要擔心重點,有13%使用者擔心自己的電話遭到駭客入侵。此外根據另一項調查,針對九百名資安專家所做的調查顯示,僅有23%的的人員認為目前現有的安全機制足以防範個資外洩,但有47%的人員認為現有的機制缺乏安全性,但當中也有百分之30的回覆認為現在的安全機制是否安全不能確定。因此,目前而言,安全防護可謂是消費者最關心的重點,且對於安全的疑慮亦使得行動支付沒有辦法大量推行採用。
因此歐盟網路與資訊安全局ENISA於此報告提出了目前經確認的主要威脅有:
因此有鑑於行動支付產業目前仍在新興階段,欠缺明確標準,業者間的自主管理顯得相當重要,所以網路與資訊安全局ENISA提出了一些得以遵循的建議與標準:
網路與資訊安全局ENISA提出上述建議與標準,主要係希望業者採用這樣的標準或好習慣的建議後,可以對於消費者、零售商、銀行等業者產生益處。
韓國政府提升企業營業秘密保護之措施介紹-以營業秘密保護中心為核心 科技法律研究所 法律研究員 陳聖薇 2014年10月09日 壹、前言 韓國政府為提高其國內中小企業及中堅企業因應智財權侵權與紛爭之能力,今(2014)年度由國家智慧財產委員會[1]為首,與文化體育觀光部、專利廳、法務部等相關行政部會共同組成「智慧財產權保護政策協商會議[2]」,討論如何提高政府面對專利、商標、著作權及營業秘密等智財侵權之因應效率,研提各部會配合推動之智財保護政策。 韓國檢討企業營業秘密保護現況,認為營業秘密雖然是企業的生命,但其企業的普遍想法卻是「技術外流、營業秘密保護與我們公司無關」[3]。為促使韓國能夠朝智財強國邁進並防止營業秘密與尖端技術外流,韓國決定由韓國專利資訊院[4]成立營業秘密保護中心[5],主要任務為推廣營業秘密管理體制、改善營業秘密保護制度以及提高營業秘密管理意識。據此,營業秘密保護中心規劃「企業營業秘密現況診斷」、「營業秘密標準管理系統」與「營業秘密正本證明制度」等措施,以下簡要介紹之。 貳、措施重點說明 一、營業秘密現況診斷與營業秘密標準管理系統 為協助韓國企業了解本身營業秘密管理現況[6]與問題點,並據以提出專家建議與建議改善方向。營業秘密保護中心首先規劃一系列診斷諮詢措施,診斷項目分為組織政策管理、文件權限管理、人員管理、物理管理、資訊技術管理五大類,共計32項子題。就每一子題另設計細部問題,了解企業是否具備相關規範、有否確實遵守,若違反規範時,是否有相關處置措施。舉例來說:在企業內外網路是否分開的提問中,便要求檢視是否有將內部營業秘密保管之網路與外部網路完全阻隔,還是僅採行認證措施,或完全沒有任何作為。整體而言,診斷流程概述如下: 1.準備階段:本項措施是透過問卷方式,針對公司現職員工進行詢問,掌握內部個別部門基本業務現況與確認經營者是否有改善想法,進而推導各部門營業秘密管理問題點。 2.診斷階段:進行營業秘密管理現況綜合評估,以得知目前企業對於營業秘密管理之水準與缺失。 3.規劃改善階段:依據診斷結果,針對該企業營業秘密管理所在問題提出相對應之改善方案。 4.執行階段:以評比為基準,提供階段別處理建議事項,為改善實際營業秘密管理環境提出對策。 等 級 狀 態 A等級 (81分以上, 優良) 具備營業秘密管理體系且運作良好 B等級 (71~80分, 普通) 營業秘密外洩時, 雖能得到法律保護,但對於外洩防止的對策屬普通 C等級 (61~70分, 弱) 營業秘密外洩時, 於法律保護上或有漏失,且管理系統微弱有需要管理體制 D等級 (41~60分, 危險) 營業秘密外洩時, 對於法律保護上有困難,且有外洩危險急需管理體制 F等級 (40分以下, 無心) 常態性營業秘密外洩的危險 資料來源:韓國營業秘密保護中心,https://www.tradesecret.or.kr/info/diagnosisIntro.do;jsessionid=1E2C5CE5980184D7E87F1B9EF350A530 表1、營業秘密診斷等級化 營業秘密保護中心會定期檢視與提供企業員工相關教育訓練,以期在公司管理系統層次、組織文化層次以及員工個人層次皆能有明確成效,包括: 1.公司管理層面 (1)防止重要資料外洩; (2)系統化紛爭解決與資料認證程序。 2.組織文化層面 (1)傳達企業重要資料的保全觀念; (2)減少為保護重要資料所造成部門間不協調之問題; (3)確立營業秘密保護文化,進而改善組織文化。 3.員工個人層面 (1)提供長期營業秘密管理職務能量教育; (2)提升企業員工營業秘密管理能量。 透過此諮詢過程,期望營業秘密能成為企業重要無形資產,維持其競爭優勢,甚至是活用特定核心技術,進行後續授權、增加收入。 二、營業秘密標準管理資訊系統 韓國除了提供企業營業秘密現況之診斷外,針對營業秘密保護尚未成熟之企業,韓國營業秘密保護中心並進一步提供「營業秘密標準管理資訊系統」的建置服務。此一系統包含營業秘密登記、區分等級、可接觸之人力及其權限、人力管理、契約安全管理、正本證明服務等資訊系統。目標在營業秘密紛爭發生前,協助進行營業秘密管理履歷之生產、保管。在紛爭發生時,協助提出營業秘密事實的認證資料,並保證營業秘密僅可由持有者與管理人經手之事實。藉由此系統可達成下列效益: 1.營業秘密管理效率化:節省企業人力、費用與時間成本,使營業秘密相關資料能為有效率之管理。 2.提高企業員工營業秘密保護意識:經由此系統融入一般工作流程中,使員工對於營業秘密具有警覺心並提高營業秘密運用概念。 3.連結機密文件正本證明服務:證明營業秘密正本存在、持有時間點,作為後續訴訟攻防上證據使用(如專利法上優先權主張等)。 4.連結其他資安解決方案:如與韓國中小企業廳[7]控管營業秘密與阻斷外部流出之各種資訊安全方案[8]進行連結。 三、營業秘密正本保護制度 前述提及,營業秘密標準管理系統一大重點在於與「營業秘密正本證明制度」之連結。營業秘密正本證明制度是韓國為保護營業秘密,責成專利廳於2010年開始針對由個人或企業保管的營業秘密資料,透過技術擷取識別資訊作為電子指紋予以保存,在不致使秘密外洩的前提下,提供後續證明該營業秘密正本之存在、以及其存在時點證據之機制。 此服務於今(2014)年則更進一步予以法制化[9],於韓國「不當競爭防止暨營業秘密保護法」中新增第9條之2至第9條之7[10],明文規範營業秘密正本證明制度之登記與證明、正本證明機關選定方式。在執行面則交由韓國專利廳公告指定計畫,凡具備專門人才3位以上且具備必要設備之團體,可申請成為「營業秘密正本證明機構」。現階段僅有韓國專利資訊院提出申請[11]並成為專利廳指定之機關團體。 作法上,「營業秘密正本證明制度」具備以下幾項特色: 1.根本阻絕營業秘密外洩機會 此一制度最主要的特點,就是不需要提出包含營業秘密內容之電子文書檔案,僅需提出該檔案之電子指紋與公認認證機關確認之時間即可。在此制度之前,雖有將持有營業秘密之事實資料交由第三方保管之方法[12],然而企業依然擔心會有外洩之危險。此一制度可以大幅度減少企業的擔憂。 2.可使用各種電子文件 本制度可支援電腦文書處理檔案、圖檔、影片等數位儲存方式儲存之電子檔案,如此可包含企業之各種創作資料、研究筆記、設計藍圖、交易實況、財務資料、市場銷售資料、顧客資訊、契約書等資訊。 3.具有公信力之認證單位 企業之新創意、研究筆記、設計藍圖、財務與投資資料、重要電子信件等,多樣化的資訊皆有外洩可能性且無可避免之方法。因此企業在保護、管理營業秘密之情況,韓國已提供具有公信力之認證單位來認證。 4.跟隨機密內容變化更新認證內容 當韓國企業有設計圖產出時,即可向營業秘密正本證明機關韓國專利資訊院申請該設計圖為營業秘密之正本登錄,取得確認書。後續有修改時,也可同步針對更正之設計圖請求正本登錄。當發生營業秘密紛爭時,可請求營業秘密正本證明機關核發營業秘密正本證明,提供法院正本存在與時間點證明之用。且隨著「營業秘密正本證明機構」法制化,希望於營業秘密紛爭出現時,提交法院之營業秘密正本持有與時間點之證據資料能夠更具證據力[13]。 參、結語 綜上所述,本文簡單介紹韓國營業秘密保護中心針對營業秘密保護各類支援,從提供中小企業「企業營業秘密現況診斷」以瞭解其營業秘密保護現況,進而根據診斷結果提供「營業秘密標準管理系統」作為改善方案,健全企業對於營業秘密保護。再者,更提供了法制化之「營業秘密正本證明制度」提供了發生營業秘密外洩之企業可減緩舉證責任之事先預防。對機密管理能力的提升、機密爭議的有效舉辦,可說提供一完整、具效率之營業秘密管理體制。此一努力過程值得我國借鏡與參考。 [1] 韓國國家智慧財產委員會,依據智慧財產基本法第6條設立,屬於大統領直接管轄機關,目的為實現智財強國需要一個專責機關,進行國家策略之擬定以及相關政策之審議、調整與驗證。http://www.ipkorea.go.kr/index.do(最後瀏覽日:2014/08/28)。 [2] 지식재산권보호정책 협의회.此一協商會議推動之法律依據為智慧財產基本法第23條。 參韓國國家智財委員會,http://www.ipkorea.go.kr/notification/press_view.do#none;(最後瀏覽日:2014/09/10)。 [3] 韓國營業秘密保護中心介紹,https://www.tradesecret.or.kr/center/greeting.do (最後瀏覽日:2014/09/10)。 [4] 韓國專利資訊院依據韓國民法所成立之財團法人,負責韓國專利資訊之生產與普及,主要業務為執行韓國專利廳之業務。其組織內營業秘密保護組主要業務有二:一為保護策略,為營業秘密保護之負責單位;二為管理營業秘密正本證明制度、宣傳行銷標準管理系統與營業秘密保護中心之網站營運。詳見韓國專利資訊院組織圖與各部門業務,(最後瀏覽日:2014/09/10)。 [5] 韓國營業秘密保護中心,https://www.tradesecret.or.kr/main.do(最後瀏覽日:2014/09/10)。 [6] 企業營業秘密現況自我診斷表,分成15產業,包含蓄產業、漁業、礦業、製造業、電機、建築業、批發零售修理業、民宿與飲食業、運輸倉管通信業、金融保險業、不動產、教育服務業、保健業、其他公共社會個人服務業、家事服務業。韓國營業秘密保護中心,https://www.tradesecret.or.kr/info/autodiagnosis.do(最後瀏覽日:2014/09/10)。 [7] 韓國中小企業廳http://www.smba.go.kr/kr/index.do,與韓國專利廳一同為產業通商資源部之下之單位。 [8] 與韓國中小企業廳之中小企業技術守護中心(중소기업기술지킴센터)連結,提供企業安全管制分析與資訊安全事故預防服務與防止內部資料外洩之服務。 [9] 營業秘密正本證明服務雖已於2010年提供企業針對保護其非專利之技術或專利技術前階段之技術保護或創新研究,但是即使取得正本證明,在沒有可推定其資訊有效之法規的前提下,難以取得認可。因此,希望透過立法來取得法定推定效力,以提供企業更完善的營業秘密保護。 [10] 不當競爭防止暨營業秘密保護法於今(2014)年增設第9條之2至第9條之7關於營業秘密正本證明制度。 [11] 專利廳,2014年7月29日公告依據「不當競爭防止與營業秘密保護法」第9條第3項之1以及同法施行令第3條第3項指定韓國專利資訊院為正本證明制度之時間點認證機關並公告之。 [12] 例如技術臨置服務,意即大企業與中小企業協議將核心技術資料交與第三方中小企業協力財團之技術資料臨置中心保管之服務。詳細可參考기술자료임치센터,http://www.kescrow.or.kr/(最後瀏覽日:2014/09/10)。 [13] 韓國營業秘密保護中心於2014年5月28日舉辦之營業秘密外洩事例與強化管理能量方案研討會資料,專利廳報告之<01營業秘密保護政策>中指出,外洩事實認證困難,大部分企業無法舉證,僅能提出警告信。根據2013年專利廳統計,營業秘密外洩時,無任何處置佔31.1%、發送警告信佔27%。研討會相關文件請參考韓國營業秘密保護中心之公開資料,https://www.tradesecret.or.kr/bbs/referenceView.do(最後瀏覽日:2014/09/10)
費城將對含糖飲品課徵稅捐費城市議會於105年6月17日以13票對4票通過對含糖飲料每盎司課徵1.5美分的稅,預計於106年1月正式實施。 由於含糖飲料,容易導致肥胖及糖尿病,尤其在費城有68%的成人與41%的孩童過胖,此法案目的即在於勸阻消費者將多餘的錢用來購買這些不健康的飲料,希望能藉此幫助他們更健康。此法案通過後,估計每瓶裝兩公升的飲料及六盒裝的蘇打水各將漲價1美元左右,但是牛奶、新鮮水果或蔬菜含量50%以上的飲料則不在課稅範圍。此外,那些可以讓消費者自己添加糖的飲料,譬如咖啡,也不在課稅範圍,這意味著運動飲料、糖水、罐裝咖啡以及已添加糖的茶類都將被課稅,故有稱之為「汽水稅」。 依據費城財政局預估,汽水稅將使市府稅收增加9,100萬美元,預計運用在學前托兒班,學校,圖書館,娛樂中心,及其他公共場所,稅收也將資助抵免販售健康飲品企業的稅收。市長 Jim Kenny 也公開支持這項稅收,並在法案通過後表示這項稅收對於該市的社區及教育系統將會帶來歷史性的貢獻。 根據費城市新聞網(Philly.com)於16日報導:「這項稅收的徵收對象為飲料經銷商,目前尚無法統計將有多少稅收能回饋給消費者,但是估計12盎司的飲料約徵收18美分,2公升的飲料約徵收1美元,以及12瓶裝的飲料約徵收2.16美元。」。為此,飲料業者表達激烈的反對,並在法案通過後發表聲明表示將採取法律行動,並表示此項稅收並未考慮到低收入戶以及消費者對於無熱量飲料的選擇,所以是不公平的。而且這項稅收不僅影響費城人,對於所有美國人來說具有歧視性且極不受到歡迎。儘管美國飲料協會耗費了大筆的廣告費用來阻擋這項稅法的通過,費城市議會最後仍通過這項法案。 類似法案早在2014年,加州柏克萊市就已通過。只是,費城成為全美第一個針對含糖飲料課稅的大城市,其造成之影響較為顯著,目的在於減少含糖飲料的消費。至於其他城市,包括San Francisco(舊金山) 和 Boulder, Colo.(科羅拉多波德),正在考慮相似的立法,不過至今尚未通過。
通用人工智慧的透明揭露標準--歐盟通用人工智慧模型實踐準則「透明度 (Transparency)」章通用人工智慧的透明揭露標準--歐盟通用人工智慧模型實踐準則「透明度 (Transparency)」章 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年08月06日 歐盟人工智慧辦公室(The European AI Office,以下簡稱AIO) 於2025年7月10日提出《人工智慧法案》(AI Act, 以下簡稱AIA法案)關於通用型人工智慧實作的準則[1] (Code of Practice for General-Purpose AI Models,以下簡稱「GPAI實踐準則」),並於其中「透明度 (Transparency)」章節[2],針對歐盟AIA法案第53條第1項(a)、(b)款要求GPAI模型的提供者必須準備並提供給下游的系統整合者 (integrator) 或部署者 (deployer) 足夠的資訊的義務,提出模型文件(Model Documentation)標準與格式,協助GPAI模型提供者制定並更新。 壹、事件摘要 歐盟為確保GPAI模型提供者遵循其AI法案下的義務,並使AIO能夠評估選擇依賴本守則以展現其AI法案義務合規性的通用人工智慧模型提供者之合規情況,提出GPAI實踐準則。當GPAI模型提供者有意將其模型整合至其AI系統的提供者(以下稱「下游提供者」)及應向AIO提供相關資訊,其應依透明度章節要求措施(詳下述)提出符合內容、項目要求的模型文件,並予公開揭露且確保已記錄資訊的品質、安全性及完整性 (integrity)。 由於GPAI模型提供者在AI價值鏈 (AI value chain) 中具有特殊角色和責任,其所提供的模型可能構成一系列下游AI系統的基礎,這些系統通常由需要充分了解模型及其能力的下游提供者提供,以便將此類模型整合至其產品中並履行其AIA法案下的義務。而相關資訊的提供目的,同時也在於讓AIO及國家主管機關履行其AI法案職責,特別是高風險AI的評估。 AIO指出完整填寫與定期更新模型文件,是履行AIA法案第53條義務的關鍵步驟。GPAI模型提供者應建立適當的內部程序,確保資訊的準確性、時效性及安全性。模型文件所含資訊的相關變更,包括同一模型的更新版本,同時保留模型文件的先前版本,期間至模型投放市場後10年結束。 貳、重點說明 一、制定並更新模型文件(措施1.1) 透明度 (Transparency)章節提供模型文件的標準表格,做為GPAI實踐準則透明度章節的核心工具,協助GPAI模型提供者有系統性的整理並提供AIA法案所要求的各項資訊。表格設計考量了不同利害關係人的資訊需求,確保在保護商業機密的同時,滿足監管透明度的要求。 前揭記錄資訊依其應提供對象不同,各欄位已有標示區分該欄資訊係用於AI辦公室 (AIO)、國家主管機關 (NCAs) 或下游提供者 (DPs)者。適用於下游提供者的資訊,GPAI模型提供者應主動提供(公開揭露),其他則於被請求時始須提供(予AIO或NCAs)。 除基本的文件最後更新日期與版本資訊外,應提供的資訊分為八大項,內容應包括: (一)、一般資訊General information 1.模型提供者法律名稱(Legal name) 2.模型名稱(Model name):模型的唯一識別碼(例如 Llama 3.1-405B),包括模型集合的識別碼(如適用),以及模型文件涵蓋之相關模型公開版本的名稱清單。 3.模型真實性(Model authenticity):提供明確的資訊例如安全雜湊或URL端點,來幫助使用者確認這個模型的來源 (Provenance)、是否真實性未被更動 (Authenticity)。 4.首次發布日(Release date)與首次投放歐盟市場的日期(Union market release date)。 5.模型依賴(Model dependencies):若模型是對一個或多個先前投放市場的GPAI模型進行修改或微調的結果,須列出該等模型的名稱(及相關版本,如有多個版本投放市場)。 (二)、模型屬性(Model properties) 1.Model architecture 模型架構:模型架構的一般描述,例如轉換器架構 (transformer architecture)。 2.Design specifications of the model 模型設計規格:模型主要設計規格的一般描述,包括理由及所作假設。 3.輸出/入的模式與其最大值(maximum size):說明係文字、影像、音訊或視訊模式與其最大的輸出/入的大小。 4.模型總參數量(model size)與其範圍(Parameter range):提供模模型參數總數,記錄至少兩個有效數字,例如 7.3*10^10 參數,並勾選參數(大小)所在範圍的選項,例如:☐>1T。 (三)、發佈途徑與授權方式(Methods of distribution and licenses) 1.發佈途徑Distribution channels:列舉在歐盟市場上使用模型的採用法,包括API、軟體套裝或開源倉庫。 2.授權條款License:附上授權條款鏈結或在要求時提供副本;說明授權類型如: 開放授權、限制性授權、專有授權;列出尚有提供哪些相關資源(如訓練資料、程式碼)與其存取方式、使用授權。 (四)、模型的使用(Use) 1.可接受的使用政策Acceptable Use Policy:附上可接受使用政策連結或副本或註明無政策。 2.預期用途或限制用途Intended uses:例如生產力提升、翻譯、創意內容生成、資料分析、資料視覺化、程式設計協助、排程、客戶支援、各種自然語言任務等或限制及/或禁止的用途。 3.可整合AI系統之類型Type and nature of AI systems:例如可能包括自主系統、對話助理、決策支援系統、創意AI系統、預測系統、網路安全、監控或人機協作。 4.模型整合技術方式Technical means for integration:例如使用說明、基礎設施、工具)的一般描述。 5.所需軟硬體資源Required hardware與software:使用模型所需任何軟硬體(包括版本)的描述,若不適用則填入「NA」。 (五)、訓練過程(Training process) 1.訓練過程設計規格(Design specifications of the training process):訓練過程所涉主要步驟或階段的一般描述,包括訓練方法論及技術、主要設計選擇、所作假設及模型設計最佳化目標,以及不同參數的相關性(如適用)。例如:「模型在人類偏好資料集上進行10個輪次的後訓練,以使模型與人類價值觀一致,並使其在回應使用者提示時更有用」。 2.設計決策理由(Decision rationale):如何及為何在模型訓練中做出關鍵設計選擇的描述。 (六)、用於訓練、測試及驗證的資料資訊(Information on the data used for training, testing, and validation) 1.資料類型樣態Data type/modality:勾選樣態包括文字、影像、音訊、視訊或說明有其他模態。 2.資料來源Data provenance:勾選來源包括網路爬蟲、從第三方取得的私人非公開資料集、使用者資料、公開資料集、透過其他方式收集的資料、非公開合成(Synthetic )資料等。 3.資料取得與選取方式(How data was obtained):取得及選擇訓練、測試及驗證資料使用方法的描述,包括用於註釋資料的方法及資源,以及用於生成合成資料的模型及方法。從第三方取得的資料,如果權利取得方式未在訓練資料公開摘要中披露,應描述該方式。 4.資料點數量Number of data points:說明訓練、測試及驗證資料的大小(資料點數量),連同資料點單位的定義(例如代幣或文件、影像、視訊小時或幀)。 5.資料範疇與特性(Scope and characteristics):指訓練、測試及驗證資料範圍及主要特徵的一般描述,如領域(例如醫療保健、科學、法律等)、地理(例如全球、限於特定區域等)、語言、模式涵蓋範圍。 6.資料清理處理方法(Data curation methodologies):指將獲取的資料轉換為模型訓練、測試及驗證資料所涉及的資料處理一般描述,如清理(例如過濾不相關內容如廣告)、資料擴增。 7.不當資料檢測措施(Measures for unsuitability):在資料獲取或處理中實施的任何方法描述(如有),以偵測考慮模型預期用途的不適當資料源,包括但不限於非法內容、兒童性虐待材料 (CSAM)、非同意親密影像 (NCII),以及導致非法處理的個人資料。 8.可識別偏誤檢測措施(Measures to detect identifiable biases):描述所採取的偵測與矯正訓練資料存在偏誤的方法。 (七)、訓練期間的計算資源(Computational resources (during training)) 1.訓練時間(Training time):所測量期間及其時間的描述。 2.訓練使用的計算量(Amount of computation used for training):說明訓練使用的測量或估計計算量,以運算表示並記錄至其數量級(例如 10^24 浮點運算)。 3.測量方法論(Measurement methodology):描述用於測量或估計訓練使用計算量的方法。 (八)、訓練及推論的能源消耗(Energy consumption (during training and inference)) 1.訓練耗能(Amount of energy used for training)及其計量方法:說明訓練使用的測量或估計能源量,以百萬瓦時表示(例如 1.0x10^2 百萬瓦時)。若模型能源消耗未知,可基於所使用計算資源的資訊估計能源消耗。若因缺乏計算或硬體提供者的關鍵資訊而無法估計訓練使用能源量,提供者應披露所缺乏的資訊類型。 2.推論運算耗能的計算基準 (Benchmarked amount of computation used for inference1)及其方法:以浮點運算表示方式(例如 5.1x10^17 浮點運算)說明推論運算的基準計算量,並提供計算任務描述(例如生成100000個代幣Token)及用於測量或估計的硬體(例如 64個Nvidia A100)。 二、提供GPAI模型相關資訊(措施1.2) 通用人工智慧模型投放市場時,應透過其網站或若無網站則透過其他適當方式,公開揭露聯絡資訊,供AIO及下游提供者請求取得模型文件中所含的相關資訊或其他必要資訊,以其最新形式提供所請求的資訊。 於下游提供者請求時,GPAI模型提供者應向下游提供者提供最新模型文件中適用於下游提供者的資訊,在不影響智慧財產權及機密商業的前提下,對使其充分了解GPAI模型的能力及限制,並使該等下游提供者能夠遵循其AIA法案義務。資訊應在合理時間內提供,除特殊情況外不得超過收到請求後14日。且該資訊的部分內容可能也需要以摘要形式,作為GPAI模型提供者根據AIA法案第53條第1項(d)款必須公開提供的訓練內容摘要 (training content summary) 的一部分。 三、確保資訊品質、完整性及安全性(措施1.3) GPAI模型提供者應確保資訊的品質及完整性獲得控制,並保留控制證據以供證明遵循AIA法案,且防止證據被非預期的變更 (unintended alterations)。在制定、更新及控制資訊及記錄的品質與安全性時,宜遵循既定協議 (established protocols) 及技術標準 (technical standards)。 參、事件評析 一、所要求之資訊完整、格式標準清楚 歐盟AGPAI實踐準則」的「透明度 (Transparency)」提供模型文件的標準表格,做為GPAI實踐準則透明度章節的核心工具,從名稱、屬性、功能等最基本的模型資料,到所需軟硬體、使用政策、散佈管道、訓練資料來源、演算法設計,甚至運算與能源消秏等,構面完整且均有欄位說明,而且部分欄位直接提供選項供勾選,對於GPAI模型提供者提供了簡明容易的AIA法案資訊要求合規做法。 二、表格設計考量不同利害關係人的資訊需求 GPAI實踐準則透明度章節雖然主要目的是為GPAI模型提供者對由需要充分了解模型及其能力的下游提供者提供資訊,以便其在產品履行AIA法案下的義務。但相關資訊的提供目的,同時也在於讓AIO及國家主管機關履行其AI法案職責,特別是高風險AI的評估。因此,表格的資訊標示區分該欄資訊係用於AI辦公室 (AIO)、國家主管機關 (NCAs) 或下游提供者 (DPs)者,例如模型的訓練、資料清理處理方法、不當內容的檢測、測試及驗證的資料來源、訓練與運算的能秏、就多屬AIO、NCAs有要求時始須提供的資料,無須主動公開也兼顧及GPAI模型提供者的商業機密保護。 三、配套要求公開並確保資訊品質 該準則除要求GPAI模型提供者應記錄模型文件,並要求於網站等適當地,公開提供下游提供者請求的最新的資訊。而且應在不影響智慧財產權及機密商業的前提下,提供其他對使其充分了解GPAI模型的能力及限制的資訊。同時,為確保資訊的品質及完整性獲得控制,該準則亦明示不僅應落實且應保留證據,以防止資訊被非預期的變更。 四、以透明機制落實我國AI基本法草案的原則 我國日前已由國科會公告人工智慧基本草案,草案揭示「隱私保護與資料治理」、「妥善保護個人資料隱私」、「資安與安全 」、「透明與可解釋 」、「公平與不歧視」、「問責」原則。GPAI實踐準則透明度章節,已提供一個重要的啟示—透過AI風險評測機制,即可推動GPAI模型資訊的揭露,對相關資訊包括訓練資料來源、不當內容防止採取做一定程度的揭露要求。 透過相關資訊揭露的要求,即可一定程度促使AI開發提供者評估認知風險,同時採取降低訓練資料、生成結果侵權或不正確的措施。即便在各領域作用法尚未能建立落實配套要求,透過通過評測的正面效益,運用AI風險評測機制的資訊提供要求,前揭草案揭示的隱私、著作、安全、問責等原則,將可以立即可獲得一定程度的實質落實,緩解各界對於AI侵權、安全性的疑慮。 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) [1]The European AI Office, The General-Purpose AI Code of Practice, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/contents-code-gpai 。(最後閱覽日:2025/07/30) [2]The European AI Office, Code of Practice for General-Purpose AI Models–Transparency Chapter, https://ec.europa.eu/newsroom/dae/redirection/document/118120 。(最後閱覽日:2025/07/30)
美國擴大綠色科技與溫室氣體減量專利訴審領航方案為鼓勵綠色科技產業發展,美國商業部專利商標局(The U.S. Commerce Department's Patent and Trademark Office , 簡稱USPTO)宣布綠色科技與溫室氣體減量領航方案,USPTO表示,對於綠色科技與溫室氣體減量的專利申請案件,將給予加速審查(accelerate the examination)的優惠。美國商業部長Gary Locke表示,美國的競爭力繫於研發創新能力,協助綠色產業儘速得到專利保護將可以刺激是項產業發展。 除了經濟的誘因,行政上的便利也經常是政府用以推動政策的輔助工具,USPTO希望透過這項新措施,幫助相關產業的研發創新。而在研發創新上,廠商的生產方式或是產品如能更快速取得專利的保護,對於該產業的發展應有正面的效益。USPTO在2009年12月提出這項方案後,在2010年5月21日再次宣布將原方案所正面表列的專利類別(U.S. patent classifications, USPCs)刪除,亦即進一步擴大可申請案件的範圍。 美國在發展綠色科技的腳步上一直未曾停歇,除原有透過綠色公共採購(Green Public Procurement, GPP)來擴大此項產業市場,歐巴馬政府上台後更在2009年10月發布的13514號行政命令(Executive Order)要求聯邦機關訂定2020年以前溫室氣體排放減量的目標,實施策略上,政府機關採購目標以95%符合ENERGY STAR® 、FEMP、EPEAT等規格或認證產品優先。綠色公共採購提供的是市場面的誘因,此番USPTO提供的專利審查過程的加速,無異是給予綠色產業再一劑強心針。USPTO該方案執行期間以1年內3千件申請案為上限,此項措施如能有效刺激產業發展,值得加以觀察。