BS 10012:2009個人資訊管理系統近期轉版,英國標準協會已於2017年3月31日發布BS 10012:2017新版標準,此次修改主要係為遵循歐盟一般資料保護規則GDPR (General Data Protection Regulation )之規定。為了讓企業組織能更有效率整合內部已導入之多項標準,新標準採用ISO/IEC附錄SL之高階架構(High Level Structure),該架構為通用於各管理系統的規範框架。
2017新版架構由原本的6章變為為10章,新架構如下:
新標準主要修改內容如下:
BS 10012:2009版本將於2018年5月25日廢止,公司驗證轉版的過渡期為24個月,因此2019年3月未轉版者證書失效。
聯邦檢察官指出 19 歲的 Curtis Salisbury ,在九月二十六日針對他在密蘇里州的聖路易市盜錄電影,並在網路上散佈等非法行為坦承犯案。 Salisbury 利用工作之便,於下班後使用數位錄影機及錄音器材盜錄兩部電影,進而在網路上散佈而遭到起訴。 Salisbury 因而成為第一位根據 “ 家庭娛樂及著作權法案 ” (Family Entertainment and Copyright Act) 而遭受起訴者。 家庭娛樂及著作權法案在 2005 年四月由國會通過,致力於遏止網路上的著作權侵害行為。法案中規定,運用視聽器材於電影院中盜錄電影者,可以處$ 250,000 罰金及三年以下有期徒刑,若進而在網路上傳播者,則需承擔額外的罰則。 儘管這樣的結果使大多數電影製片業者歡欣鼓舞。然而,如此嚴厲的刑罰具有爭議性,原因在於嚴厲的罰則是為暴力犯罪而設計,若應用於著作權相關議題時,實非一個明智的選擇。
澳洲專利法新制上路澳洲於去(2012)年通過「智慧財產權法修正案」 (Intellectual Property Laws Amendment Act 2012),主要修正條文已於今(2013)年4月15日起正式施行。此次的修法大幅度提高了可專利性的審查標準,為澳洲專利制度帶來重大變革。新法適用於2013年4月15日以後提出實體審查申請之專利申請案,在新法施行後專利申請案將受到更嚴格的審查。 重要修正如下: ‧新法去除了舊專利法關於先前技術的地理區域範圍的限制。將其他各國的先前技術也一併納入考量,規範較舊法更為國際化。 ‧新法只要求所屬技術領域具有通常知識者「可能了解」且「技術相關」即可,放寬了用來判斷進步性根據之先前技術標準,使得符合進步性的要求較舊法為提高。 ‧新專利法要求專利說明書需揭露系爭發明特定的(specific)、主要的(substantial)、可信的(credible)用途,以滿足實用性的要件。此外,專利說明書上之描述必須清楚且完整,使所屬技術領域中具有通常知識者得以了解文件內容並可據以實施, ‧新法對於可專利性的認定改採「概然性權衡」(balance of probabilities)標準,亦即若專利審查員認為,未來在進行專利有效性審理,法院有超過50%的機率認定系爭發明不具可專利性時,審查委員即得駁回該申請案。 ‧增加了修正專利說明書時禁止加入新事項的限制規定,對於專利的申請益趨嚴格。 此次修法是澳洲專利制度近20年以來的最大變革,經過此次修正可預見未來申請取得澳洲專利的難度將大幅提升。更值得注意的是,由此次修正,可發現澳洲專利制度已向大多數國家的規範靠攏,使得澳洲專利法與國際間其他國家如美國、歐盟等國家的規定更為協調一致。
經濟合作與發展組織發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》經濟合作與發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD)於2023年2月23日發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》(Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI)。本報告整合ISO 31000:2018風險管理框架(risk-management framework)、美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)人工智慧風險管理框架(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)與OECD負責任商業行為之盡職調查指南(OECD Due Diligence Guidance for Responsible Business Conduct)等文件,將AI風險管理分為「界定、評估、處理、治理」四個階段: 1.界定:範圍、背景、參與者和風險準則(Define: Scope, context, actors and criteria)。AI風險會因不同使用情境及環境而有差異,第一步應先界定AI系統生命週期中每個階段涉及之範圍、參與者與利害關係人,並就各角色適用適當的風險評估準則。 2.評估:識別並量測AI風險(Assess: Identify and measure AI risks)。透過識別與分析個人、整體及社會層面的問題,評估潛在風險與發生程度,並根據各項基本價值原則及評估標準進行風險量測。 3.處理:預防、減輕或停止AI風險(Treat: Prevent, mitigate, or cease AI risks)。風險處理考慮每個潛在風險的影響,並大致分為與流程相關(Process-related)及技術(Technical)之兩大處理策略。前者要求AI參與者建立系統設計開發之相關管理程序,後者則與系統技術規格相關,處理此類風險可能需重新訓練或重新評估AI模型。 4.治理:監控、紀錄、溝通、諮詢與融入(Govern: Monitor, document, communicate, consult and embed)。透過在組織中導入培養風險管理的文化,並持續監控、審查管理流程、溝通與諮詢,以及保存相關紀錄,以進行治理。治理之重要性在於能為AI風險管理流程進行外在監督,並能夠更廣泛地在不同類型的組織中建立相應機制。
解析生技製藥研發成果涉及智慧財產保護之新課題