Uber竊取Waymo無人車技術機密一案，法院裁定返還1.4萬筆機密資料
Waymo是Google旗下發展無人車技術的公司，其員工Anthony Levandowski（以下簡稱Levandowski）於2016年2月離職並成立自動駕駛卡車公司Otto，而Uber於同年8月以6.8億美元併購該公司，Levandowski則任職於Uber的自動駕駛車部門。
Waymo在收到供應商誤發的電子郵件發現內含Uber的光學雷達（以下簡稱LIDAR）電路板工程圖，據Waymo表示，LIDAR是一種發展自動駕駛不可或缺的雷射感測器，該工程圖與Waymo設計的工程圖非常相似，此為工程師投入上千小時並投入數百萬美元研發而成。Waymo因而於今（2017）年2月對Uber提出告訴，主張Uber竊取其營業秘密與智慧財產，並表示Levandowski離開Waymo前曾使用私人硬碟下載公司上千筆機密資料，尚包括數名離職員工亦曾下載機密資料，且目前都任職於Uber。
今（2017）年5月美國加州北區聯邦地方法院依Waymo提出的有利證據，包含Uber明知或應知Levandowski握有1.4萬筆與Waymo智財相關的機密資料仍聘僱其為員工；且有完整紀錄顯示Levandowski離職前曾下載Waymo機密文件。因此裁定要求Uber限制Levandowski與相關員工使用與本案相關的LIDAR技術，且須於今年5月31日前返還Waymo，其中包含會議紀錄和Levandowski與相關員工電話紀錄。惟Uber仍可持續發展其自動駕駛技術，但賦予Waymo的律師及技術專家有權監視Uber未來的商業發展，並要求Uber必須在同年6月前調查Levandowski完整的LIDAR技術書面與口頭溝通紀錄，並提交給Waymo。
另方面，Waymo在此同時也宣布與Uber在美國的主要競爭對手Lyft建立自動車駕駛員的合作夥伴關係，挑戰Uber乘車服務的市場地位。本案將於今年6月7日進行審判程序，後續值得持續關注。
- Uber and Waymo face off in court over stolen self-driving tech, CNN TECH, May 3, 2017
- Uber must return stolen Waymo files, can continue self-driving work: U.S. judge , REUTERS, May 15, 2017
- Google's Waymo sues Uber over self-driving car technology, CNN TECH, Feb. 24, 2017
- Lyft and Waymo team up on self-driving cars, while a judge deals Uber a blow, THE WASHINGTON POST, May 15, 2017
- Lyft and Waymo are ganging up against Uber, NEW YORK POST, May 15, 2017
- Waymo Gains Edge Over Uber as Driverless-Car Case Heads to Trial, BLOOMBERG TECHNOLOGY, May 16, 2017
- Court Schedule, U.S. DISTRICT COURT, NORTHERN DISTRICT OF CALIFORNIA, May 25, 2017
林昭如
專案經理 編譯整理
Uber and Waymo face off in court over stolen self-driving tech, CNN TECH, May 3, 2017, http://money.cnn.com/2017/05/03/technology/uber-waymo-self-driving-cars/ (last visited May 22, 2017).
Uber must return stolen Waymo files, can continue self-driving work: U.S. judge , REUTERS, May 15, 2017, http://www.reuters.com/article/us-uber-alphabet-ruling-idUSKCN18B1W6 (last visited May 22, 2017).
Google's Waymo sues Uber over self-driving car technology, CNN TECH, Feb. 24, 2017, http://money.cnn.com/2017/02/23/technology/waymo-uber-google-lawsuit/ (last visited May 22, 2017).
Lyft and Waymo team up on self-driving cars, while a judge deals Uber a blow, THE WASHINGTON POST, May 15, 2017, https://www.washingtonpost.com/news/the-switch/wp/2017/05/14/lyft-and-waymo-just-teamed-up-on-self-driving-cars-taking-aim-at-a-common-enemy/?utm_term=.f267d71e5866 (last visited May 22, 2017).
Lyft and Waymo are ganging up against Uber, NEW YORK POST, May 15, 2017, http://nypost.com/2017/05/15/lyft-and-waymo-are-ganging-up-against-uber/ (last visited May 22, 2017).
Waymo Gains Edge Over Uber as Driverless-Car Case Heads to Trial, BLOOMBERG TECHNOLOGY, May 16, 2017, https://www.bloomberg.com/news/articles/2017-05-15/waymo-gains-edge-over-uber-as-driverless-car-case-heads-to-trial (last visited May 25, 2017).
Court Schedule, U.S. DISTRICT COURT, NORTHERN DISTRICT OF CALIFORNIA, May 25, 2017, http://www.cand.uscourts.gov/CEO/cfd.aspx?7137#Notes (last visited May 25, 2017).
歐盟執委會（European Commission）於2021年4月21日提出「人工智慧法律調和規則草案」（Proposal for a Regulation Laying Down Harmonised Rules on Artificial Intelligence (Artificial Intelligence Act) and Amending Certain Union Legislative Acts）（簡稱AI規則草案），旨在平衡「AI運用所帶來的優勢」與「AI對個人或社會所帶來的潛在負面衝擊」，促使會員國在發展及運用AI時，能採取協調一致的態度及方法，共同維護歐洲公民基本權利與歐盟價值。 歐盟自2019年起即倡議發展「值得信賴的AI」（Trustworthy AI）。AI規則草案之提出，除了落實執委會2019年至2024年之政策願景外，亦呼應2020年歐洲議會（European Parliament）之建議—針對AI應用之機會與利益採取立法行動，並確保合乎倫理原則。惟鑒於歐盟在環境、健康、公共事務、金融、交通、農業等領域對AI應用之高度需求，以及企業仰賴AI技術提升競爭優勢等因素，執委會係以「風險為基礎」之概念取向（risk-based approach）制定AI規則草案，避免對新技術發展造成不必要的限制或阻礙。 本規則草案將AI系統，依其「對歐盟基本權利或價值所創造的風險程度」，分為下列三種類型，並施以不同程度的監理方式： 一、不可接受之風險：原則上禁止使用此類型AI系統或使其進入歐盟市場。例如：利用潛意識技術操控個人、在公共場合利用「即時遠端生物辨識系統」進行執法、公務機關普遍對個人進行社會評分等。 二、高風險：於附錄中列出所謂高風險AI系統，要求高風險AI系統之提供者遵循風險管理、資料治理、文件紀錄保存、透明性與資訊揭露、人為監督、健全性、準確性與資安等要求；且AI系統進入歐盟市場前，需進行符合性評估（conformity assessment），進入市場後，則需持續監控。 三、非不可接受之風險亦非高風險：鼓勵AI系統提供者或使用者，自願建立行為準則（codes of conduct）。 AI規則草案亦鼓勵會員國建立AI監理沙盒（regulatory sandbox）機制，且以中小企業、新創公司為優先對象，使創新AI系統進入市場之前，能於可控環境中依明確計畫進行開發、測試與驗證。
循環型採購（Circular Procurement）相較於綠色採購（Green public procurement, GPP）所揭櫫的於採購產品、服務或勞務時選擇於其生命週期中對於環境造成衝擊較小者，循環型採購（Circular Procurement）可說是在綠色採購的基礎上，加入循環經濟（Circular Economy）強調最大化資源利用效率的概念，使對於環境的影響與衝擊並非唯一的標準，而應考量產品、服務或勞務對資源的利用效益。 歐盟執委會於2017年10月發布《循環經濟公共採購範例與指引》（Public Procurement for A Circular Economy: Good Practice and Guidance），其中指出循環型採購的意義在於促進歐盟邁向循環經濟轉型，藉由循環型採購所創造的需求，達成循環經濟所強調封閉資源循環（Closing the Loop）以最大化資源利用效率的概念，並肯認政府採購為推動循環經濟轉型的重要誘因之一。 具體的循環型採購做法，包含選擇具高度資源循環利用性的產品，例如可維修、再利用或利於回收再循環的產品，以及以採購服務代替採購硬體等，透過循環型採購對於資源利用效率的重視，支持符合循環經濟概念的產品設計、研發技術與商業模式等創新成果，與提出這些解決方案的企業或團隊，進而達成促進社會邁向循環經濟轉型與永續發展的目標。
新加坡網路安全局發布人工智慧系統安全指南，以降低AI系統潛在風險新加坡網路安全局（Cyber Security Agency of Singapore, CSA）於2024年10月15日發布人工智慧系統安全指南（Guidelines on Securing AI Systems），旨在強化AI系統安全，協助組織以安全之方式運用AI，降低潛在風險。 該指南將AI系統生命週期分成五個關鍵階段，分別針對各階段的安全風險，提出相關防範措施： （1）規劃與設計：提高AI安全風險認知能力，進行安全風險評估。 （2）開發：提升訓練資料、模型、應用程式介面與軟體庫之供應安全，確保供應商遵守安全政策與國際標準或進行風險管理；並辨識、追蹤及保護AI相關資產（例如模型、資料、輸入指令），以確保AI開發環境安全。 （3）部署：適用標準安全措施（例如存取控制、日誌記錄），並建立事件管理程序。 （4）運作與維護：持續監控AI系統的輸入和輸出，偵測異常與潛在攻擊，並建立漏洞揭露流程。 （5）壽命終期：應根據相關行業標準或法規，對資料與模型進行適當之處理、銷毀，防止未經授權之存取。 CSA期待該指南發布後，將有助於預防供應鏈攻擊（supply chain attacks）、對抗式機器學習攻擊（Adversarial Machine Learning attacks）等安全風險，確保AI系統的整體安全與穩定運行。
動物實驗顯示吸入奈米微粒會損害肺部與循環系統三月上旬甫於美國新奧爾良舉行的毒物學學會研討會，多數的論文將重點放在肺部暴露於奈米微粒的影響。例如來自美國太空總署休士頓太空中心的John T. James與其同僚，將奈米微粒噴入老鼠的呼吸道，於一週與三個月後再進行檢驗，結果發現儘管類似煤煙的碳奈米球狀物不會造成傷害，可是相當質量的商品化碳奈米管卻會顯著的損及肺部組織，甚至殺死幾隻老鼠。研究人員發現巨噬細胞(macrophages)會困住奈米管，不過隨之死亡。James認為研究小組所使用的劑量並不是非常不切實際，他估計在目前的美國聯邦碳吸入量法規限制下，相對於人體重量，工作人員在17天之內會吸入相等的劑量。 美國西維吉尼亞州國家職業安全與健康協會的Petia Simeonova與其同事，也觀察到接受類似劑量碳奈米管的老鼠會產生富含微粒的肺肉芽腫(granulomas)，研究人員也對心臟與主動脈的粒線體DNA進行損害檢查，粒線體傷害為發生動脈硬化(atherosclerosis)的先兆。 日本鳥取大學 (Tottori University )Akinori Shimada報告了首例奈米微粒從肺部移動到血液的系列圖像，碳奈米管一接觸到老鼠肺部極細小的氣管，即湧入穿過表面細胞的微小間隙，並且鑽入毛細血管，Shimada推測此會造成凝集甚至血栓。 羅徹斯特大學Alison Elder報告兔子吸入碳奈米球之後，增大了血液凝塊的敏感性。為了模擬糟糕的都市空氣污染，研究人員給予兔子每立方米包含70微克奈米球體微粒的空氣超過三小時，再觀察發生血液凝塊的時間，結果呼吸奈米微粒的兔子，一天之內即發生血液凝塊現象。因為發生的很快，所以Alison Elder認為奈米微粒是從肺部移動進入血流，而非從肺部送出凝血劑(clotting agents )。