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).
德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南（Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen），旨在提升企業數位化與社會責任，並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議： 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時，必須將影響評估列入開發流程，並列為公司應遵守的道德倫理守則，以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義，企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息，並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此，企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下，可能會增加理解性和可追溯性難度，但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中，應特別關注並進一步討論。另外，透過教育及使用說明協助及控制功能，教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段（演算法，機器學習，AI）。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外，應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外，例如透過幫助頁面，儀表板或部落格，解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策，使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施，使用戶理解是否及如何使用相關演算法，此可能包括使用自動化決策，使用特定資料組和使用技術的目的，亦即使用戶對演算法，機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估，目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言，將可帶來巨大的利益，因此應該充分利用。例如，人工智慧可降低語言障礙，幫助行動不便的人可更加獨立自主生活，改善醫療診斷，提升能源供應效率，甚至是交通規劃和搜索停車位，都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展，應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間，同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要，但應兼顧受影響者的利益，並與廣大公眾利益找出妥協平衡點，且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時，應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如，可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分，必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同，資料不完整或錯誤，將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭，如果可能的話，只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此，確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況，特別是在自我學習系統中資料引入的標準，並根據錯誤來源進行檢查，且儘可能全面記錄，針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法，機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要，在開發預期用途的演算法時必須納入考量，對員工應針對道德影響進行培訓，並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題，並特別注意資料饋送，以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程，例如在車輛的自動控制或醫療診斷中，應設計成由責任主體保留最終的決策權力，直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任，並非透過對方法的無條件追踪來實現，而是經過仔細測試，學習和記錄來實現
英國資訊專員辦公室關於退出歐盟後續個資保護回應與未來影響英國資訊專員辦公室(Information Commissioner's Office, ICO)表示不論是否仍為歐盟會員國，英國仍需要明確有效的資料保護法，而關於公投退出歐盟(Brexit)結果，ICO發言人表示：「資料保護法是屬地的，不問公投結果為何，若英國不再是歐盟的成員國，即將施行的一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)亦不會直接適用於英國。然若英國希望在平等條件下的歐盟單一市場進行交易，我們必須證明資料保護是充足的，亦即英國資料保護標準必須符合2018年即將施行的歐盟的資料保護監管框架。對於許多跨境經營的企業與服務而言，遵循資料保護法律與歐盟一致性規範，既是企業組織，亦是消費者和公民所關注重點。ICO致力於與其他國家的監管機構密切合作，而且未來亦是如此。目前明確的法律保護相當重要，且考量到經濟發展，ICO會向政府提出建議，英國相關法規之改革仍屬必要。」 Brexit後，英國企業資料仍需傳輸至第三國，因此英國可能需爭取類似於瑞士、加拿大等，由歐盟執委會認定資料保護符合充足保護水準之模式；或是尋求類似歐盟與美國針對資料傳輸協議模式。然而目前英國的資料保護法(Data Protection Act 1998)與當前的歐盟資料保護指令仍具一致性，而目前資料從英國傳輸至第三國仍然需依標準契約條款(Standard Contractual Clauses)，或英國授權有約束力的企業自我拘束規則(Binding Corporate rules)，然而目前英國退出歐盟程序進行中，相關資料保護傳輸之法規範，仍待後續密切觀察。
英國財政部宣布將不再採用二代民間融資英國財政部於2018年10月29日宣布將不再採用二代民間融資（Private Finance 2，PF2）。 PF2是英國自1992年推行的民間融資提案（Private Finance Initiative， PFI）的進階版。PFI屬於「公私協力」（Public Private Partnerships）範疇，其概念為政府運用民間機構的管理能力及商業的專業知識，和民間機構簽訂PFI契約，先由民間機構興建、營運公共建設，政府再向民間機構購買該公共建設之公共服務。政府在民間機構營運公共建設後，依據雙方契約所訂之評估指標及規範，檢視民間機構之服務品質有無符合約定，再予以付款，倘未達到績效指標或資產無法提供服務時，則有扣款機制。 PFI在英國運作20多年，雖確實有效減輕政府財政負擔，但也有長期計劃缺乏彈性、私部門獲利太多、採購耗時等缺點。因此，英國於2011年對PFI進行改革，推出PF2。PF2有PFI制度及基本架構，但讓政府參股投入部分資金，成為投資者之一；簡化案件行政程序，從計畫啟動到選出最優申請人，原則不得超過18個月；要求民間機構披露公開資產報酬，提升透明度等。 PFI和PF2契約雖然已用於資助學校、醫院和其他基礎設施的建設，但此二模式的使用率近來已顯著下降，此可從英國雖修正PFI推出PF2，但PF2迄今僅使用了六次，以及目前的PFI及PF2契約，有86%是在2010年前簽立可證。此外，採用PFI或PF2契約後，如發生契約提前終止情形，機關須依約買回公共建設，導致仍須支付高額費用，凸顯PFI或PF2契約難以調整的不靈活性而飽受批評。又，預算責任辦公室（Office of Budget Responsibility）亦表示民間融資提案(private finance initiative)對政府的財政具有風險。 英國財政部已聽取前述各個關注，並且決定未來的施政規劃不再採用PF2 ，但財政部同時表示不會終止現有的PFI和PF2契約，會履行承諾完成履約，因為契約終止所生之高額補償，將使PFI或PF2不具「公帑節省價值」（Value for Money），故政府仍將繼續致力提高現有PFI契約的價值。 PFI起源於英國，此模式受不少國家效尤。而今英國宣布不再採用PFI的進階模式－PF2，此政策對PFI有無影響，以及英國政府未來是否會再規劃新的採購模式或公私協力措施以建設公共服務設施，相信將受到各國的關注。
德國完成800MHz頻譜重分配德國電信監理機關Bundesnetzagentur (BNetzA)於2010年5月宣告完成包括800MHz、1.8GHz、2GHz和2.6GHz等多頻帶中共計41塊頻段的頻譜拍賣，成為歐洲第一個完成數位紅利頻譜重分配的國家。 本次拍賣主要由四個行動營運商（E-Plus、T-Mobile、Vodafone、O2）參與投標，歷經224回合競標，挹注政府約43.8億歐元收入，遠低於之前預估的80億歐元，也遠低於10年前的3G頻譜500億歐元。 只有三家業者（T-Mobile、Vodafone、O2）取得數位紅利800MHz頻譜使用權；未得標的E-Plus公司則早已表達意願，將租用其中一個得標者的新網路頻寬，以使用數位紅利。 本次拍賣並沒有產生新的市場參進者，此狀況讓那些希望開放新頻譜即可刺激新的市場競爭的人頗為失望。惟BNetzA以為，目前市場上已經有約100家的MVNO業者和為數眾多的次品牌服務經營者在競爭，監管機關看不出應執行拍賣條款中「應有利新的市場參進者」的理由。 市場主導者T-Mobile已經宣稱，將率先於今年開始利用800MHz測試發展LTE服務。但由於在800MHz段部署LTE網路將與歐洲其他國家（主要指TeliaSonera公司在瑞典和挪威）早先同意於2.6GHz佈建的網路技術有異，而在密集的城市環境中，在800MHz與2.6GHz頻段同時部署LTE被視為是相當理想的網路佈建策略，歐盟現階段正在想辦法調和兩個頻段的和諧使用策略中。