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。
自2016年Mirai殭屍網路攻擊事件後,物聯網設備安全成為美國國會主要關注對象之一,參議院於2017年曾提出「2017年物聯網網路安全促進法」(Internet of Things Cybersecurity Improvement Act of 2017)草案,防止美國政府部門購買有明顯網路安全性漏洞之聯網設備,並制定具體規範以保護聯網設施之網路安全,然而該法案最終並未交付委員會審議。 2019年4月,美國參議員Mark Warner提出「2019年物聯網網路安全促進法」草案(Internet of Things Cybersecurity Improvement Act of 2019),再度嘗試建立物聯網網路安全監管框架。本法將授權主管機關建立物聯網設備所應具備之安全性條件清單,而該清單將由美國國家標準與技術研究院(National Institute of Standards and Technology)擬定,並由管理與預算局(Office of Management and Budget, OMB)負責督導後續各聯邦機關導入由美國國家標準與技術研究院所制定之網路安全指引。本法草案相較於2017年的版本而言雖較具彈性,惟網路安全專家指出,清單之擬定與執行管理分別交由不同單位主責,未來可能導致規範無法被有效執行,且聯邦各層級單位所需具備之資安防護等級不盡相同,如何制宜亦係未來焦點。
啟動印度專利市場:印度推出國家智財政策草案2014年12月19日,印度官方智財政策智庫公佈草擬的國家智財政策,該智庫成員囊括法官、律師等智財領域專家。草案的主要口號,為打造「創新印度」! 為達成利用智慧財產權,推動國內先進技術發展之目標,配合「國內自產自銷」、「推動數位內容軟實力」等相關政策,草案提出8大智財政策改革面向,包含:「智財意識推廣」、「智財創造」、「新智財法令與法制架構」、「智財管理運用」、「國內創新商業化」、「智財執法」、以及「智財人力培育」等。其中值得注意的,為根據印度專利局資料顯示,印度專利申請案統計中有75%的申請來源為國外,印度智財政策智庫認為,這對國內創新與科技產業、學研機構來說是個警訊,應強化國內研發人員對於商業化與智慧財產權的相關知識;並且,對於促進智財權創造以及技術商業化,草案亦提出研發補助、租稅減免方案,期能增進國內智財創新動能;最後,因應增加國內專利申請數量與品質之目標,提昇國內專利審查能耐,即為必要配合之政策。 我國2013年推出智財戰略綱領至今,已進入第3年,面對國際上瞬息萬變的市場與法制環境,新興市場如印度最新作出之智財政策,對我國政府具有一定參考價值。
IBM提出「人工智慧日常倫理」手冊作為研發人員指引隨著人工智慧快速發,各界開始意識到人工智慧系統應用、發展過程所涉及的倫理議題,應該建構出相應的規範。IBM於2018年9月02日提出了「人工智慧日常倫理」(Everyday Ethics for Artificial Intelligence)手冊,其以明確、具體的指引做為系統設計師以及開發人員間之共同範本。作為可明確操作的規範,該手冊提供了問責制度、價值協同、可理解性等關注點,以促進社會對人工智慧的信任。 一、問責制度(Accountability) 由於人工智慧的決策將作為人們判斷的重要依據,在看似客觀的演算系統中,編寫演算法、定義失敗或成功的程式設計人員,將影響到人工智慧的演算結果。因此,系統的設計和開發團隊,應詳細記錄系統之設計與決策流程,確保設計、開發階段的責任歸屬,以及程序的可檢驗性。 二、價值協同(Value Alignment) 人工智慧在協助人們做出判斷時,應充分考量到事件的背景因素,其中包括經驗、記憶、文化規範等廣泛知識的借鑑。因此系統設計和開發人員,應協同應用領域之價值體系與經驗,並確保演算時對於跨領域的文化規範與價值觀之敏感性。同時,設計師和開發人員應使人工智慧系統得以「了解並認知」用戶的價值觀,使演算系統與使用者之行為準則相符。 三、可理解性(Explainability) 人工智慧系統的設計,應盡可能地讓人們理解,甚至檢測、審視它決策的過程。隨著人工智慧應用範圍的擴大,其演算決策的過程必須以人們得以理解的方式解釋。此係讓用戶與人工智慧系統交互了解,並針對人工智慧結論或建議,進而有所反饋的重要關鍵;並使用戶面對高度敏感決策時,得以據之檢視系統之背景數據、演算邏輯、推理及建議等。 該手冊提醒,倫理考量應在人工智慧設計之初嵌入,以最小化演算的歧視,並使決策過程透明,使用戶始終能意識到他們正在與人工智慧進行互動。而作為人工智慧系統設計人員和開發團隊,應視為影響數百萬人甚至社會生態的核心角色,應負有義務設計以人為本,並與社會價值觀和道德觀一致的智慧系統。
國際產業創新合作策略實例 – 歐盟之歐洲科技與創新機構(EIT)