日本總務省下設之實現車聯網社會研究會(Connected Car 社会の実現に向けた研究会,下稱車聯網研究會),於2017年4月19日第4次會議中提出當前日本車聯網面對之相關課題及策略目標。至目前為止日本智慧型運輸系統(Intelligent Transportation System)各自已發展出道路交通資訊通信系統(Vehicle Information and Communication System,簡稱VICS)、電子收費系統(Electronic Toll Collection System,簡稱ETC)、雷達防追撞(レーダー)等不同通訊技術,自動駕駛則發展至初期階段。日本當前發展中面臨其企業國際競爭力確保與強化、持續友善環境之可能性、高齡化及勞動生產力人口減少等問題。希望透過國家開發之系統及國際服務方式,利用交通資訊通信系統實現最佳的交通狀態,在人口稀少之地區利用無人駕駛系統,使駕駛不足之問題得以解決,對當地之購物及交通上可以加以協助。車聯網研究會設定之4大目標為:
透過利用車與車間通信等技術,降低事故之發生,普及車聯網等資通訊系統,車中行動模式之變革,並透過異業結合創造新的服務模式,達成安全、安心、便利之智慧聯網生活4大目標。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
2024年7月1日,美國實務界律師撰文針對使用生成式AI(Generative AI)工具可能導致的營業秘密外洩風險提出營業秘密保護管理的強化建議,其表示有研究指出約56%的工作者已經嘗試將生成式AI工具用於工作中,而員工輸入該工具的資訊中約有11%可能包含公司具有競爭力的敏感性資訊或客戶的敏感資訊,以Chat GPT為例,原始碼(Source Code)可能是第二多被提供給Chat GPT的機密資訊類型。系爭機密資訊可能被生成式AI工具提供者(AI Provider)用於訓練生成式AI模型等,進而導致洩漏;或生成式AI工具提供者可能會監控和存取公司輸入之資訊以檢查是否有不當使用,此時營業秘密可能在人工審查階段洩漏。 該篇文章提到,以法律要件而論,生成式AI有產生營業秘密之可能,因為營業秘密與著作權和專利不同之處在於「發明者不必是人類」;因此,由生成式 AI 工具協助產出的內容可能被視為營業秘密,其範圍可能包括:公司的內部 AI 平台、基礎的訓練算法和模型、輸入參數和輸出結果等。惟基於目前實務上尚未有相關案例,故生成式AI輸出結果在法律上受保護的範圍與條件仍需待後續的判例來加以明確。 實務專家提出,即使訴訟上尚未明確,企業仍可透過事前的管理措施來保護或避免營業秘密洩露,以下綜整成「人員」與「技術」兩個面向分述之: 一、人員面: 1.員工(教育訓練、合約) 在員工管理上,建議透過教育訓練使員工了解到營業秘密之定義及保護措施,並告知向生成式AI工具提供敏感資訊的風險與潛在後果;培訓後,亦可進一步限制能夠使用AI工具的員工範圍,如只有經過培訓及授權之員工才能夠存取這些AI工具。 在合約方面,建議公司可與員工簽訂或更新保密契約,納入使用生成式AI的指導方針,例如:明確規定禁止向生成式AI工具輸入公司營業秘密、客戶數據、財務信息、未公開的產品計劃等機密資訊;亦可增加相關限制或聲明條款,如「在生成式AI工具中揭露之資訊只屬於公司」、「限制公司資訊僅能存儲於公司的私有雲上」等條款。 2.生成式AI工具提供者(合約) 針對外部管理時,公司亦可透過「終端使用者授權合約(End User License Agreement,簡稱EULA)」來限制生成式AI工具提供者對於公司在該工具上「輸入內容」之使用,如輸入內容不可以被用於訓練基礎模型,或者該訓練之模型只能用在資訊提供的公司。 二、技術方面: 建議公司購買或開發自有的生成式AI工具,並將一切使用行為限縮在公司的私有雲或私有伺服器中;或透過加密、防火牆或多種編碼指令(Programmed)來避免揭露特定類型的資訊或限制上傳文件的大小或類型,防止機密資訊被誤輸入,其舉出三星公司(Samsung)公司為例,三星已限制使用Chat GPT的用戶的上傳容量為1024位元組(Bytes),以防止輸入大型文件。 綜上所述,實務界對於使用生成式AI工具可能的營業秘密風險,相對於尚未可知的訴訟攻防,律師更推薦企業透過訴訟前積極的管理來避免風險。本文建議企業可將前述建議之作法融入資策會科法所創意智財中心於2023年發布「營業秘密保護管理規範」中,換言之,企業可透過「營業秘密保護管理規範」十個單元(包括從最高管理階層角色開始的整體規劃建議、營業秘密範圍確定、營業秘密使用行為管理、員工管理、網路與環境設備管理、外部活動管理,甚至是後端的爭議處理機制,如何監督與改善等)的PDCA管理循環建立基礎的營業秘密管理,更可以透過上述建議的做法(對單元5.使用管理、單元6.1保密約定、單元6.4教育訓練、單元7.網路與環境設備管理等單元)加強針對生成式AI工具之管理。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
國際能源總署發布「2026年能源政策現況」報告,說明全球能源安全、政府支出與減碳政策趨勢國際能源總署(International Energy Agency, IEA)於2026年4月發布「2026年能源政策現況」(State of Energy Policy 2026)報告,盤點2025年全球能源政策發展。報告涵蓋84個國家,約占全球能源需求與排放量逾90%,並以IEA全球能源政策資料庫逾6,500項政策措施為基礎,分析能源安全、政府能源支出、能源效率規範、氣候承諾及各部門政策變化。 報告指出,近年全球供應鏈中斷、俄烏戰爭、關鍵礦物出口管制、極端高溫及中東衝突等因素,使能源再次成為國家安全與經濟安全核心議題。各國除持續強化石油及天然氣儲備制度外,也開始重視關鍵礦物、太陽能板、電池、變壓器及其他潔淨能源設備之供應鏈韌性。2025年已有19國採行35項關鍵礦物相關政策,主要聚焦於生產、精煉及回收之財務支持。 在政府支出方面,IEA估計2025年全球能源相關政府支出達4,050億美元,約占政府總支出1.4%,仍高於疫情前水準。惟部分國家已調整能源補助與稅額抵減制度,包括美國削減部分潔淨能源稅額抵減、歐盟復甦與韌性基金逐步屆期、中國降低再生能源補貼等,使2025年至2030年預估能源支出較先前預期下降約四分之一。 在能源效率與氣候政策方面,2025年部分國家放寬、延後或撤回能源效率標準,使全球約30%受管制能源消費受到影響;相較之下,僅約17%能源消費適用更嚴格標準。IEA並指出,2025年提交之氣候承諾整體上未顯示能源部門減排速度將明顯加快。 能源政策現狀報告顯示,各國能源政策正同時面對能源安全、物價負擔、產業競爭力、財政限制及淨零轉型等多重壓力,後續政策設計將更重視供應鏈韌性、財政可持續性及市場化支持機制。
Facebook因掃描用戶訊息而面臨訴訟2013年,Facebook用戶Matthew Campbell指控Facebook違反聯邦電子通訊隱私法及加州法律,並提出集體訴訟,要求Facebook必須支付每位受侵害的用戶最高一萬美元的賠償。原因是Facebook掃瞄用戶之私人對話內容中的網站連結,並計入網站的按「讚」總數,再將這些「讚」彙整入用戶的個人檔案後對用戶進行行為分析,最後針對該用戶的行為模式發送客製化的廣告, 造成用戶的困擾。 對此,Facebook辯稱其掃描用戶的訊息是很普遍的商業行為,因此屬於聯邦電子通訊隱私法例外條款的範疇,而且Facebook在2012年即已停止傳送客製化廣告,故Facebook要求撤銷此訴訟。 然而,2014年12月23日,美國加州奧克蘭地方法官 Phyllis Hamilton認為,雖然Facebook已經在2012年10月停止傳送客製化廣告,但Facebook同時並承認仍會持續分析用戶之訊息(理由是為了防止電腦病毒以及垃圾郵件),而且Facebook不願意提供任何有關目標式廣告手法的細節,使法院無法判斷這是否為普遍的商業行為而屬於聯邦電子通訊隱私法例外條款的範疇,因此,法院裁定駁回Facebook的撤銷申請,本案將繼續進行審理程序。
肯塔基州上訴法院認為,未經當事人同意即使用臉書上之tag功能標示出該當事人,並無違法美國肯塔基州上訴法院於月前駁回一名女子所提出的監護權認定案的上訴。該女子之上訴理由中提到:法院所據以決定監護權之證據之一,乃是未經她同意即被其他人標示出該女子姓名,並放在臉書(Facebook)上供人點閱、瀏覽的照片。但該州上訴法院並不同意這個看法,其在判決中指出:目前並無任何法律要求他人必須先取得該女子之同意後才能對之攝相,並上傳至臉書或其他網站;此外亦無任何法律規定其他人不得將該女子之姓名標示(tag)於這些照片上。 暫撇開其他法律不談,此一案件引人思考之與個人資料保護相關之處至少有二:首先,是關於法律適用的部分,亦即,如本案發生在日後個人資料保護法開始施行後的台灣,則該法第51條第1項(註1)之排除規定是否適用的問題;其二則是法律政策的部分,究竟在這個資訊數位化且易於搜尋的網路時代,為個人或家庭活動目的而毫無設限(例如本案之供不特定人瀏覽)的利用他人之個人資料是否確無為保護個人資料為著眼點之規範必要?(在肯塔基州這個案子裡,此一「無規範」的結果或許是正面的,但在其他的許多狀況,可能並非如此。) 註1:個人資料保護法第51條第1項:「有下列情形之一者,不適用本法規定:一、自然人為單純個人或家庭活動之目的,而蒐集、處理或利用個人資料。二、於公開場所或公開活動中所蒐集、處理或利用之未與其他個人資料結合之影音資料。」