新加坡個人資料保護委員會(Personal Data Protection Commission, PDPC)於2017年7月27日發布資料共享指引(GUIDE TO DATA SHARING),該指引協助組織遵守新加坡2012年個人資料保護法(Personal Data Protection Act 2012, PDPA),並提供組織內部和組織之間的個資共享指引,例如得否共享個資,與如何應用,以確保符合PDPA共享個資之適當方法;並得將特定資料共享而豁免PDPA規範。該指引共分為三部分,並有附件A、B。
指引的第一部分為引言,關於資料共享區分為三種類型探討:
共享包含向一或多組織為利用、揭露或後續蒐集個資;而在組織內共享個人已同意利用之個資,組織還應制定內部政策,防止濫用,並避免未經授權的處理、利用與揭露;還應考慮共享的預期目的,以及共享可能產生的潛在利益與風險。若組織在未經同意的情況下共享個資,必須確保根據PDPA的相關例外或豁免之規定。
指引的第二部分則在決定共享資料前應考慮的因素:
上述因素還能更細緻對應到附件A所列應思考問題,附件B則有相關作業流程範例。
指引的第三部分,具體說明如何共享個資,與資料共享應注意規範,並提供具體案例參考,值得作為組織遵守新加坡個人資料保護規範與資料共享之參考依據。
歐盟RoHS、WEEE政策實施在即,出身歐洲第一大品牌的飛利浦(Philips)率先響應,今年所有LCD監視器符合RoHS全面無鉛化,代工夥伴冠捷(AOC)隨第二季正式合併飛利浦顯示器事業部,也將導入無鉛製程。國內兩大LCD監視器製造大廠明基、光寶也已防患未然,製程無鉛化製程提早開跑。 飛利浦今年在台灣LCD監視器策略,其中之一是全面推展無鉛化產品線,W、P、B、S四大系列全面符合歐盟RoHS規定,鉛含量在○‧一%(1000ppm)以下,可說領先各品牌率先推出無鉛產品。 監視器製造大廠冠捷(AOC)已和飛利浦已簽訂顯示器事業部併購意向書,第二季起將正式啟動合併機制,而飛利浦在台灣僅留下採購、行政、台灣行銷業務部門。因此這套無鉛製程,也將如期導入至AOC的產線之中。至於國內製造大廠光寶、明基也已如期順利切換到無鉛製程。光寶目前綠色採購達成率已約七成,今年底則將達九成,因應製程無鉛化需要,還添購五部X光檢測設備,以期達到滴水不漏效果;至於明基明年起工廠端也不再生產舊款機種,一律符合無鉛化作業。 儘管無鉛製程難度相當高,不過對LCD監視器而言,挑戰最高卻是無汞化,因為冷陰極管(CCFL)內必含汞,所以歐盟規定裡則將CCFL燈管、投影機燈泡列為例外條款,不過隨著環保意識抬頭,LCD監視器業者已有以LED背光模組取代冷陰極管(CCFL)計畫。
Macy's 控告前執行副總與Burlington竊取其商業機密案Macy's公司(以下簡稱Macy's)今(2017)年6月在美國俄亥俄州南區聯邦法院控告前執行副總Kristen Cox(以下簡稱Cox)與其競爭對手Burlington公司(以下簡稱Burlington)竊取其具有零售產業競爭優勢的商業機密。Cox原任職於Macy's擔任執行副總與北區商店總監,於今年4月離職,並至Burlington擔任商店資深副總,Macy's主張該行為造成其傳統百貨公司與其他品牌商店的不當競爭。 Cox離職時,複印了Macy's的樓層規劃策略,及內含詳細銷售資訊的財務報告。亦在未經授權的情況下,下載儲存了財務績效、產品與品牌趨勢、消費喜好和商業策略有效性評估等資料。而Burlington挖角Cox的行為,不僅使Macy's失去優秀人才,更透過Cox獲知Macy's內部營運與商業策略等營業秘密,使Burlington取得不公平競爭之優勢。 由於Cox與Macy's有簽訂禁止競業、禁止招攬與保密條款,Macy's主張前揭行為已違反契約規定與忠實、誠信義務。同時,Macy's亦申請臨時禁制令,禁止Cox持續在Burlington工作,避免對Macy's造成不可彌補的損害。 另一方面,Cox也在紐約聯邦法院針對臨時禁制令提起反訴,主張Macy's競業條款要求其2年內不得在其他主要零售業工作之限制範圍太廣,並不合理,且Cox先前工作接觸的營業秘密,與現職工作內容毫無關聯且職掌業務不同,兩家公司的營業模式也有差異,故請求可繼續在Burlington工作。惟Macy's針對Cox選擇之管轄法院提出反駁,認為有任何爭議應以合約約定的俄亥俄州為管轄法院,此案後續值得關注。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw )」
韓國中小企業暨新創事業部發布「韓國新創政策」,力求成為全球前三大「新創企業之國」韓國中小企業暨新創事業部(Ministry of SMEs and Startups, MSS)於2023年8月30日公布「韓國新創政策」(Startup Korea),是一項提供新創企業中、長期支持的全面性政策。 韓國中小企業暨新創事業部部長李泳(LEE Young)指出,韓國新創生態圈受政府積極推動創新創業政策以及鼓勵創業的大力支持不斷蓬勃發展。而政府創新創業政策在面對近年來勢洶洶的全球數位浪潮中,必須有所變革創新,方足以因應現今數位經濟時代下之產業轉型需求,從而在競爭激烈的全球市場中勝出。 「韓國新創政策」提出三大重點策略: (1)超越邊界(Beyond Boundaries):MSS將打造國際級的創業生態新系統,以加速韓國新創企業與國際接軌。 放寬外國專業人才工作簽證(E-7 Visa)申請標準,向擁有創新技術發展可行性的外國新創提供創業家簽證(Startup Visa)和資金,以建立更具包容性的創業生態系統。 (2)團結一致(Solidarity):MSS將推動政府民間攜手整合資金投入新創,同時還將為新創企業引介更多的財務資源。 設立「韓國新創基金」(Startup Korea Fund),由政府與民間共同投資,目標是到2027年時基金總規模可達2兆韓元,將以具先進科學和工程創新技術的深度技術(Deep Tech)新創,例如AI、半導體等為重點投資對象。此外,亦將透過更多元的投資和貸款模式,增加新創企業取得資金的管道。 (3)產業群聚、平等機會以及開放式創新(Regional Startup, Equal Opportunity + Open Innovation):MSS將推動新創產業群聚生態鏈的發展,以及加速企業集團與新創企業的鏈結。 計劃建構新創產業群聚生態鏈,以帶動長期被忽視的區域產業發展可能性。例如將在定錨企業(Anchor Company)、大學以及研究機構緊密生活商圈中建設Space-K創業中心(Provincial Space-K)。又,推動新創與企業間之合作項目擴大到AI以及生物技術等十大新興產業。 藉由「韓國新創政策」,韓國力求實現新增5家百大新創獨角獸,以及成為全球前三大「新創企業之國」之目標。 面對全球數位轉型浪潮,台灣政府應從國際動向觀察政策趨勢,韓國中小企業暨新創事業部發布之「韓國新創政策」,非常值得我國參考借鏡。
日本發布《首席AI長指引》與《實務手冊》,強化資料來源可溯,引導企業將AI風險納入資料治理框架2026年3月1日,日本人工智慧(AI)安全研究所(Japan AI Safety Institute, J-AISI)發布《首席AI長指引 1.00版》(Chief AI Officer Guidebook (Version 1.00),下稱指引)與《首席AI長設置與AI治理實施實務手冊 1.00版》(Practical Manual for Establishing a Chief AI Officer and Implementing AI Governance (Version 1.00),下稱實務手冊)。兩份文件旨於促進AI時代下的永續企業經營(sustainable business operations),提升產品與服務品質、建立客戶與使用者的信任。 一、指引與實務手冊概覽 指引內容包含設立「首席AI長」(Chief AI Officer, CAIO)職位之目的、職責。實務手冊內容則進一步指出一種組織模式,其中首席AI長為獨立的高階主管,直接向執行長匯報,並在首席AI長下設立AI治理辦公室,以及建議設立一個「跨部門AI指導委員會(Company-wide AI Steering Committee)」,成員包括首席AI長、首席資料長、首席資訊長、首席技術官、首席資訊安全官、法律合規部門、資料保護官、人力資源部門以及關鍵業務部門。各業務部門與系統所有者應依照既有標準運作,並向人工智慧治理辦公室和資料治理組織提供必要資訊。 二、將AI特定風險納入資料治理框架:降低幻覺與偏見之具體作法 在AI系統的生命週期中,資料品質影響決定模型效能、可解釋應與透明度。 首席AI長的職責為整合AI、資料與技術策略,於確保企業信任與風險管理之基礎下,驅動企業創新與數位轉型,並最大程度提升企業價值。因此,首席AI長應與首席資料長、法務部門協調,規範資料的生命週期、設定品質指標(Quality Metrics),並嚴格核實第三方素材授權(licenses for third-party materials)。 以下介紹文件建議之AI資料生命週期(資料蒐集)之管理作法: (一)區分資料用途:針對每個使用案例與模型,區分(1)AI模型訓練用資料;(2)AI訓練完成後,用於驗證與評測模型產出品質的評估資料(evaluation data),此類資料不參與模型的優化調整,僅客觀確認模型的準確度;(3)於AI模型運行過程中,使用者輸入的資料(data entered during inference),包含提示詞、上傳的文件及系統日誌(Logs)。 (二)資料分類:企業應依資料機敏程度進行分類,如機密、個資、內部及公開資訊等分類,以便加以定義資料之蒐集方式、儲存方式、資料遮罩要求(masking requirement,包含去識別化),以及控管資料傳輸至外部AI服務之權限。 (三)落實可追溯性與透明度文件:應透過實務手冊18.3之資料表(Datasheets)進行標準化記錄,包含 1. 基本資訊,如資料及名稱與版本;資料所有者;資料建立日期、最後更新日期等。 2. 目的與使用範圍,如資料集的用於訓練、評估、優化等;資料使用範圍限內部,或可對外提供等。 3. 組成與範圍,如記錄資料筆數與特徵概況;目標期間、區域與族群,如年齡、產業;資料格式,如文字/影像/音訊等。 4. 資料來源與蒐集方法,包含資料來源(內部系統、客戶提供的資料、公開資料、供應商提供的資料等);資料蒐集方法(日誌、調查、網路爬蟲等);是否取得資料主體同意等。 5. 資料品質與預處理(preprocessing),包含:紀錄去識別化等資料轉換流程;規範資料標記之品質管理機制。 6. 代表性與偏見,如列出AI預期使用情境與目標客群的一致性;特定性別、年齡、地區是否存在代表性不足的偏差等。 7. 隱私與法源依據,如資料是否包含個人資料或敏感資訊;資料處理之法律依據,如資料主體同意、契約等;採取之隱私保護措施,如去識別化等。 8. 授權、權利與資料反覆使用之條件:使用條件,如授權條款、是否允許商業使用等。 9. 安全性與存取控制:儲存位置,如資料中心、雲端或本地以及是否加密;資料之存取權限,如控管檢視、編輯、匯出等權限。 10. 資料保存與銷毀:記錄訓練資料、評估資料、輸入資料等不同類型資料之儲存期限,並規定如儲存期限過後,需以不可回復之方式銷毀資料,或必要時,應匿名後歸檔等規定。 三、接軌國內實務:企業可參考EDGS規範健全AI風險管理需求 面對AI資料生命週期管理,建議我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》。EDGS同樣強調數位資料歷程管理,從資料生成、保護到維護的管理流程,有效強化資料的完整性。透過導入EDGS,企業不僅能提升內部創新、數位轉型,更能在面對AI糾紛時,提供歷程紀錄,從源頭端落實首席AI長所要求的循證治理目標。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)