歐盟和德國對於自動駕駛及智慧交通系統之個人資料保護發展
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
歐盟於2018年11月間通過Regulation (EU) 2018/1807，即促進非屬個人資料（下簡稱個資）之資料流通規則（下簡稱規則），藉以促進歐洲單一數位市場之規模經濟，並於2019年05月28日開始適用，據此，歐盟執委會亦因應該規則而頒布指引（COM(2019) 250 final），以釐清規則與GDPR之互動關係。 該規則開宗明義表示其制定係為了促進非屬個資之資料（下稱資料）流通，即其適用範圍包含（1）提供予歐盟境內之用戶使用，或（2）在歐盟境內之人依其需要所衍生者等資料，但排除GDPR第4條所定義之個資，故不排除GDPR之適用可能，申言之，若資料集中同時含有資料與個資，則流通則應分別適用本規則及指引（資料部份）與GDPR（個資部份）。 此外，為有效達成資料流通，各個歐盟成員國原則上禁止作出資料在地化要求（Data Localisation Requirements），例外僅於公共安全之前提下，且有充分的理由，方得做出合比例性之要求，並於單一資訊網站上即時更新資料在地化要求之清單，不過至遲在2021年05月30日前，成員國須確認其境內之相關規範已無前開例外之資料在地化要求。 又，為使歐盟各成員國就資料流通之無礙溝通，各成員國應設單一聯繫窗口，而在（1）歐盟相關規定或（2）國與國間不具特定合作機制，致成員國無法取得資料之近用權限時，該成員國之單一聯繫窗口得向資料所屬成員國之單一聯繫窗口發出協助請求，並附上請求之原因說明與近用資料之法律依據。 綜上，本規則及其指引與GDPR及其相關規定，對於資料與個資等流通分別建構出穩固的法律系統與環境。
世界智慧財產權組織發表2020年全球創新指數報告世界智慧財產權組織（World Intellectual Property Organization, WIPO）於2020年9月2日發表「2020年全球創新指數報告」（Global Innovation Index 2020, GII 2020），報告中比較131個經濟體之最新全球創新趨勢。GII為一年一度發行之報告，除了比較不同經濟體的創新指數外，每年會挑選不同創新議題進行深度研究，2020年研究主題為「誰投資創新？」（WHO WILL FINANCE INNOVATION?）。 GII的報告評比，區分為七大指標分別為：組織機構（Institutions）、研發與人力資源（Human capital and research）、基礎建設（Infrastructure）、市場成熟度（Market Sophistication）、企業成熟度（Business sophistication）、知識技術產出（Knowledge and technology outputs）以及創意產出（Creative outputs）。其下再區分為21個次標和80個小標例如政府效能（Government effectiveness）、法規範環境建構（Regulatory environment）、教育支出占GDP比例、外國學生比例、R&D支出占GDP比例、生態永續度、高科技出口、資通訊服務出口等。2020年評比全球創新指數最高的10個國家排名分別為：瑞士、瑞典、美國、英國、荷蘭、丹麥、芬蘭、新加坡、德國和南韓，均為高所得國家；這也是南韓第一次躋身進入前10名。 另外報告中亦說明，2020年COVID-19大流行引發前所未有的經濟停滯。在COVID-19爆發之前，研發支出成長明顯快於全球GDP成長，創業投資（Venture capital）和IP應用達到高峰，但疫情發生的現階段全球經濟成長大幅度下降。然而經濟成長停滯之下，突破性技術創新的潛力仍在繼續存在，例如許多仍保有現金流的大型ICT企業仍持續推動數位創新，製藥技術與生物科技產業的研發支出大量增加，健康產業研發也受到重點關注。此外，COVID-19危機亦會促進傳統產業（例如旅遊、教育和零售等）之創新，以及改變企業在本地或全球之生產工作組織方式。而在各國政府為忙於制定緊急救濟計畫（emergency relief packages），以緩解地域封鎖所造成的負面影響和經濟衰退的同時，這些緊急救濟計畫對新創公司之融資多半不夠明確，到目前為止，各國政府並沒有創新研發作為當前刺激經濟計畫中的優先事項（priority）。 報告中針對「誰投資創新？」之主題，統計數據顯示創新金融（Innovation finance）雖然受疫情影響有所下降，但金融體系尚屬健全。惟資助新創企業的資金正在枯竭（drying up），北美、亞洲和歐洲地區的創業投資交易也急劇下降，幾乎看不到首次公開發行（IPO）。即使是倖存下來的新創公司，其盈利能力和對創投者（Venture Capitalist）的吸引力也在下降。也因為疫情影響，創投者減少對創新、小型和多元化的新創事業提供資金，取而代之關注所謂的「大型交易」（mega-deals），也就是資助大型企業的發展，並將投資領域轉向健康、線上教育（online education）、大數據、電子商務和機器人科技。此外，報告中亦說明近期創投多半集中在可以短期得到報酬的創新事業，例如資通訊軟體及服務、消費性產品服務、金融商品等，取得創投機構大量資金。相較之下，若研發較為複雜的前瞻科學技術，反而取得之資金較少；同時COVID-19惡化此現象，使研發期較長之產業和企業面臨更嚴峻的財務限制。
Trader Joe’s v.s. Pirate Joe’s 超市品牌商標之爭居住於溫哥華的加拿大人Michael Hallatt(以下簡稱Hallatt)，在加拿大設立了一家超市名為”Pirate Joe’s”，其貨品來源主要來自美國知名大型超商Trader Joe’s的產品，每年往來美國、加拿大平均花費近35萬美元購買Trader Joe’s的產品，包含有機沾醬、巧克力餅乾、裹著牛奶巧克力的洋芋片等熱門產品。 自稱為Trader Joe’s的最忠實客戶Hallatt，卻於今年(2013)被Trader Joe’s於美國境內提出訴訟，Trader Joe’s主張Hallatt經營Pirate Joe’s的方式侵害其商標權(trademark infringement)、不實廣告(false advertising)、使消費者誤認Pirate Joe’s有經Trader Joe’s授權或認同(false endorsement)等。 Trader Joe’s表示其花費大量時間及心力洞悉消費市場需求及產品推出時機點，逐項開發及製造產品，而Hallatt卻不費吹灰之力，直接買進相關產品後於加拿大以較高價格再次販售。Pirate Joe’s的經營模式可能誤導甚至欺瞞消費者使消費者誤認Pirate Joe’s為經過Trader Joe’s授權或同意之賣商。此外，Trader Joe’s認為Pirate Joe’s店面視覺上與Trader Joe’s超市外觀十分相近，有抄襲Trader Joe’s著名的商業表徵(South Pacific trade dress)。更甚者，Trader Joe’s認為Pirate Joe’s販售的有可能是已經受損的、過期的或其他不符合Trader Joe’s品管標準的產品，Pirate Joe’s這樣的銷售行為將導致Trader Joe’s無法解決前述所指出的產品潛在問題，嚴重毀損Trader Joe’s商譽及品牌形象。 另一方面，Hallatt則認為他僅是為了加拿大消費者方便，為消費者省去交通成本、時間等，讓消費者在加拿大即可購買到美國Trader Joe’s的產品，其認為其有權利再次銷售其合法購買取得的商品，即便他販售的價格稍微高些。 此訴訟目前仍在進行中，一方為美國知名大型超商Trader Joe’s，另一方為販售Trader Joe’s產品的加拿大超商Pirate Joe’s，在「品牌形象保護」及「產品合法再銷售範疇」兩者權衡下，究竟這場商標相關爭訟結果為何值得拭目以待。
英國發布人工智慧網路資安實務守則英國政府於2025年1月31日發布「人工智慧網路資安實務守則」（Code of Practice for the Cyber Security of AI，以下簡稱「實務守則」），目的是提供人工智慧（AI）系統的網路資安指引。該實務守則為英國參考國際上主要標準、規範後所訂定之自願性指引，以期降低人工智慧所面臨的網路資安風險，並促使人工智慧系統開發者與供應商落實基本的資安措施，以確保人工智慧系統的安性和可靠性。 由於人工智慧系統在功能與運作模式上與傳統網路架構及軟體有明顯的不同，因此產生新的資安風險，主要包含以下： 1. 資料投毒（Data Poisoning）：在AI系統的訓練資料中蓄意加入有害或錯誤的資料，影響模型訓練結果，導致人工智慧系統產出錯誤推論或決策。 2. 模型混淆（Model Obfuscation）：攻擊者有意識地隱藏或掩飾AI模型的內部運作特徵與行為，以增加系統漏洞、引發混亂或防礙資安管理，可能導致AI系統的安全性與穩定性受損。 3. 輸入間接指令（Indirect Prompt Injection）：藉由輸入經精心設計的指令，使人工智慧系統的產出未預期、錯誤或是有害的結果。 為了提升實務守則可操作性，實務守則涵蓋了人工智慧生命週期的各階段，並針對相關角色提出指導。角色界定如下： 1. 人工智慧系統開發者（Developers）：負責設計和建立人工智慧系統的個人或組織。 2. 人工智慧系統供應鏈（Supply chain）：涵蓋人工智慧系統開發、部署、營運過程中的的所有相關個人和組織。 實務守則希望上述角色能夠參考以下資安原則，以確保人工智慧系統的安全性與可靠性： 1. 風險評估（Risk Assessment）：識別、分析和減輕人工智慧系統安全性或功能的潛在威脅的過程。 2. 資料管理（Data management）：確保AI系統整個資料生命週期中的資料安全及有效利用，並採取完善管理措施。 3. 模型安全（Model Security）：在模型訓練、部署和使用階段，均應符合當時的技術安全標準。 4. 供應鏈安全（Supply chain security）：確保AI系統供應鏈中所有利益相關方落實適當的安全措施。 「人工智慧網路資安實務守則」藉由清晰且全面的指導方針，期望各角色能有效落實AI系統安全管控，促進人工智慧技術在網路環境中的安全性與穩健發展。