澳洲國家交通委員會(National Transport Commission, NTC)2017年11月提出「國家自駕車實施指南(National enforcement guidelines for automated vehicles)」,協助執法單位適用目前道路駕駛法規於自駕車案例上。由於澳洲道路法規(Australian Road Rules)第297條第1項規範「駕駛者不得駕駛車輛除非其有做出恰當控制(A driver must not drive a vehicle unless the driver has proper control)」,此法規中的「恰當控制」先前被執法機關詮釋為駕駛者應坐在駕駛座上並至少有一隻手置於方向盤上。因此本指南進一步針對目前現行法規適用部分自動駕駛系統時,執法機關應如何詮釋「恰當駕駛」內涵,並確認人類駕駛於部分自動駕駛系統運作時仍應為遵循道路駕駛法規負責。
本指南僅提供「恰當控制」之案例至SAE J2016第一級、第二級和第三級之程度,而第四級與第五級之高程度自動駕駛應不會於2020年前進入市場並合法上路,因此尚未納入本指南之詮釋範圍之中。本指南依照採取駕駛行動之對象、道路駕駛法規負責對象(誰有控制權)、是否應將一隻手放置於方向盤、是否應隨時保持警覺以採取駕駛行動、是否可於行駛中觀看其他裝置等來區分各級自動駕駛系統運作時,人類駕駛應有之恰當駕駛行為。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
當含有大量個人敏感性特質個資之郵件不小心發送到陌生人的電子信箱時,將可能對當事人帶來無法預估的損害。加拿大隱私委員Daniel Therrien在國際隱私日時(1/28)提醒各企業,不要忽略隱私控管工作對企業競爭力帶來之影響。然這樣的理念不僅僅只適用在大型的企業,加拿大有98%的企業員工少於100人,對於這些成千上萬的小規模企業而言更是重要。 Daniel Therrien說:「我能理解資源有限的小規模企業每天面臨高壓的業務需求,但就相關反饋資料顯示,加拿大當地居民較傾向與具有良好隱私實踐工作之企業進行交易。」因此,良好的隱私實踐工作不僅是有助於消費者,更可協助企業符合加拿大個人資料保護與電子文件法(Personal Information Protection and Electronic Documents Act)之規定。 為協助小規模企業採取積極措施,以保障消費者資料及隱私不被外洩,提高競爭力,加拿大提供相關關鍵步驟供企業參考:(1)不逾越產品或服務目的之資料蒐集;(2)提供顧客清晰易懂之隱私權政策,以便顧客了解資料為何被蒐集,及如何處理、利用;(3)了解蒐集哪些資料、資料儲存期間及方式、有權限接觸之人及刪除方式; (4)對員工進行隱私保護教育訓練;(5)除非必要,否則請避免蒐集如健康狀況、財務資訊等具敏感性之資料;(6)企業應設置窗口或指定專人,針對顧客權利主張或提出與隱私有關之疑問時進行回應。
運動品牌Puma成功撤銷波蘭Sinda Poland鞋廠的歐洲共同體近似商標申請歐盟普通法院(The General Court of the European Union)於今年(2016)2月25日針對運動品牌Puma SE(以下簡稱Puma)提出之商標異議做出了判決。本判決認為,Puma所擁有的美洲獅商標(詳參圖1、圖2),與其異議之波蘭鞋廠Sinda Poland Corporation sp.(以下簡稱Sinda Poland)(詳參圖3)申請中的商標確有相似。此判決翻轉了歐盟內部市場協調局(Office for Harmonization in the Internal Market,以下簡稱OHIM) 所作出兩商標不近似之決議。本判決中,歐盟普通法院判決認為,OHIM應撤銷Sinda Poland之商標申請,並命令Sinda Poland及OHIM支付Puma相關訴訟費用。 本爭議起始於2012年,波蘭鞋廠Sinda Poland申請一歐洲共同體商標(Community Trade Mark,簡稱CTM),該商標為一跳躍的貓科動物形狀(詳參圖3),並指定使用於鞋類及運動鞋類產品。OHIM於2012年9月公告Sinda Poland申請的商標,同年11月Puma向OHIM提起異議,表示Sinda Poland之商標(詳參圖3)與Puma之美洲獅商標(詳參圖1、圖2)過於近似,有令消費者混淆商品或服務來源之虞。然而,OHIM於2014年決議認為,Sinda Poland之商標係兩種跳躍動物之結合,形成獨特的動物圖案設計,與Puma之美洲獅商標不相似,應不具有混淆消費者的疑慮。 Puma向歐盟普通法院上訴,認為法院應撤銷Sinda Poland之商標申請,並要求Sinda Poland支付相關訴訟費用。歐盟普通法院於今年2月25日做出決議,認為Sinda Poland侵害了Puma之商標權,並指出OHIM未將系爭兩商標在視覺上及概念上之整體相似度列入考量。該法院認為「Puma與Sinda Poland之商標皆為黑色的動物剪影,兩商標之動物背部及腹部弧度雖有所不同,但兩商標無法否認地有相似之處。」 經過為期將近四年的爭訟,Puma成功撤銷了Sinda Poland近似商標之申請。對國際知名運動品牌如Puma而言,近似商標的存在將會造成品牌知名度及商譽的打擊。如何藉由排除近似商標之申請以鞏固品牌形象及消費者認同,對品牌企業而言是必須面對的重要課題。本案中,Sinda Poland之近似商標仍在申請階段時Puma即提起異議。Puma積極的維權行動,是品牌廠商能夠藉以參照的模範。 圖1 Puma跳躍美洲獅商標(註冊於尼斯分類第1-42類)(圖片來源:歐盟普通法院判決) 圖2 Puma跳躍美洲獅商標(註冊於尼斯分類第18、25、28類)(圖片來源:歐盟普通法院判決) 圖3 Sinda Poland欲申請之商標(註冊於尼斯分類第25類) (圖片來源:歐盟普通法院判決) 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」
美國國家標準暨技術研究院發布「人工智慧風險管理框架:生成式AI概況」美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standard and Technology, NIST)2024年7月26日發布「人工智慧風險管理框架:生成式AI概況」(Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile),補充2023年1月發布的AI風險管理框架,協助組織識別生成式AI(Generative AI, GAI)可能引發的風險,並提出風險管理行動。GAI特有或加劇的12項主要風險包括: 1.化學、生物、放射性物質或核武器(chemical, biological, radiological and nuclear materials and agents, CBRN)之資訊或能力:GAI可能使惡意行為者更容易取得CBRN相關資訊、知識、材料或技術,以設計、開發、生產、使用CBRN。 2.虛假內容:GAI在回應輸入內容時,常自信地呈現錯誤或虛假內容,包括在同一情境下產出自相矛盾的內容。 3.危險、暴力或仇恨內容:GAI比其他技術能更輕易產生大規模煽動性、激進或威脅性內容,或美化暴力內容。 4.資料隱私:GAI訓練時需要大量資料,包括個人資料,可能產生透明度、個人資料自主權、資料違法目的外利用等風險。 5.環境影響:訓練、維護和運行GAI系統需使用大量能源而影響碳排放。 6.偏見或同質化(homogenization):GAI可能加劇對個人、群體或社會的偏見或刻板印象,例如要求生成醫生、律師或CEO圖像時,產出女性、少數族群或身障人士的比例較低。 7.人機互動:可能涉及系統與人類互動不良的風險,包括過度依賴GAI系統,或誤認GAI內容品質比其他來源內容品質更佳。 8.資訊完整性:GAI可能無意間擴大傳播虛假、不準確或誤導性內容,從而破壞資訊完整性,降低公眾對真實或有效資訊的信任。 9.資訊安全:可能降低攻擊門檻、更輕易實現自動化攻擊,或幫助發現新的資安風險,擴大可攻擊範圍。 10.智慧財產權:若GAI訓練資料中含有受著作權保護的資料,可能導致侵權,或在未經授權的情況下使用或假冒個人身分、肖像或聲音。 11.淫穢、貶低或虐待性內容:可能導致非法或非自願性的成人私密影像或兒童性虐待素材增加,進而造成隱私、心理、情感,甚至身體上傷害。 12.價值鏈和組件整合(component integration):購買資料集、訓練模型和軟體庫等第三方零組件時,若零組件未從適當途徑取得或未經妥善審查,可能導致下游使用者資訊不透明或難以問責。 為解決前述12項風險,本報告亦從「治理、映射、量測、管理」四大面向提出約200項行動建議,期能有助組織緩解並降低GAI的潛在危害。
人工智慧即服務(AI as a Service, AIaaS)人工智慧即服務(AIaaS)之定義為由第三方提供人工智慧(AI)外包服務,其可使個人和公司基於各種目的進行AI相關實驗,同時毋須於初期即大規模投資或承受高度風險。著名之四大AIaaS供應商為Amazon AWS雲端運算服務、Microsoft Azure 雲端運算平台與服務、Google雲服務、以及IBM雲服務。 AIaaS之優點主要有:(1)降低成本:一般公司無須投資軟體、硬體、人員、維護成本以及不同任務之修改成本,AIaaS供應商可供應不同之硬體或機器學習供公司嘗試運用。(2)即用性:AIaaS供應商提供之AI服務為即用性,無須太多專家介入修改即可使用。(3)可擴展性:可由較小之項目開始試驗,逐步擴張調整服務,因此具有戰略靈活性。然而,AIaaS亦有以下潛在缺點:(1)降低安全性:公司必須交付大量資料給AIaaS供應商,因此資料之機密保護與預防竄改即為重要。(2)增加依賴度:若發生問題時,必須等待AIaaS供應商進行處理。(3)降低透明度:由於是即用性之AI服務,對於內部演算法之運作則屬於未知之黑盒子領域。(4)限制創新:因AIaaS供應商所供應之AI服務需一定程度之標準化,因此限制公司創新發展之可能。