設置於內閣府內之SIP(跨部會戰略創新推動方案Cross-ministerial Strategic Innovation Promotion Program)「自動駕駛系統」計畫分項,於2017年10月3日起啟動大規模之自動駕駛實證測試。為加速實現系統之實用化,超過20個以上之國內外汽車製造商等機關,預計於東名高速道路、新東名高速道路、首都高速道路及常磐自動車道及東京臨海地區之一般道路,參加之大規模實證實驗。
SIP自動駕駛系統係從2013年開始,以早日實現自動駕駛系統實用化、透過技術普及以減少交通事故和實現次世代交通系統為目標,並協調產官學各界共同領域工作,和將研究開發推進之重點聚焦於自動駕駛用 Dynamic Map高精度3D地圖(由日本7家相關公司共同出資成立之Dynamic Map Platform= DMP 開發之3D地圖)、人機界面 (Human Machine Interface, HMI)、資訊安全、降低行人事故、次世代都市交通等5種技術領域。
研究開發由汽車製造商於公開場合下進行,並接受大眾檢視,於研究開發成果公布同時,也因海外製造商的參與促進國際合作與國際標準化。本次有超過20個機關參加規模,係日本自動駕駛最大規模實證實驗。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
在德國,由於納粹的醫學實驗歷史,人類胚胎研究一向是極為敏感的議題,並且為了研究用途摧毀胚胎也有極大的倫理爭議。德國下議院於2001年立法禁止從胚胎中粹取幹細胞後,在現行法規下幹細胞研究者只可以進口2002年1月1日以前製造的胚胎幹細胞供使用。不過在科學家一再表達只有極少量的細胞株可有效提供研究的關切下,德國下議院日前以346票對228票通過幹細胞法之修正,將截止日期(cut-off date)之規定由2002年1月1日,修正為2007年5月1日,藉此放寬對人類胚胎幹細胞研究的限制。 不過此次國會的修法仍引起支持與反對胚胎幹細胞研究人士的激烈爭論,支持一方表示現行截止日期的規定強烈影響德國幹細胞的研究,德國研究基金會(German Research Foundation)即強調目前全球有超過500個細胞株,但德國研究人員卻只被允許使用21個老舊且部分遭到污染的細胞株。另一方面,在德國主教的集會上,佛萊堡(Freiburg)大主教鄒立區(Robert Zollitsch)則對放寬現行限制提出警告,他表示「研究的自由不該與對生命的基本保障等量齊觀」。 修法後,德國研究人員將可透過國際合作進口使用2007年5月1日以前所製造的胚胎幹細胞。這是正反雙方妥協下的結果,但是德國對於限制胚胎幹細胞研究的基本立場是否會由此開始鬆動,則仍待後續觀察。
中國大陸開發資訊系統,加強落實電子出版物書號管理國家新聞出版廣電總局繼2011年底頒布《音像電子出版物專用書號管理辦法》後,歷經3年整備,去(2014)年底終完成「音像電子出版物專用書號實名申領資訊系統」開發,並於今(2015)年一月上線運行。預計透過此資訊系統,將能簡化書號申領、核發許可程序,落實「中國標準書號」(簡稱中國ISBN)及其配套之「書號實名制」推動。 同時,為配合系統運作,亦修訂《音像電子出版物專用書號管理辦法》,明文要求出版單位應安排、訓練專人從事相關書號的申請管理,及賦與出版單位對於申報內容、出版物品質及出版活動嚴格的自審責任。對於違規使用ISBN者,新法亦明文宣示主管部門可以按相關法規給予處罰,除採取警告發出責令改正的行政罰外,並有罰金的適用。 可以預期的是,在音像電子出版物專用書號實名系統的推動執行下,中國大陸關於電子出版物行政管理過程中的統計、查找、選擇、獲取等將建立統一性更透明的單一標準。正面而言,將促成電子書有秩序的發展環境,改善過去一號多書、買賣書號等亂象。另一方面而言,也表示電子書之出版,將趨於嚴格、減少模糊空間。
美國證券交易委員會允許Overstock公司以區塊鏈(Block Chain)技術為基礎發行公司證券數位金融時代已然來臨。美國金融證券市場在2015年12月發生一些重大轉變,其中之一為美國證券交易委員會(U.S. Securities and Exchange Commission,下稱SEC)允許Overstock.com公司以區塊鏈技術(Blockchain technology)為基礎透過網路發行公司證券。 區塊鏈技術為一種以分散式結構方式,記錄數據、傳輸及驗證的方法。當有資訊產生時,所有相連電腦會共同驗證該資訊之真實性。驗證該資料具真實性後會寫入區塊鏈,並產生不可竄改的紀錄。 區塊鏈技術特點如下: 一、分散式結構之設計:可達到去中心化效果,以此降低資料遭駭客攻擊或竄改之風險,提升資訊安全。 二、驗證機制:可提供所有參與者共同驗證資料真實性,打造安全可靠之共識環境。 三、P2P機制:可節省繁瑣程序並降低交易成本。 綜合上述三點,區塊鏈技術受到市場極大的關注。為提升資訊安全與降低交易成本及因應數位金融時代,金融業者嘗試將區塊鏈技術應用於股票、債券或是有價證券交易市場,期望可完善金融交易環境。 雖然區塊鏈技術潛在市場龐大,但Overstock公司也在向SEC申請允許以區塊鏈技術發行證券之文件中,指出其選擇將公司訊息儲存在任何人皆可查閱之公開區塊鏈,可能導致個人對其隱私安全的疑慮。即便有此風險,仍認為區塊鏈技術應用於發行證券,將有助完善證券市場交易環境,透過區塊鏈技術,將可紀錄所有交易,從中減少中間商控制市場的空間,並減少賣空之套利行為。 但是,將區塊鏈技術應用於數位金融或許將衍生金融法規相關問題。因為金融法規針對不同類型金融商品,有相關規範管制。若應用區塊鏈技術於相關金融商品,勢必產生相應問題。諸如:股票交易需依據證券交易條例實行,然其中並未設有電子移轉及交易相關規範,若應用區塊鏈技術進行證券交易,主管機關須思考如何規範並控管市場。因此,金融法規將勢必隨之調整以符合數位化趨勢。
因應生成式AI使用的營業秘密保護對策美國智慧財產律師於2026年4月撰文說明兩件聯邦地方法院之判決揭示將機密資訊分享於生成式AI平台上的重大風險。 在Trinidad v. OpenAI 案中(Trinidad使用ChatGPT開發出AI框架,並將其框架申請美國專利,其主張OpenAI 後續申請專利之產品係基於使用其成果所開發,惟法院駁回原告依據美國營業秘密保護法(即DTSA)提出使用ChatGPT的產出物”專有AI開發框架(proprietary AI development frameworks,簡稱框架)為其營業秘密之主張,理由是原告在使用ChatGPT創建這些框架時,是自願向OpenAI 揭露其框架相關資訊。本案中,法院認為,原告使用ChatGPT創建框架時未有採取保密措施,且基於接受OpenAI的使用條款,也就是同意於未建立任何保護下揭露資訊,而不屬於DTSA保護的營業秘密。 在United States v. Heppner案中(被告Heppner 因涉及金融詐騙案件遭起訴,其收到法院傳票後使用Claude AI,將該案件的案件事實、可能的抗辯事由、法律分析和防禦策略輸入至Claude AI,使用AI產出法律分析報告),則是強調使用公開可得的生成式AI平台所建立之文件不受律師與當事人間之秘匿特權( attorney-client privilege)保護,因為在AI平台記錄的對話內容,在沒有與平台合約約定保密義務時,這些內容並不具保密性。本案主要探討於被告與Claude AI之間之對話紀錄是否符合律師與當事人間之秘匿特權之範圍,法院認為Claude AI並非律師,兩位非律師之人的法律討論並不享有特權,且成立律師與當事人間之秘匿特權需建立於當事人與有委託關係之律師(或其代理人:實習律師、法務助理等)因為法律諮詢目的之通訊內容。此外,被告與Claude AI之間的通訊並非機密,因為Claude AI的用戶須同意「Anthropic (Claude AI之開發商)收集用戶輸入與輸出資料,利用這些資料訓練 Claude,並保留向第三方(包括政府監管機構)揭露此類資料的權利」,故法院未將律師與當事人間之秘匿特權延伸至AI平台產出的資訊。 在如今生成式AI已被普遍使用之時代,AI工具可提高生產力及工作效率,而對企業而言,開放員工使用AI時應留意公司是否有對使用AI工具提供相應的管理措施。可參考的管理方式有二: 作法其一是:建立企業內部的生成式AI平台 在此狀況下與AI共享的資訊只會留在公司的環境中,並且員工會受到聘用條件中所簽署過的保密協議拘束,此種做法可提供強而有力的保護,但也需要公司投入大量財務資源,惟許多企業未有足夠資源採取此做法。 作法其二:企業從商業生成式AI供應商取得企業授權 企業可跟AI供應商簽定特殊的授權模式,例如約定除了為遵守法律規範或防止濫用之情況外均不儲存輸入或輸出之資訊、約定不會使用其資料進行AI模型訓練、不向第三方揭露客戶所提供之資訊等保密條款,此類保密條款約定會被視為合理保密措施。 企業亦須留意法院在檢視是否成立合理保密措施時,通常只有簽訂相關保密條款並不足夠,法院通常會審查是否有其他保護措施,例如哪些員工有權使用AI平台、是否規範哪些資訊可用/不可用於AI平台、員工是否簽署對其使用AI平台應遵守之義務的確認書等。此外,企業還須避免員工以個人消費者帳號(非企業用戶權限)於AI平台輸入公司機密資訊,而使公司在不知情狀況下同意AI供應商使用其公司機密資訊。因此,企業應建立明確政策,限制員工將公司機密資訊輸入任何AI平台,並留存管理存取紀錄。 由前面兩個案件我們可了解,在未有適當合約與相關保密措施的情況下,於公開的生成式 AI 平台分享機密或專有資訊,法律上等同於向全世界揭露該資訊。法院於營業秘密、律師與當事人間之秘匿特權不太可能對 AI 相關揭露行為做出特別豁免。因此,對於AI工具的使用,企業至少需確保使用的是在具備適當合約保護的商業或企業級 AI 平台,制定明確的內部政策規範可輸入 AI 平台的資訊,提供員工相關訓練,並審核現有的營業秘密保護計畫找出因應AI工具使用的相關風險並予以補強。 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://keid.nat.gov.tw/tips/)