2017年10月,美國知名保險公司Farmers Insurance Group(下稱Farmers)在加州法院提訴,控告前員工Venkatesh Kamath(下稱Kamath)、前資訊長Shohreh Abedi(下稱Abedi)和競爭對手American Automobile Association(下稱AAA協會)旗下的Automobile Club of Michigan(下稱Auto Club)竊取營業秘密。
Farmers聲稱,於2015年起使用Guidewire Software(下稱Guidewire),以更新其理賠處理和保險服務系統。Kamath因Guidewire業務,接觸到Farmers高度敏感與機密資訊。Abedi前為Kamath上司,曾監督Guidewire計畫初期階段。之後Abedi至Auto Club任職,協助Auto Club轉換使用Guidewire,並挖角包括Kamath在內許多Farmers員工。Kamath離職前,從Farmers電腦中拷貝超過6400份檔案,其中包括與Guidewire計畫及Famers核心業務相關的營業秘密資訊。
Farmers控訴Kamath、Abedi及Auto Club違反加州營業秘密法(California Trade Secret Act)、從事不公平競爭、違反忠實義務及其他事由,除訴請賠償外,也請求法院禁止被告使用其營業秘密。
本案非Farmers與AAA協會首次因營業秘密事宜而對訟。2010年間,Farmers曾控告AAA協會旗下Auto Club Group竊取其投保客戶機密資訊,惟該案當時經法院以Farmers未能證明有何損失或損害為由,駁回其訴。Farmers公司於2017年10月對Auto Club提起的本件訴訟,法院實務的發展為何,值得後續觀察。
2025年5月2日,聯邦司法會議證據規則諮詢委員會(Judicial Conference’s Advisory Committee on Evidence Rules)以8比1投票結果通過一項提案,擬修正《聯邦證據規則》(Federal Rules of Evidence,FRE),釐清人工智慧(AI)生成內容於訴訟程序中之證據能力,以因應生成式AI技術在法律實務應用上日益普遍的趨勢。 由於現行《聯邦證據規則》僅於第702條中針對人類專家證人所提供的證據設有相關規定,對於AI生成內容的證據能力尚無明確規範,所以為了因應AI技術發展帶來的新興挑戰,《聯邦證據規則》修正草案(下稱「修正草案」)擬新增第707條「機器生成證據」(Machine-Generated Evidence),並擴張第901條「驗證或識別證據」(Authenticating or Identifying Evidence)的適用範圍。 本次增訂第707條,針對AI生成內容作為證據時,明確其可靠性評估標準,以避免出現分析錯誤、不準確、偏見或缺乏可解釋性(Explainability)等問題,進而強化法院審理時的證據審查基礎。本條規定,AI生成內容作為證據必須符合以下條件: 1. 該AI生成內容對於事實之認定具有實質助益; 2. AI系統於產出該內容時,係以充分且適當之事實或資料為輸入依據; 3. 該輸出結果能忠實反映其所依據之原理與方法,並證明此一應用於特定情境中具有可靠性。 本修正草案此次新增「AI生成內容」也必須合乎既有的證據驗證要件。原第901條a項原規定:「為符合證據之驗證或識別要求,提出證據者必須提供足以支持該證據確係其所聲稱之內容的佐證資料。」而修正草案擬於第901條b項新增「AI生成內容」一類,意即明文要求提出AI生成內容作為證據者,須提出足夠證據,以證明該內容具有真實性與可信度,方符合第901條a項驗證要件。 隨著AI於美國法院審理程序中的應用日益廣泛,如何在引入生成式AI的同時,於司法創新與證據可靠性之間取得平衡,將成為未來美國司法實務及法制發展中的重要課題,值得我國審慎觀察並參酌因應,作為制度調整與政策設計的參考。
Google預期推出智慧金融卡科技巨頭Google目前預計依循Apple Card模式,與花旗銀行、Stanford Federal Credit Union合作開發「Google Card」智慧簽帳金融卡。 雖目前尚未正式發行,但根據TechCrunch報導指出,使用者在連結銀行帳戶後,可向Google Card轉入資金或從卡中轉出資金,消費時會直接從個人連結的銀行帳戶扣款。此外,Google Card將連接到具有新功能的Google應用程式,讓使用者得以輕鬆監管消費狀況、確認餘額或鎖定帳戶。 這對於Google來說,為非常重要的一步,因Google本身掌握巨量資料,因此透過Google Card,Google有機會獲得新的收入和消費數據,其將向消費店家酌收交易手續費,再與銀行拆分;此外,Google Card的隱私權政策中,可能利用用戶消費的交易數據,以改善投放商品廣告的衡量標準,若Google可以其金融商品推動銷售,將使更多的品牌願意購買Google廣告。 長期影響來看,Google Card可為Google提供銀行業務,包括股票經紀業務、財務建議或AI會計、保險、借貸諮詢,而因Google掌握大量數據,將可能使Google比傳統金融機構更能準確的管理金融風險,透過應用程式、廣告、搜尋和Android系統,Google和消費者之間建立深厚關聯,為推廣和提供金融服務建立一個充足的背景。隨著武漢肺炎疫情的漸緩,高利潤的金融商品也將幫助 Google 開發有效的收入機會並藉此提升股價。
英國民航局發布航空AI監管策略三文件,以因應AI於航空領域之挑戰與機會英國民用航空局(United Kingdom Civil Aviation Authority, CAA)於2024年12月3日發布「CAA對新興AI驅動自動化的回應」(The CAA's Response to Emerging AI-Enabled Automation)、「航空人工智慧與先進自動化監管策略」(Part A:Strategy for Regulating AI and Advanced Automation in Aerospace)以及「CAA 應用AI策略」(Part B: Strategy for Using AI in the CAA)等三份文件。首先,前者概述CAA對於AI應用於航空領域之總體立場,強調以確保安全、安保、消費者保護及環境永續等前提下,促進AI技術在相關航空領域之創新與應用;其次,「航空人工智慧與先進自動化監管策略」著重說明如何於航空領域監管AI技術之使用,以兼顧推動創新並維持安全性及穩健性;最後,「CAA 應用AI策略」則聚焦於CAA內部使用AI技術提升監管效率與決策能力的策略。 由於AI正迅速成為航空產業之重要技術,其應用範圍包含航空器、機場、地面基礎設施、空域、航太、消費者服務等,具有提高航空安全性、運作效率、環境永續性與消費者體驗之潛力。然而,相關技術風險與監管挑戰亦伴隨而至,仍需新的監管框架應對潛在風險。因此,總體而言CAA以推動AI創新技術、提升航空產業效率與永續性為目標,透過了解技術前景、建立AI通用語言,並以航空領域之五大原則為監管框架之制定核心,建立靈活的AI監管體系,維持最高水準的安全保障。五大原則及案例分述如下: (1) 安全、安保與穩健性(Safety, Security and Robustness),例如:使用AI分析航空器感測器資料進行預測維護,以利提早發現問題。 (2) 透明與可解釋性(Transparency and Explainability),例如:清楚記錄AI系統如何提出空中交通路線建議。 (3) 可質疑性與矯正機制(Contestability and Redress),例如:制定一套明確的流程,以便航空公司查詢並了解AI生成的安全建議。 (4) 公平與偏見(Fairness and Bias),例如:確保自動化旅客篩查安檢系統公平對待所有旅客。 (5) 問責與治理(Accountability and Governance),例如:明確界定AI系統在機場運營中的監管角色與職責。 .Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em}
簡介美國「消費者網路視訊選擇法」草案