美國加州北區聯邦地方法院,於去年(2017年)12月5日做出關於雇員刪除其由公司提供電腦中與公務無關資料是否屬電腦犯罪之判決(United States v. Zeng, 4:16-cr-00172(District Court, N.D. California. 2017).)。
該案情為曾(Zeng)氏為避免其竊取自家公司商業機密行為被揭發,而逕自刪除其在公司提供筆記型電腦內之相關資料。而嗣後仍然被公司發現並報案,於此偵查單位FBI則以曾氏違反電腦詐欺及濫用法案(Computer Fraud and Abuse Act,下稱CFAA)中「未經授權而毀損他人電腦(18 U.S.C. § 1030(1984).).」以美國政府名義(下稱控方)起訴曾氏刪除其犯罪證據之行為。
對於該控訴,被告曾氏以被刪除之電子紀錄與其業務無關,非為公司所有財產為由作為抗辯。此外曾氏同時以其他判決主張毀損電腦之定義應係指由外部傳輸行為所致(如駭客行為),電腦使用者自己刪除行為應不包含之,以及控方未舉證其刪除行為將導致公司有不可回復或無法替代之損害作為抗辯。於此,控方則以刪除行為不應以內容而有所區分作為回應。
在審理期間,承審法官多納托(Donato)氏除參酌控辯雙方證詞外,並特別詢問控方律師指控內容是否會對一般大眾造成其在公用電腦中刪除同類資訊上之顧慮。而控方則以曾氏行為屬特殊情況作為答辯。最後,多納托氏則以控方主張將造成社會恐慌以及控方未提出被告刪除資料行為究竟對公司有何實際損害,判決被告無罪。
英國於三月份發布2021年度財政預算案,其中說明為鼓勵新創企業(快速成長型企業)發展而公布了八項策略,包含:立即提供救濟以抵抗新冠肺炎帶來的風暴、政府成立新基金「Future Fund: Breakthrough」投資新創企業、企業激勵員工措施(EMI)之重視、發行高科技技術簽證、培養下一世代人才、新創企業協助成長計畫(針對數位化及企業管理)、研發稅收減免計畫之修正以及英國主板上市規則之修正。 其中英國主板上市規則之修正部分,主要委託外部專家Lord Hill信行獨立審查。經審查後專家提出15項建議,包含: 財政部須向議會提交一份年度報告,並於報告中說明已採取或即將採取之專家建議。 財政部應隨時注意英國金融行為監理總署 (Financial Conduct Authority, FCA)是否為英國打造適合新創企業發展並擁有良好監管之公開市場。 應於優質板(Premium Listing)開放上市公司使用雙層股權結構,但須搭配相關監管措施以維持良好公司治理。 重新定義、命名標準板(Standard Listing)。 修正並降低股權分散之要求,並建議依據不同規模公司設置不同分散比例。 放寬特殊目的收購公司(Special Purpose Acquisition Company, SPAC)限制,同時為保護一般投資人建議新增「異議股東股份收買請求權」。 建議修正公開說明書相關部分,如:放寬豁免規定、允許使用替代文件。 建議考量於英國二次上市之企業毋庸另行製作公開說明書,而允許使用於其他國家上市之公開說明書。 建議修正董事以及發行人責任,促使其提供前瞻性訊息。 擴大科技研發公司上市時豁免獲利之要求至其他新創企業。 建議降低優質板歷史財務文件之要求。 考量如何運用科技提高一般投資人參與公司治理。 修改上市規則以利提高公司籌資之效率。 審查現行公開發行相關規則,確定各規則均有符合設立目的。 放寬廣泛金融生態系統限制,如:放寬養老基金投資限制、解決競爭稅收環境以及中小企業研發優惠。
老歌翻唱!手握著作權轉讓證明書便可放心?-簡評智慧財產法院 101 年度民著上字第 9 號判決 美國國家標準與技術研究院公布人工智慧風險管理框架(AI RMF 1.0)美國國家標準與技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)於2023年1月26日公布「人工智慧風險管理框架1.0」(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF 1.0),該自願性框架提供相關資源,以協助組織與個人管理人工智慧風險,並促進可信賴的人工智慧(Trustworthy AI)之設計、開發與使用。NIST曾於2021年7月29日提出「人工智慧風險管理框架」草案進行公眾徵詢,獲得業界之建議包含框架應有明確之衡量方法以及數值指標、人工智慧系統設計時應先思考整體系統之假設於真實世界中運作時,是否會產生公平性或誤差的問題等。本框架將隨著各界使用後的意見回饋持續更新,期待各產業發展出適合自己的使用方式。 本框架首先說明人工智慧技術的風險與其他科技的差異,定義人工智慧與可信賴的人工智慧,並指出設計該自願性框架的目的。再來,其分析人工智慧風險管理的困難,並用人工智慧的生命週期定義出風險管理相關人員(AI actors)。本框架提供七種評估人工智慧系統之信賴度的特徵,包含有效且可靠(valid and reliable):有客觀證據證明人工智慧系統的有效性與系統穩定度;安全性(safe):包含生命、健康、財產、環境安全,且應依照安全風險種類決定管理上的優先次序;資安與韌性(secure and resilient);可歸責與資訊透明度(accountable and transparent);可解釋性與可詮譯性(explainable and interpretable);隱私保護(privacy-enhanced);公平性—有害偏見管理(fair – with harmful bias managed)。 本框架亦提出人工智慧風險管理框架核心(AI RMF Core)概念,包含四項主要功能:治理、映射(mapping)、量測與管理。其中,治理功能為一切的基礎,負責孕育風險管理文化。各項功能皆有具體項目與子項目,並對應特定行動和結果產出。NIST同時公布「人工智慧風險管理框架教戰手冊」(AI RMF Playbook),提供實際做法之建議,並鼓勵業界分享其具體成果供他人參考。
歐洲理事會提出糧食安全年度策略研究議程以整合歐盟研究能量為因應近年來人口增長、氣候變遷對糧食安全之威脅,歐洲各國皆認為糧食安全( Food Security)議題為亟待解決之議題,應投入資源研究。為此,2012年歐洲理事會(The European Council),始提出FACCE-JPI策略研究議程(The Strategic Research Agenda of the Joint Programming Initiative on Agriculture, Food Security and Climate Change),議程主要係針對歐洲農業、糧食安全和氣候變化進行整合研究。來自21個歐洲國家代表及研究學者,提出該年度糧食安全之重要觀察議題與發展方向,欲透過此議程建立研究資源整合機制,提高歐盟因應糧食生產挑戰之研究、應對能力。 歐洲理事會於去年(2012)12月提出本年度策略研究議程,內容除重申歐盟應整合糧食安全研究能量外,該議程更指出五大核心研究議題,反映歐盟對糧食安全威脅多元化之重視 ,本議程研究重點歸納如下: 1. 氣候變遷與糧食安全永續 2. 環境永續發展與農業精緻化 3. 糧食供需、生物多樣性與生態系統平衡 4. 氣候變遷之因應 5. 減緩氣候異常現象之有效措施 本議程以核心研究為理論基礎,有效整合各會員國研究能量,更針對各別領域提出具體實踐策略,藉以強化基礎溝通平台、建立歐洲知識訊息交換能力,便利後續評估、監測機制的建立。 策略議程取代傳統將糧食安全視為「國家內政」議題,而以「區域整合」層次處理,象徵歐盟糧食安全共識逐漸發展之趨勢。