歐洲執委會公布安全，清潔，聯網式交通行動議程
歐盟執委員會於2018年5月17日公布第三套安全，清潔和聯網式行動議程，該套行動也是最後一套實現歐洲運輸系統現代化的措施。
在2017年9月的國情咨文中，歐盟主席容克提出歐盟產業成為創新，數位化和低碳化均能領先於全球地位的目標。基於此原因，在交通領域執委會2017年5月和11月的提出兩套歐洲行動措施，其目標係讓所有歐洲人都能從享受更安全的交通，更少污染的車輛和更先進的技術解決方案，並同時加強歐盟產業業的競爭力。為此，本次議程聚焦包括未來車輛和基礎設施安全措施綜合政策;重型車輛的二氧化碳標準; 歐洲發展和製造電池的戰略行動計畫以及關於車聯網和自駕車的前瞻性戰略。
而歐洲能源聯盟表示：交通正到跨越一個新的技術前沿，透過能源聯盟的最終提案，將可幫助我們相關產業保持領先地位，並透過大規模研發關鍵技術解決方案，包括潔淨能源之電池技術和建置相關充電基礎設施，以解決碳排放，行車擁堵和降低事故發生。
歐盟氣候行動與能源專員亦表示：所有部門都必須為實現巴黎協議之氣候承諾做出貢獻，這就是為什麼歐盟在有史以來第一次訂定提提高燃油效率標轉和減少碳排放的標準，也為歐洲工業鞏固當前在創新技術領域的領導地位。
歐盟交通運輸專員亦表示：過去一年，執委會在通領域提出許多重大舉措，以提升未來交通安全、乾淨及聯網性。所有措施皆以乾淨且智慧的交通工具目標前進，並尋求各成員國和歐洲議會能支持該雄心壯志。
歐盟內部市場，產業，創業和中小企業專員表示：90％的道路交通事故係出於人為錯誤，目前提出新的強制性安全功能將減少事故的數量，並有利車聯網及自駕車技術發展。
本次議程內容簡介如下
- 交通安全
從2001年至今道路死亡人數減少已了一半以上，然2017年歐盟境內仍有25,300人交通事故身亡，及13.5 萬人受重傷。因此，歐盟執委會建議新型車輛應配備先進的安全功能，例如用於汽車的先進緊急煞車和車距保持輔助系統或卡車對於周遭行人和用路人之檢測系統。此外，委員會將幫助成員國能在危險路段進行系統性改善建設投資。預計將可挽救多達10,500人的生命，並在2020-2030年期間避免接近6萬人的嚴重受傷，從而為歐盟實現2050年接近零死亡和重傷的長期目標做出貢獻。 - 交通能源清潔性
歐盟執委會將提出有史以來第一個重型車輛的二氧化碳排放標準來完成低排放交通系統的計畫。此外，2025年，新卡車的二氧化碳平均排放量必須比2019年低15％。2030年，新卡車與2019年相比，必須達到至少30％的減排目標。該目標符合可協助歐盟於巴黎協議所作的承諾，並將使運輸公司（主要是中小企業）透過降低油耗（5年25,000歐元）節省大量成本。為了進一步減少二氧化碳排放，委員將會促進更多的先進低汙染的車輛（例如：改善汽車動力學、輪胎等零件）。此外，委員會將提出一個全面的行動計畫，將有助於在歐洲建立一個具有競爭力和永續性發展的電池生態系統。 - 車聯網及自駕車
目前越來越多地車輛已配備駕駛員輔助系統，並朝完全自動駕駛車輛目標邁進。因此，該戰略將著眼於道路使用者之間的新協同操作，此將為整個交通系統帶來巨大的利益。運輸將變得更安全，更清潔，更便宜，並使老年人和行動不便的人更方便。此外，執委會建議建立一個全數位化的貨運資訊交換環境，以促進物流運作的數位資訊流。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
潘俊良
高級法律研究員 編譯整理
European Commission, Europe on the Move: Commission completes its agenda for safe, clean and connected mobility http://europa.eu/rapid/press-release_IP-18-3708_en.htm（last visited June 15, 2018)
European Commission, Europe on the Move, https://ec.europa.eu/commission/news/europe-move-2018-may-17_en（last visited June 15, 2018)
隨著人工智慧快速發，各界開始意識到人工智慧系統應用、發展過程所涉及的倫理議題，應該建構出相應的規範。IBM於2018年9月02日提出了「人工智慧日常倫理」（Everyday Ethics for Artificial Intelligence）手冊，其以明確、具體的指引做為系統設計師以及開發人員間之共同範本。作為可明確操作的規範，該手冊提供了問責制度、價值協同、可理解性等關注點，以促進社會對人工智慧的信任。 一、問責制度（Accountability） 由於人工智慧的決策將作為人們判斷的重要依據，在看似客觀的演算系統中，編寫演算法、定義失敗或成功的程式設計人員，將影響到人工智慧的演算結果。因此，系統的設計和開發團隊，應詳細記錄系統之設計與決策流程，確保設計、開發階段的責任歸屬，以及程序的可檢驗性。 二、價值協同（Value Alignment） 人工智慧在協助人們做出判斷時，應充分考量到事件的背景因素，其中包括經驗、記憶、文化規範等廣泛知識的借鑑。因此系統設計和開發人員，應協同應用領域之價值體系與經驗，並確保演算時對於跨領域的文化規範與價值觀之敏感性。同時，設計師和開發人員應使人工智慧系統得以「了解並認知」用戶的價值觀，使演算系統與使用者之行為準則相符。 三、可理解性（Explainability） 人工智慧系統的設計，應盡可能地讓人們理解，甚至檢測、審視它決策的過程。隨著人工智慧應用範圍的擴大，其演算決策的過程必須以人們得以理解的方式解釋。此係讓用戶與人工智慧系統交互了解，並針對人工智慧結論或建議，進而有所反饋的重要關鍵；並使用戶面對高度敏感決策時，得以據之檢視系統之背景數據、演算邏輯、推理及建議等。 該手冊提醒，倫理考量應在人工智慧設計之初嵌入，以最小化演算的歧視，並使決策過程透明，使用戶始終能意識到他們正在與人工智慧進行互動。而作為人工智慧系統設計人員和開發團隊，應視為影響數百萬人甚至社會生態的核心角色，應負有義務設計以人為本，並與社會價值觀和道德觀一致的智慧系統。
美國聯邦貿易委員會 （FTC）「Non-Compete Clause Rule 」（禁止「競業禁止」條款）對於企業營業秘密保護的影響與建議.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} 美國聯邦貿易委員會（Federal Trade Commission，下稱FTC）於2024年4月23日發布一項禁止「競業禁止」的最終規定「Non-Compete Clause Rule」（下稱FTC禁止「競業禁止」規定），近期關於該規定效力之相關訴訟引起美國各界廣泛的討論，有執業律師於2024年8月22日撰文提出企業面對該規定是否失效的不確定性，建議及早因應並加強營業秘密保護機制。 關於FTC禁止「競業禁止」規定，旨於美國境內禁止企業與離職員工簽訂競業禁止條款，該規定原預計將於2024年9月4日生效，生效後企業將不能再透過競業禁止約定作為營業秘密保護措施或訴訟上主張，而據FTC統計，約有3,000萬人（近五分之一的美國人）可能因此受到影響。然而2024年8月20日，「Ryan v. FTC」案中，美國德克薩斯州北區聯邦地區法院基於「認為FTC可能超越了其法定授權範圍以及規定過於寬泛」等原因，發布了一項全國性禁令，將導致FTC禁止「競業禁止」規定不會按計劃於2024年9月4日生效之效力，但FTC將會上訴。 對此，有相關實務界律師撰文指出，面對前述判決結果及各州的法規不一導致對於競業禁止條款仍有質疑的情況下，建議企業仍應及早因應並加強營業秘密保護機制，如： 1. 加入跨部門人員的協作：如熟悉企業營運過程中重要的關鍵競爭機密資訊的「業務與財務人員」、了解系統、流程管理之「資訊技術和安全」人員，以及與人員管理、教育訓練相關之「人力資源部門」等人員。 2. 建立合法的保護計畫：承上，該篇文章建議組織應藉由上述人員協助，檢視並強化落實以下機密（營業秘密）保護措施，包括： （1）營業秘密範圍確定：該篇文章提出企業應識別其機密（營業秘密）資訊，並篩選出最重要的類別。 （2）網路與環境設備管理：應確認企業（如：系統、設備、社交媒體等）政策是否足以保護不同類別的機密資訊，並符合法律（如：勞動法）要求，並重新檢視現行資訊安全機制之適當性，如網路安全策略及相關工具適用性、資訊洩漏風險點為何、目前權限管控合理性等。 （3）員工管理：該篇文章建議，企業需確認教育訓練實施，是否足夠向相關人員說明機密資訊和營業秘密對公司的重要性、是否納入對公司相關重要內容（如反壟斷法規的要求）；於工作安排上，企業可透過建立人員管理備援機制（即避免一個業務只由單一員工負責），避免業務連續性與資訊安全中斷；於現行企業之保密契約、禁止招攬條款（Non-Solicitation Agreements）、入職/離職契約等契約上，建議確認是否「合法、未過度限制員工、涵蓋所有競爭敏感資訊（如員工及相關客戶或供應商的敏感資訊），在可能適用的地區具有可執行性（法律效力）」等。 （4）外部活動管理：對於外部合作對象，如合作夥伴、競爭對手等，本文稱「勞動力競爭對手（Labor Competitors）」的互動，如資料提供、簽屬合約之合法性等。 綜上所述，競業禁止在國際上的適用性，可能因應機關、各州州法、訴訟等因素受到各種挑戰，導致訴訟上可主張的權利減少，因此執業律師更建議企業應及早審查現行機制並加強或建立營業秘密保護措施加強對於機密資訊的保護。本文建議企業可透過資策會科法所創意智財中心於2023年發布「營業秘密保護管理規範」十個單元（包括從最高管理階層角色開始的整體規劃建議、營業秘密範圍確定、營業秘密使用行為管理、員工管理、網路與環境設備管理、外部活動管理，甚至是後端的爭議處理機制，如何監督與改善等）檢視既有管理制度並因應趨勢變動，以PDCA管理循環方式調整精進管理以達到管控目的，建立扎實的企業營業秘密管理制度。 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://www.tips.org.tw）
歐盟執委會公布「行動健康醫療(mHealth)綠皮書徵詢意見書」為強化推動歐盟行動健康醫療之發展，歐盟執委會於2014年4月10日以綠皮書之形式，向大眾（包括產業、國家與地方機關、專業醫療機構、研究機構、非政府組織、病患協會等）提出mHealth行動健康醫療徵詢意見，在2015年1月12日時公布「行動健康醫療(mHealth)綠皮書徵詢意見書」（摘要版）（Summary report on the public consultation on the green paper on mobile health）。 此份徵詢意見書有十個主題，包含：資料保護、法制架構、病人安全與資訊透明、行動健康在醫療體系中之定位及平等接取、互操作性（interoperability）、給付模式（reimbursement models）責任、研發與創新 、國際合作和網路業者參與市場。從報告顯示，大多數的人認為資料保護是最重要的，特別是建立用戶信任的保護隱私與安全之工具（例如資料加密（data encryption）與認證機制（authentication mechanisms）），並且認為強化資料保護法制。 再者，有將近一半的被徵詢人要求透過認證方案或資格標籤等方法做更進一步的病人保護與資料透明。第三，行動醫療主要是透過網路進行，然而有網路業者表示，因為目前仍缺少明確的管制架構、互操作性以及共通品質標準，所以對業者而言是難以進入市場的。第四，也有許多被徵詢人認為行動醫療的性能和安全要求，應透過立法、指導原則或自我管制（self-regulation）管理。另外也有提出應確保行動醫療與電子健康病歷（Electronic Health Records , EHRs）之互操作性，以便於照護延續性與用於研究目的上。 經過此次徵詢，歐盟執委會對於推動行動健康醫療發展，規劃將在2015年間將會與相關業者討論政策措施，包括立法、自我或共同管制（self- or co-regulation）、政策指導原則等。
日本經濟產業省利用巨量資料（BIG DATA）及人工智慧（AI）開發及測試新的經濟指標日本經濟產業省利用網絡積累巨量資料（BIG DATA）及人工智慧（AI）技術，應用民營企業相關資訊，開發和測試新經濟指標，分別於2017年7月19日及2018年1月8日公開該指標。為達到及早準確掌握經濟動向，對巨量資料等新資料之利用期待越來越高，政府部門也將利用巨量資料及人工智慧技術等方法，針對統計技術進行改革，。 新開發之指標有：1.SNS×AI商業信心指數（SNS×AI景況感指数）：乃是透過人工智慧抽取關於商業信心的網路文章，並進行情緒（正/負）評估計算指數，期待有效地估計以每日為頻率之商業信心。2.SNS×AI礦工業生產預測指數（SNS×AI鉱工業生産予測指数）：利用人工智慧選取有關工作和景氣之網路相關文件，結合「開放數據」之統計等技術，並利用人工智慧「機械學習」之手法，來預測「工業生產指數」。3.銷售點資訊管理系統（POS，point-of-sale）家電量販店銷售趨勢指標（POS家電量販店動向指標）：透過收集具有銷售點資訊管理系統（POS）的家用電子大型專賣店的銷售資料，期待可以掌握每一日之「銷售趨勢」。 新的指數與既存統計指數，如景氣動向指數、中小企業信心指數、工業生產指數、商業動態統計等，其調查週期、公布頻率等，既存指數每月調查公布，新指數則進步至每日調查或每週公布等，在計算及呈現頻率上較既有更為精細。日本政府並設立「Big Data-STATS」網站，以實驗性質公佈上述經濟指標，並廣泛收納民眾意見以提高新指標的準確性。