德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南
德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南，旨在提升企業數位化與社會責任，並提升消費者權益保護。
德國司法及消費者保護部次長Gerd Billen於會議中指出，無論技術細節和具體應用如何發展，法律和消費者保護政策應確保人工智慧安全性，且不因此受歧視，以及盡可能確保技術利用透明度。而隨著人工智慧的發展，應設法解決使用人工智慧產生的法律問題。
例如，如何在製造商，供應商和消費者之間公平分配責任歸屬問題？在家庭，物流和手術室等領域已有越來越多具備自我學習的機器人被應用，相關權利是否會有所不同？如果機器出現不明原因故障，會發生什麼情況及如何處置？當機器透過在製造時尚未完全預定的環境感官認知做出具體決定時，該自動行為所生效力為何？
本份指南則提出六項建議：
- 促進企業內部及外部訂定相關準則
- 提升產品及服務透明度
- 使用相關技術應為全體利益著想
- 決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。
- 重視並解決解決機器偏差問題
- 在特別需要負責的決策過程，應設計成由責任主體保留最終的決策權力，直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
隨著具有高速大容量特性的第五代行動通訊（5G）技術啟用，如何促使發射射頻（Radio frequency, RF）的基地臺能夠達到小型化及多點化的目標，將是未來重要的課題。但在地理空間限制、景觀影響與法規限制等因素下，除了增設基地臺外，也可考慮「基礎設施共享」（Infrastructure Sharing）的概念。 日本總務省於2018年12月28日公布《行動通訊領域的基礎設施共享－電信事業法及電波法的適用關係指引》（移動通信分野におけるインフラシェアリングに係る電気通信事業法及び電波法の適用関係に関するガイドライン）。 本指引主要從「利用基礎設施共享，推動行動通訊網絡整備」的觀點出發，首先定義「基礎設施共享事業」之範圍與型態，其將基礎設施分為兩類，一類為土地和建物、鐵塔等工作物、另一類為電信設備（如天線、增幅器、調變器）。接著說明基礎設施分享業者在使用上述兩類基礎設施時，於電信事業法及電波法之適用。具體內容包含欲經營該事業之必要程序、業者向行動通訊業者提供基礎設施時簽訂的契約類型、提供基礎設施的條件，最後說明若行動通訊業者、電信業者等各業者間，無法就欲共享的基礎設施使用權達成共識時，相關的爭議處理流程。本指引最後亦說明各業者在使用土地和建物、鐵塔等工作物，以及電信設備時的共通措施。
軟體安全性缺失成為買賣標的瑞士的網路安全公司WSLabi於2007年7月9日宣佈一項訊息，未來將在線上公開交易或交換一些軟體的安全性漏洞和弱點予軟體相關研究人員、安全代理商和軟體公司，價格從數百美元至數萬美元不等。而此意謂拍賣軟體瑕疵的新興市場即將被打開。 WSLabi公開拍賣軟體弱點與漏洞的作法引起了很大的爭論。以往軟體安全業者於發現軟體的弱點後，會與軟體開發者合作修補安全性弱點和漏洞，待修補完成後再公開宣佈修補軟體安全性弱點之相關訊息。但該公司的新作法將導致軟體公司未來可能因為無法及時修補弱點而商譽受損。因此該項計畫雖尚未實行，卻引起了不同看法的爭辯：支持者表示，此一計畫將有助於改善軟體弱點及安全漏洞的問題，並可鼓勵對於軟體的弱點的深入研究；然反對者卻認為，如果軟體的弱點和安全漏洞因而落入有心人的手中，利用於犯罪或幫助他人犯罪，將會對資訊安全形成極大威脅。再者，把其他公司開發的軟體弱點在市場上交易，可能也會引發道德與合法性的問題。 WSLabi於瞭解這項做法可能引起侵害著作權(重製、散布、販賣軟體等行為)、營業秘密與犯罪防治等法律上的爭議及國家安全的問題後表示，他們將會審慎地過濾選擇買主，不會將研究之結果出售予犯罪者或敵國政府。雖然如此，他們的說法仍引起質疑，畢竟判斷買主是否為善意或確定身份並非易事。
美國《現在行動法》（MOBILE NOW Act）美國《現在行動法》（MOBILE NOW Act）全名為《創造無線寬頻投資機會暨減少過度且不必要之障礙法》（Making Opportunities for Broadband Investment and Limiting Excessive and Needless Obstacles to Wireless Act），於2018年3月23日由美國總統簽署生效。《現在行動法》（以下簡稱本法）立法目的在於確保頻譜資源有效利用與建構未來無線通訊基礎建設的法制框架，具體措施包含訂定頻譜釋出目標、確認毫米波（millimeter wave，對應頻率為30至300GHz）頻譜商用可能性、訂定頻譜釋照政策規劃、簡化通訊基礎建設流程，以及確保鄉村無線通訊技術的發展等。 依據本法要求頻譜主管機關應完成三大任務，包含：一、依本法第603(a)條第1項，在2022年12月31日前，主管機關應釋出至少255MHz的頻譜提供予固定與行動無線寬頻使用。二、依本法第604(a)條，聯邦通訊委員會（Federal Communications Commission, FCC）應在本法施行後兩年內完成在42000至42500MHz間的毫米波進階無線通訊服務及操作規範。三、針對當前已高度使用的3GHz頻段，主管機關應在本法施行後24個月內完成3100MHz至3550MHz間頻段的影響分析及商用可能性報告，以及在本法施行後18個月內完成3700MHz至4200MHz間頻段的公眾意見徵詢，並提交對聯邦機構影響分析及商用可能性報告。透過上述三大任務完成頻譜規劃與商用可能性評估，輔以完善頻譜釋照政策及簡化流程，創造吸引電信業者投資次世代通訊技術之誘因。 美國參議院於2019年12月5日針對本法施行後的辦理情形，召開「次世代通訊技術革新：《現在行動法》落實情形」聽證會，會議中強調《現在行動法》的落實與確保美國次世代通訊技術的領先有密切相關，因此透過本法移除頻譜規劃與分配產業商用過程中的障礙至關重要，本法使美國得以在全球5G通訊技術競賽中處於領先地位；在聽證會中肯定FCC在毫米波頻譜拍賣中的貢獻，並期許FCC與國家電信暨資訊管理局（National Telecommunications and Information Administration, NTIA）能夠藉由落實本法來確保頻譜的有效規劃與分配，進一步維持美國在5G通訊技術發展的領先地位。
因應使用「生成式AI（Generative AI）」工具的營業秘密管理強化建議2024年7月1日，美國實務界律師撰文針對使用生成式AI（Generative AI）工具可能導致的營業秘密外洩風險提出營業秘密保護管理的強化建議，其表示有研究指出約56%的工作者已經嘗試將生成式AI工具用於工作中，而員工輸入該工具的資訊中約有11%可能包含公司具有競爭力的敏感性資訊或客戶的敏感資訊，以Chat GPT為例，原始碼（Source Code）可能是第二多被提供給Chat GPT的機密資訊類型。系爭機密資訊可能被生成式AI工具提供者（AI Provider）用於訓練生成式AI模型等，進而導致洩漏；或生成式AI工具提供者可能會監控和存取公司輸入之資訊以檢查是否有不當使用，此時營業秘密可能在人工審查階段洩漏。 該篇文章提到，以法律要件而論，生成式AI有產生營業秘密之可能，因為營業秘密與著作權和專利不同之處在於「發明者不必是人類」；因此，由生成式 AI 工具協助產出的內容可能被視為營業秘密，其範圍可能包括：公司的內部 AI 平台、基礎的訓練算法和模型、輸入參數和輸出結果等。惟基於目前實務上尚未有相關案例，故生成式AI輸出結果在法律上受保護的範圍與條件仍需待後續的判例來加以明確。 實務專家提出，即使訴訟上尚未明確，企業仍可透過事前的管理措施來保護或避免營業秘密洩露，以下綜整成「人員」與「技術」兩個面向分述之： 一、人員面： 1.員工（教育訓練、合約） 在員工管理上，建議透過教育訓練使員工了解到營業秘密之定義及保護措施，並告知向生成式AI工具提供敏感資訊的風險與潛在後果；培訓後，亦可進一步限制能夠使用AI工具的員工範圍，如只有經過培訓及授權之員工才能夠存取這些AI工具。 在合約方面，建議公司可與員工簽訂或更新保密契約，納入使用生成式AI的指導方針，例如：明確規定禁止向生成式AI工具輸入公司營業秘密、客戶數據、財務信息、未公開的產品計劃等機密資訊；亦可增加相關限制或聲明條款，如「在生成式AI工具中揭露之資訊只屬於公司」、「限制公司資訊僅能存儲於公司的私有雲上」等條款。 2.生成式AI工具提供者（合約） 針對外部管理時，公司亦可透過「終端使用者授權合約（End User License Agreement，簡稱EULA）」來限制生成式AI工具提供者對於公司在該工具上「輸入內容」之使用，如輸入內容不可以被用於訓練基礎模型，或者該訓練之模型只能用在資訊提供的公司。 二、技術方面： 建議公司購買或開發自有的生成式AI工具，並將一切使用行為限縮在公司的私有雲或私有伺服器中；或透過加密、防火牆或多種編碼指令（Programmed）來避免揭露特定類型的資訊或限制上傳文件的大小或類型，防止機密資訊被誤輸入，其舉出三星公司（Samsung）公司為例，三星已限制使用Chat GPT的用戶的上傳容量為1024位元組（Bytes），以防止輸入大型文件。 綜上所述，實務界對於使用生成式AI工具可能的營業秘密風險，相對於尚未可知的訴訟攻防，律師更推薦企業透過訴訟前積極的管理來避免風險。本文建議企業可將前述建議之作法融入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」中，換言之，企業可透過「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）的PDCA管理循環建立基礎的營業秘密管理，更可以透過上述建議的做法（對單元5.使用管理、單元6.1保密約定、單元6.4教育訓練、單元7.網路與環境設備管理等單元）加強針對生成式AI工具之管理。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）