川普總統在2018年4月發布「總統管理議程」(President’s Management Agenda)將國家科研成果商業化之發展視為「聯邦跨機關優先目標」(Cross-Agency Priority Goal, CAP Goal)。為維持美國全球科技創新領先地位,美國政府每年投資約1500億美元於各聯邦所屬大學與研究機構進行科技研究。美國國家標準與技術中心(NIST)與白宮科技政策辦公室(OSTP)聯合發起「投資報酬計畫」(Return on Investment Initiative, ROI),宗旨為釋放美國創新(Unleashing American Innovation),讓政府投資預算發揮科研補助之最大效益。
計畫目的包括:1.評估現行政府從事技術移轉指導原則,檢視應予以維持與待改革之處;2.吸引後期研發、商業化與先進製程的技轉投資,並降低法規阻礙;3.支持科研創新產官學合作模式與技轉機制;4.有效移除技轉阻礙以利加速技轉成效,並聚焦於國家重要產業發展的新興措施;5.評估聯邦政府資金運用指標成效;6.創造激勵學研機構提升技轉成效之誘因。
NIST調查指出,阻礙技轉發展之原因包括:1.技轉與智慧財產權協商所涉高額交易與時間成本;2.不同政府單位對法規之解釋、適用與實踐意見相歧;3.智慧財產權保護不足、技術授權使用限制與政府行使介入權(march-in rights)限制;4.公務員參與科技新創與衍生企業(spin-off)限制與利益衝突規範。此ROI計畫已於2018年7月30日完成各方意見徵詢,總計共104份。預計於2019年年初,做出完整分析報告與法制建議。
微軟在美國政府索要用戶郵件的一起官司中獲得勝訴。美國政府第二巡迴上訴法院裁決,如果資料是儲存在美國境外伺服器,則不為美國聯邦政府的令狀效力所及。 這件訴訟案源於2013年的一起涉外毒品案件中,紐約區法院發布了一項搜查令,要求微軟提供公司一名用戶的郵件和相關訊息。然而因為有些資料是存放在微軟公司在愛爾蘭的伺服器,因此微軟爭辯說郵件本身是儲存在愛爾蘭的,因此不應受到美國政府令狀效力所及。2014年聯邦地方法院再次要求微軟提供郵件內容——但微軟上訴到了聯邦第二巡迴法院。 美國聯邦第二巡迴法院在判決中,認定基於《儲存通訊記錄法》(Stored Communications Act:SCA/下稱SCA)規定美國政府得以令狀要求連結網路使用者資料的規定並不適用於境外。法院所持理由為: 1. SCA規定搜索票/扣押票之核發應符合美國聯邦刑事訴訟法之相關規定,而美國聯邦刑事訴訟法第41條即規定搜索票/扣押票應由搜索/扣押標的物所在地之法院核發並交由該地或國內他地執法人員執行。 2. 法院曾於2010年之MORRISON ET AL. v. NATIONAL AUSTRALIA BANK LTD. ET AL.案判決理由中指明,如國會立法時認為某法規可能或必須有域外效力,應以明文定之,而SCA條文中並無任何規定寫明該法可於境外適用之。 3. SCA在第2703條所使用之搜索票/扣押票(warrant)一字,源自美國憲法增修條文第四條,即規定美國政府對其國內人民為搜索扣押時應以搜索票/扣押票(warrant)為之,且SCA更刻意以不同條款及不同強度區分搜索票/扣押票(warrant)與傳票(Subpoena),立法者之用意顯然是希望能以前者提供使用者更高度的隱私保護。 這是美國首例企業對獲取境外資料的政府搜查令提起上訴的案件,審判結果影響著美國法律界對於執法機關是否能就存放在世界上其他國家的美國用戶資料,進行合法調查。
英國通過《電子貿易文件法》,將透過「可信賴系統」的要求強化電子貿易文件的證明效力英國國會於2023年7月上旬通過《電子貿易文件法》(Electronic Trade Documents Act 2023, ETDA),經國王於7月20日正式批准,該法於2023年9月20日正式生效,未來英國的電子貿易文件將與紙本貿易文件具有相同效力。 一直以來,英國僅承認紙本貿易文件的法律上效力,因此英國企業在進行國際貿易的各環節上,必須處理上百頁的紙本文件,造成英國企業及其交易對象必須花費相當高的時間和金錢成本,不僅效率低且造成環境破壞,同時紙本文件也較難驗證其真實性。在數位轉型趨勢下,此類陳舊的法律早已不合時宜,因此美國、新加坡、德國等國家也正在進行類似立法,而英國是七大工業國組織(Group of Seven, G7)中第一個完成立法的國家。 該法正式施行後,可大幅降低英國企業的成本,提升國貿及融資的效率;根據英國政府估計,未來十年,該法將可為英國經濟創造11.4億英鎊的淨效益(net benefit),同時每年可減少10%以上的碳排放量,有助於落實ESG。更重要的是,相對於紙本,貿易文件的數位化,可提升安全性和透明性。 根據該法第2條第2項規定,電子貿易文件必須是由「可信賴系統」(reliable system)所產生,所謂「可信賴系統」必須具備以下特徵: 1.能清楚識別文件,與其他副本加以區分; 2.能防止文件遭到未經授權的修改; 3.確保任何時點僅有一人能對該文件行使控制權; 4.允許能夠對該文件行使控制之人,能向他人「證明」其控制權; 5.確保電子貿易文件移轉後,使前手立即喪失控制權。 此外,第2條第5項列出在判斷一個系統是否可信賴時,可考量的7點因素,其中第5點指出可考量該系統是否經獨立機構定期稽核(包含稽核頻率和範圍),以及第6點為該系統是否經監管機關進行任何可信賴性的評估。 雖然該法基於技術中立(technological neutrality),並未明定何種技術符合「可信賴系統」的要求。然而,起草該法的法律委員會(Law Commission of England and Wales, LCEW)於2022年3月的草案報告中花了相當大的篇幅說明「分散式帳本」(Distributed Ledger Technology, DLT)的技術,並認為DLT在透明性、安全性、不可竄改等面向有較好的表現,因此指出這是「目前」產生可信賴電子貿易文件的重要技術之一。英國政府表示,承認電子貿易文件的法律效力後,國際貿易各環節的參與者可以透過如DLT等技術,更有效地追踪相關紀錄,進而提高國際貿易的安全性和合規性。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
數位模擬分身(Digital Twin)數位模擬分身(Digital Twin)係指將實體設備或系統資訊轉為數位資訊,使資訊科學或IT專家可藉此在建立或配置實際設備前進行模擬,從而深入了解目標效能或潛在問題。 於實際運用上,數位模擬分身除可用於實體設備製造前,先行針對產品進行測試,以減少產品缺陷並縮短產品上市時間外,亦可用於產品維護,例如在以某種方式修復物品前,先利用數位模擬分身測試修復效果。此外,數位模擬分身還可用於自駕車及協助落實《一般資料保護規範》(General Data Protection Regulation, 以下簡稱GDPR)規定。在自駕車方面,數位模擬分身可通過雲端運算(cloud computing)和邊緣運算(edge computing)連接,由數位模擬分身分析於雲端運算中涉及自駕系統操作之資訊,包括全部駕駛週期內之資料,如車輛模型在內之製造資料(manufacturing data)、駕駛習慣及偏好等個人隱私資料、感測器所蒐集之環境資料等,協助自駕系統做出決策;在GDPR方面,數位模擬分身可利用以下5大步驟,建立GDPR法規遵循機制以強化隱私保護:1.識別利害關係人與資產,包括外部服務和知識庫;2.漏洞檢測;3.透過虛擬數值替代隱私資料進行個資去識別化;4.解釋結果資料;5.利用資料匿名化以最大限度降低隱私風險,並防止受試者之隱私洩露。
美國國防部「人工智慧國防運用倫理準則」美國國防部(Department of Defense)於2020年2月採納由美國國防創新委員會(Defense Innovation Board, DIB)所提出之「人工智慧國防運用倫理準則(AI Principles: Recommendations on the Ethical Use of Artificial Intelligence by the Department of Defense)」,以衡平倫理與人工智慧於國防帶來之增益。 美國國防創新委員會為美國聯邦政府下之獨立委員會,設置目的在於依美國新創科技,提供意見予美國國防部,與美國國防部並無隸屬關係。有鑑於人工智慧之運用範疇日益增廣,美國國防創新委員會遂提出旨揭「人工智慧國防運用倫理準則」,以因應人工智慧於國防之應用所產生之問題。 倫理準則適用於「戰爭或非戰爭用途之人工智慧之設計以及應用」,對於「人工智慧」之定義,倫理準認為人工智慧並無精確之範疇,只要「對於資訊有所處理並旨在達到所賦予任務之資訊系統」,皆為本準則下之人工智慧。倫理準則指出,「人工智慧」與美國國防部3000.09指令下之「自動化武器系統(Autonomous Weapon System)」之定義不同,但有可能重疊,而所謂「自動化武器系統」為「一經人類選擇啟動,即可在無人類監督之情形下,自動針對目標進行鎖定或進行攻擊之自動化武器系統」。 美國國防創新委員會表示,該準則旨在切合美國既有憲法、法律、國際公約之傳統標準下,融入現代化對於人工智慧之要求,如國際公約中之戰爭法(Law of War)即為本準則之傳統標準之一,舉例而言,如人工智慧被裝置於武器中,其設計及應用應符合最小傷亡原則、避免傷及無辜原則等。 除此之外,準則亦包含以下現代化對於人工智慧之要求:(1)人類對於人工智慧系統之設計、應用以及使用應善盡判斷以及注意義務,且人類應該對於人工智慧系統因瑕疵所帶來之傷害負擔最終責任;(2)對於目標之選擇或分類,應維持公平性,且不得有歧視性;(3)對於人工智慧之設計、應用以及使用,應有明確之工程標準以及資料保存程序,此一工程標準以及資料保存程序應為一般具有專業知識之工程人員可據以理解、分析、追蹤問題所在並加以改善;(4)「戰爭或非戰爭用途之人工智慧」應有明確之應用領域,且完善之檢測、維修,應適用於該人工智慧之全部生命週期。