英國數位、文化、媒體暨體育部(Department for Digital, Culture Media & Sport, DCMS)於2018年3月公布5G測試平台及試驗計畫(5G Testbeds and Trials Programme)中之都市聯網計畫(Urban Connected Communities Project)政策文件,將於英國大規模推展5G試驗。同年9月4日,數位部部長宣佈其5G試驗團隊正與西密德蘭郡聯合管理局(the West Midlands Combined Authority, WMCA)及相關產業夥伴合作準備正式商業案例,預計將於2019年推行第一個計畫項目。
本項目內容側重於醫療及汽車業,包含:
1. 透過流暢的視訊方式進行遠距醫療諮詢(Outpatient appointment)或緊急醫療情況之諮詢,而該視頻之內容除可回放外,與家人及看護間並可進行共享查看,以提升醫療照護之效率與品質。
2. 「聯網救護車」:醫療輔助人員得於事故現場即時獲得專家建議,例如與顧問或臨床專家進行視訊。並於救護車內即能傳送患者之即時資訊至醫院,使患者抵達醫院時能進行快速且妥適處理。
3. 即時傳輸公共巴士上之閉路電視(CCTV)畫面,以便立即採取行動制止反社會行為(anti-social behaviour)。
計畫將可獲得高達5000萬英鎊之資金,並於柏明罕、考文垂以及伍爾弗漢普頓(Birmingham, Coventry and Wolverhampton)設立試驗中心執行相關計畫。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
芬蘭財政部(Ministry of Finance)在2016年4月7日將群眾募資法(Crowdfunding Act)草案提交國會,本法案預訂在2016年7月1日生效。芬蘭金融監管局(Finnish Financial Supervisory Authority)曾於2014年7月1日針對債權模式群眾募資(loan-based crowdfunding)以及投資模式群眾募資(investment-based crowdfunding)發布指導原則 ,為其法制進行說明與解釋,然而並未進行立法為群眾募資作出法規鬆綁。 本次芬蘭所提出的法案將有助於企業運用債權(debt)以及證券(securities)模式群眾募資進行籌資活動,本法案將鬆綁證券模式群眾募資並釐清債權模式群眾募資法制基礎。芬蘭財政部長表示:「本法案目標在於創造新的融資來源,特別是在傳統融資管道經歷困難的新創成長公司。群眾募資將增加融資可能,特別是中小企業以及新創公司。透過群眾募資,將可以提升他們的成長機會,投資選項,商業化創新,我們希望進而能增加就業率。」。 目前歐洲投資模式群眾募資市場規模為1550萬歐元,債權模式群眾募資約6890萬歐元。歐洲2015年群眾募資整體市場規模為8440萬歐元,較去年成長48%。 芬蘭群眾募資法只規範證券模式群眾募資以及債權模式群眾募資,不包含P2P借貸(peer-to-peer lending)。目前在芬蘭,P2P借貸由消費者保護法(Consumer Protection Act)規範;捐贈模式群眾募資(Donation-based crowdfunding)由集資法(Money Collection Act)規範,由內政部(Ministry of the Interior)管理;回饋模式群眾募資(Reward-based crowdfunding)由消保法規範,消費者之間以及企業之間則有商品銷售法(Sale of Goods Act)。 新法規定,經營群眾募資必需要取得芬蘭金融監管局取得執照。目前投資模式的群眾募資所適用的法規為投資服務法(Investment Services Act),同樣為金融監管局主管之範疇。信用機構則無需依照新法另外取得執照即可於其原營運執照下提供群眾募資中介服務。 新法做出下述變革: 1. 過去繁重耗時的營運執照申請行政程序,將被簡化,由較便宜、簡易且快速的註冊程序所取代。 2. 群眾募資中藉機構不需要再參加投資人補償基金(Investors’ Compensation Fund)。 3. 群眾募資中介機構的最低資本額由目前的125,000歐元降低為50,000歐元。 4. 提供最低資本額替代方案,例如專業的責任保險、銀行擔保或者是其它金融監管局認為足夠的相應的擔保。 5. 本法只是用於在芬蘭境內擔任群眾募資中介機構或者取得群眾募資,如果要在其它歐盟國家營運,建議中介機構仍應取得投資服務公司營運執照,以加速進入歐盟市場。 目前債權模式群眾募資被認定為金融中介機構,但是不受任何法規範。新法對於債權模式群眾募資提出管理規範,將適用證券模式群眾募資的管理規範,包含: 1. 群眾募資中介者以及募資人都具備資訊揭露義務。 2. 管理群眾募資中介者流程,以及對於投資人的義務。 3. 群眾募資中介者的監管規範,包含處罰規定。 目前具備群眾募資法制的歐洲國家包含義大利、法國、英國、德國、西班牙、奧地利以及葡萄牙。比利時、荷蘭以及立陶宛法案則預計在近期生效。而瑞典、愛沙尼亞以及拉脫維亞則仍在探詢法制之需求。雖然歐洲早於2011年就成立歐洲群眾募資網路(European Crowdfunding Network),但迄今歐盟尚未有群眾募資指令。歐洲各國不同的群眾募資國內法制造成目前歐盟協商群眾募資法制之困難。
美國懷俄明州可望通過新法,鬆綁功能代幣於證券、貨幣傳輸與稅法等限制美國懷俄明州眾議院(Wyoming House of Representatives)於2018年2月19日無異議地表決通過HB0070法案,該法案將鬆綁功能代幣(utility token)於懷俄明州證券法(Securities Act)之限制。該法案將送往參議院,若順利通過並經州長簽署核准,將於2018年7月1日生效,使懷俄明州成為友善的區塊鏈投資環境,預計吸引大量新創事業於該州進行首次代幣眾籌(Initial Coin Offerings, ICO)。 該法案針對功能代幣設有三種要件,僅於符合三種要件者始能作為法案所稱的功能代幣,得免受證券法規管。三種要件分別為:一、功能代幣之開發者和發行者不得將代幣作為投資而行銷;二、該代幣須可作為換取商品或服務之對價;三、該代幣之開發者或發行者不得主動進行附買回協議(repurchase agreement)或任何有意操縱代幣二級市場之價格之協議或策劃。 此外,懷俄明州另有三部有關區塊鏈之法案亦正待審議,包含同樣甫經眾議院通過之HB0019法案,使加密貨幣免受懷俄明州貨幣傳輸法(Money Transmitters Act)規範,有望可使加密貨幣在懷俄明州進行交易或交換。此外,正於眾議院進行二審的HB0101法案預計將修正懷俄明州商業公司法(Business Corporations Act),開放公司得使用區塊鏈來儲存資料並進行內部聯繫。又,尚待眾議院審議的SF0111法案預計使加密貨幣免於受州財產稅法之規範。
JD SUPRA研析發布企業員工營業秘密管理戰略根據JD SUPRA於2022年4月29日研析美國Bay Fasteners & Components, Inc. v. Factory Direct Logistics, Ltd.案例,並刊出「制定全面性的營業秘密戰略」一文指出,員工的入職和離職是企業營業秘密糾紛產生的主要風險之一。企業在僱用員工時須避免營業秘密的污染和竊取。員工離職時,企業應採取離職面談與提醒,以防止離職員工洩露營業機密。以下針對員工入職、員工離職兩個情形,整理建議企業應採取之對策。 員工入職時,為避免新員工帶來任何營業秘密的污染,企業應教育新進員工保護前雇主營業秘密的重要性、如何將營業秘密從know-how區分出來,或是要求員工證明他們不會透露與持有前雇主的機密資訊或任何非公開資訊。然而,為保護企業的營業秘密不被員工竊取,最直接的方法是使用契約中的保密協議、競業禁止條款進行約束,作為保護企業的證據。 離職面談是防止離職員工向未來雇主揭露企業營業秘密的有效方法。在離職面談時,企業應提供員工入職時所簽訂的保密協議條款與相關任職期間的協議約定,並要求離職員工簽屬確認書證明已被告知應遵守的營業秘密內容範圍及其所負義務,同時企業應記錄離職面談過程的內容。若知悉離職員工未來任職公司,建議以信件通知該公司提醒應尊重彼此的營業秘密。此外,企業在得知員工要離職時,應指示IT部門確認員工電腦登錄及下載歷史紀錄是否有洩漏營業秘密之可疑活動,例如大量讀取文件、使用非公司的IP登入。員工離職後,IT部門應盡快停用該離職員工相關帳號權限,同時考慮資料備份,即使沒有檢測到可疑的活動,也建議備份員工的設備使用狀況和帳號log紀錄,以作為日後面臨爭訟時之證據。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
日本發布《資料品質管理指引》,強調歷程存證與溯源,建構可信任AI透明度2025年12月,日本人工智慧安全研究所(AI Safety Institute,下稱AISI)與日本獨立行政法人情報處理推進機構(Information-technology Promotion Agency Japan,下稱IPA)共同發布《資料品質管理指引》(Data Quality Management Guidebook)。此指引旨於協助組織落實資料品質管理,以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進,垃圾出(Garbage in, Garbage out)」的難題,資料品質將直接影響AI的產出。因此,為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性,《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料,以資料生命週期分為8個階段,並特別強調透過資料溯源,方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段:組織高層應界定資料蒐集與利用之目的,並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段:此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料,應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料,並明確記錄後設資料(Metadata)。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊,包含資料的創建、轉檔(transformation)、傳輸及使用情況。因此,需要記錄資料的創建者、修改者或使用者,以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度,確保訓練資料進入AI系統時,即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段:重點在於AI標註(Labeling)品質管理,標註若不一致,將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理,即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容,並持續補充後設資料。此外,可添加浮水印(Watermarking)以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段(Data Processing):建立即時監控及異常通報機制,以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段:導入RAG(檢索增強生成)技術,檢索更多具參考性的資料來源,以提升AI系統之可靠性,並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段(Evaluation of Output):為確保產出內容準確,建議使用政府公開資料等具權威性資料來源(Authoritative Source of Truth, ASOT)作為評估資料集,搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性(Currentness),避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段(Deliver the Result):向使用者提供機器可讀的格式與後設資料,以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據,增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段(Decommissioning):當資料過時,應明確標示停止使用,若採取刪除,應留存刪除紀錄,確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調,完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎,有助組織確認內容準確性、決策歷程透明,方能最大化AI所帶來的價值。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》,同樣強調從源頭開始保護資料,歷程存證與溯源為關鍵,有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 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)