日本科技政策的制定依據來自日本「科學技術基本法」,該法第九條規定,要求國家在推動科技振興發展上,政府應制訂有關科學技術振興的「科學技術基本計畫」。「科學技術基本計畫」之推動以五年為一期,最近一期為第五期(2016-2020年),該期計畫以人工智慧與資通訊技術為核心,解決各式重要社會課題,打造「超智慧社會」,並命名為「Society 5.0」。
「Society 5.0」明訂日本實現超智慧社會的政策方向,其政策重點聚焦於產業創造與社會變革,並重新架構產業與整個社會的關係,因此,除了強化產業競爭力,實現產業變革以外,「Society 5.0」也規劃解決日本近年社會課題,包括老齡化社會、勞動力不足、能源短缺與自然災害等。而在前瞻性預測上,「Society 5.0」描繪20年後未來人類將生活在為高度電腦化、智慧化環境,為實現該目標,發展物聯網、大數據分析、電腦科學與技術、人工智慧與網路安全等相關科技基礎技術研發與應用,是「Society 5.0」的核心之一。
簡單來說,「Society 5.0」追求以人為中心的新經濟社會,運用高度融合網路虛擬空間及物理現實空間的相關技術,滿足未來人類生活上的各種需求,同步解決經濟發展與社會課題,並以此建構更貼近符合個人需求之社會。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
近年來,巨量資料(Big Data)狂潮來襲,各產業競相採用此種新型態模式,將充斥各領域之資料量,加以深度分析及集合、比對,篩選具價值性之各項資料。以美國為例,於2011年2月份正式啟動SunShot計畫,期透過聯邦政府的資源,加強推動不同領域之巨量資料分析,有利各領域之政府資源重整運用,以期使推動計畫更經濟效率且具競爭力。並且,美國政府更於2013年1月30日,宣布將挹資900萬元資助7項科專計畫,補助對象分別為: (1) SRI International; (2) 麻省理工學院(MIT); (3)北卡羅萊納大學 (Charlotte校區); (4) Sandia 國家實驗室;(5) 國家再生能源實驗室;(6) 耶魯大學;(7) 德州大學奧斯汀分校,加強各領域推動及整合。 此項「巨量資料」參與計畫之研究團隊將與公私營金融機構(financial institutions)、事業單位(utilities)及州層級之行政機關(agencies)展開合作(partnership),運用統計和電腦工具(statistical and computational tools),解決產業面之難題(challenges);同時,其將運用發展出之模型(Models),測試分散全美不同地區領航計畫(pilot projects)創新研發之影響和規模。計畫中,美國政府亦將以200萬元的預算,分析數十年來的科學報告、專利、成本、生產等資料,期能拼湊出相關產業之全貌,加速發掘科技突破之方法並有效降低成本。以德州(Texas)為例,奧斯汀分校(UT Austin)研究團隊乃與六個不同事業單位(utilities)進行合作,研析經營所蒐集之資料(datasets),以有效了解消費者的需求,提升太陽能未來安裝和聯結(installation and interconnection)之效率。 時值全球鼓勵產業轉型及資源整合,作為世界先進國家的美國,善用聯邦政府和高等學術研究機構之資源,進行整體產業之資料分析,殊值我國借鏡參考。
因應生成式AI使用的營業秘密保護對策美國智慧財產律師於2026年4月撰文說明兩件聯邦地方法院之判決揭示將機密資訊分享於生成式AI平台上的重大風險。 在Trinidad v. OpenAI 案中(Trinidad使用ChatGPT開發出AI框架,並將其框架申請美國專利,其主張OpenAI 後續申請專利之產品係基於使用其成果所開發,惟法院駁回原告依據美國營業秘密保護法(即DTSA)提出使用ChatGPT的產出物”專有AI開發框架(proprietary AI development frameworks,簡稱框架)為其營業秘密之主張,理由是原告在使用ChatGPT創建這些框架時,是自願向OpenAI 揭露其框架相關資訊。本案中,法院認為,原告使用ChatGPT創建框架時未有採取保密措施,且基於接受OpenAI的使用條款,也就是同意於未建立任何保護下揭露資訊,而不屬於DTSA保護的營業秘密。 在United States v. Heppner案中(被告Heppner 因涉及金融詐騙案件遭起訴,其收到法院傳票後使用Claude AI,將該案件的案件事實、可能的抗辯事由、法律分析和防禦策略輸入至Claude AI,使用AI產出法律分析報告),則是強調使用公開可得的生成式AI平台所建立之文件不受律師與當事人間之秘匿特權( attorney-client privilege)保護,因為在AI平台記錄的對話內容,在沒有與平台合約約定保密義務時,這些內容並不具保密性。本案主要探討於被告與Claude AI之間之對話紀錄是否符合律師與當事人間之秘匿特權之範圍,法院認為Claude AI並非律師,兩位非律師之人的法律討論並不享有特權,且成立律師與當事人間之秘匿特權需建立於當事人與有委託關係之律師(或其代理人:實習律師、法務助理等)因為法律諮詢目的之通訊內容。此外,被告與Claude AI之間的通訊並非機密,因為Claude AI的用戶須同意「Anthropic (Claude AI之開發商)收集用戶輸入與輸出資料,利用這些資料訓練 Claude,並保留向第三方(包括政府監管機構)揭露此類資料的權利」,故法院未將律師與當事人間之秘匿特權延伸至AI平台產出的資訊。 在如今生成式AI已被普遍使用之時代,AI工具可提高生產力及工作效率,而對企業而言,開放員工使用AI時應留意公司是否有對使用AI工具提供相應的管理措施。可參考的管理方式有二: 作法其一是:建立企業內部的生成式AI平台 在此狀況下與AI共享的資訊只會留在公司的環境中,並且員工會受到聘用條件中所簽署過的保密協議拘束,此種做法可提供強而有力的保護,但也需要公司投入大量財務資源,惟許多企業未有足夠資源採取此做法。 作法其二:企業從商業生成式AI供應商取得企業授權 企業可跟AI供應商簽定特殊的授權模式,例如約定除了為遵守法律規範或防止濫用之情況外均不儲存輸入或輸出之資訊、約定不會使用其資料進行AI模型訓練、不向第三方揭露客戶所提供之資訊等保密條款,此類保密條款約定會被視為合理保密措施。 企業亦須留意法院在檢視是否成立合理保密措施時,通常只有簽訂相關保密條款並不足夠,法院通常會審查是否有其他保護措施,例如哪些員工有權使用AI平台、是否規範哪些資訊可用/不可用於AI平台、員工是否簽署對其使用AI平台應遵守之義務的確認書等。此外,企業還須避免員工以個人消費者帳號(非企業用戶權限)於AI平台輸入公司機密資訊,而使公司在不知情狀況下同意AI供應商使用其公司機密資訊。因此,企業應建立明確政策,限制員工將公司機密資訊輸入任何AI平台,並留存管理存取紀錄。 由前面兩個案件我們可了解,在未有適當合約與相關保密措施的情況下,於公開的生成式 AI 平台分享機密或專有資訊,法律上等同於向全世界揭露該資訊。法院於營業秘密、律師與當事人間之秘匿特權不太可能對 AI 相關揭露行為做出特別豁免。因此,對於AI工具的使用,企業至少需確保使用的是在具備適當合約保護的商業或企業級 AI 平台,制定明確的內部政策規範可輸入 AI 平台的資訊,提供員工相關訓練,並審核現有的營業秘密保護計畫找出因應AI工具使用的相關風險並予以補強。 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://keid.nat.gov.tw/tips/)
英國持續推動智慧電表電量消費資料所有權之管制 美國聯邦貿易委員會推動「不留痕」機制,使消費者可選擇不在網路上留下個人資訊美國聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission ,FTC)最近開始推動一套「不留痕」(do-not-track)機制,旨在防止網站蒐集未經使用者授權之個人資料。 FTC所出具的報告,旨在幫助政策制訂者和立法者形塑隱私規則,同時要求網站揭露更多其所蒐集之資料的相關事項,諸如蒐集的資料種類、如何使用該資料、以及保存期間。該報告並建議企業提供使用者更多拒絕被蒐集資料的退出選擇方案。 FTC主席Jon Leibowitz在最近的記者會中指出,目前有許多尚未受到網路隱私規範之行銷方式,普遍受到廣告商、社群網站或是搜尋引擎運用。FTC當局的建議由五人所組成的委員會無異議通過,由於網路廣告商、媒體經營者以及零售商所建立的新的行銷模式均建基於個人資料的使用上,因此此建議亦同時考量到該等業者之利益平衡,至2011年1月31日前持續蒐集業者之意見。Leibowitz表示,FTC希望確保新興成長的資訊市場是建立在促進隱私、透明、商業革新和消費者選擇的框架上,而這也是多數美國民眾所希望的。」 此一「不留痕」機制是參照FTC另外一套受歡迎的「勿來電」機制,也就是將電話號碼註冊在一特定的名單上,以防止電話推銷員來電,不過實際上的運作模式仍略有差異。相較於將姓名註冊在一份中央管控的名單,此一機制則是透過網頁瀏覽器的工具,傳送不願被追蹤或接受特定廣告的訊息,Google、Microsoft和 Mozilla都已測試過此套技術。 在此一報告提出後不久,麻州參議員John F. Kerry表明他將會推動一部隱私權相關法律,使FTC有更多規則制訂權以實現其報告所提建議。因為作為相關主管機關,FTC制訂規則的權利其實很有限。