北美證券管理協會(North American Securities Administrators Association,簡稱:NASAA)與會成員,針對使用新興科技之不當行為人,於2018年10月10日發佈正式報告(NASAA 2018 Enforcement Report),報告指出不當行為人試圖使用新興金融商品刺激市場,使市場呈現活絡狀態。例如:炒作比特幣,該產品從2017年7月約2,364塊美元至同年12月大幅提高至2萬美元,同一時間於市場中加密貨幣市值飆漲超過5千億美元。因各種數據指標不正常的起伏,相關執法單位開始進行實際執法行動,並且特別針對加密貨幣部分進行調查。
該報告指出,部分合法企業也會透過加密貨幣和區塊鏈等,衍生性金融商品募集資本,亦即以首次代幣發行(Initial Coin Offering,簡稱ICO)之方式籌措資金。而NASAA也於監管時發現未經登記之企業,也利用此種方式進行籌資。惟,監管機構無法針對未經登記之公司進行有效之監管行為,以致,投資市場中詐欺事件層出不窮。因此,就涉嫌以ICO和加密貨幣等衍生性金融商品,進行群眾募資的未經合法登記之公司,NASAA也開始採取必要法律措施,以保護投資大眾免於受害。
一、 德州證券委員會與國家執法單位合作,於2017年12月20日對Usi-Tech Limited採取了緊急行動,此執法行動主要係因該公司以詐欺之方式欺騙投資消費者,此為國家執法單位,首次針對市場詐欺行為所進行之強制手段。
二、 北卡羅來納州證券部門以及德州證券委員會,調查BitConnect’s對加密貨幣貸款計畫之投資。該機構向投資者承諾,購買加密貨幣貸款計劃的投資將使他們有權在指定期限內獲取每月超過40%的利息,並且額外每日計算利率給予投資者。 調查後,監管機構發現,該公司未依證券交易法,以及證券經銷商相關註冊之規定,進行募資行為。以致北卡羅來納州證券部門以及德州證券委員會,隨即發佈停止運作之命令。
報告顯示,合法企業以及未經登記之企業,都得以使用ICO方式進行籌資。惟監督機構僅能就合法企業進行監管,無法有效監督未經登記之企業,為避免投資大眾因資訊不透明或資訊不對等之情況發生,導致投資人因此遭受到詐欺行為而受害。有關當局也已展開實際執法行動,仍請投資大眾多加注意。
日本學術會議所屬「深化與推動開放科學檢討委員會(オープンサイエンスの深化と推進に関する検討委員会)」為深化與推動開放科學發展,於2020年5月28日發布建言(原文為提言)。本建言接續國際間提倡的「資料驅動型科學」、與日本Society5.0政策內「資料驅動型社會」構想,目的在於凸顯研究資料共享概念與共享平台的重要性,梳理現行措施下的問題,並提出政策與制度調適建議。 建言提出三項觀察。其一,研究論文投稿至期刊出版機關,論文尚未審查通過並發表前,論文本身與經整理之研究資料的著作財產權雖屬於原作者所有,出版機關原則會另與投稿作者約定,作者不得對外公開其研究成果與研究資料,目的在於避免未經審查通過的成果與資料散布,造成錯誤訊息流通。COVID-19疫情蔓延期間,美國國家衛生研究院(National Institutes of Health, NIH)、國立研發法人日本醫療研究開發機構(AMED)等研究資助機構,則依循過往大規模傳染病發生時的慣例,與期刊出版機關等達成協議並發表聲明,只要作者同意釋出,即允許有關論文發表前得先將研究成果與資料與WHO及外界共享,期待藉資料快速公開流通協助對抗疫情。這些措施體現了資料的重要性與共享可能性,但共享後,利用方新取得的資料應如何繼續以適切方式公開,則有賴資料的數位平台機制完備現行作法的不足。其二,資料本身非著作物,不直接受著作權法保護,各國法例亦較少另外賦予資料庫(database)法定權利。日本則在不正競爭防止法增訂「提供予特定對象資料(限定提供データ)」保護制度,定義非法取用原僅授權特定人使用之資料的行為,將落入不當競爭行為的範疇,強化營業與數位資料利用之法定權利保護。其三,近年來,日本公平交易委員會因應Google、Amazon可能運用資料蒐集達成市場壟斷的疑慮,重新檢討其反托拉斯政策,顯示資料利用亦可能牴觸反托拉斯法;歐盟一般資料保護規則(GDPR)的規範強度與密度較日本國內法為高,則讓資料利用涉及個資時,無法僅以日本個資法為標準。資料利用涉及多部法規,增加資料利用者合法使用的難度,從而降低研究者再利用研究資料的意願。 基於上述觀察,本建言提出以下法制與政策建議:(1)統整不正競爭防止法、個人資料保護法、著作權法等相關法規範,同時考量研究資料本身特性與社會應用途徑,作成指引供外界遵循;(2)國家應資助學術界或進行研發活動之機構,建構得長期蒐整、保存與共享研究資料之平台,協助實現跨領域或跨部門的研究資料融合利用與價值創造;(3)針對研究成果採用的原始樣本(如岩石、土壤、生物、物質等),以及人文社會科學領域研究的原始資料(如文書紀錄、書籍、技術等),建立永久保存之制度。
韓國K-Startup競賽(K-Startup Grand Challenge 2020)提供全球新創企業進入亞洲市場的重要管道對於欲前往韓國發掘商機並在亞洲擴展業務的全球企業家和新創企業而言,韓國政府的所提供的新創計畫(K-Startup Grand Challenge)是一個相當開放且友善的平台,該計畫由中小企業和新興企業部(MSS)和國家IT產業促進局(NIPA)主導,於2020年5月起接受全球新創企業申請。 該計畫為亞洲地區首次全額由政府資助的計畫,旨在支持希望進入韓國並進一步開拓國際市場的外國新創企業,其申請基本條件如下: 7年內成立的全球新創公司。 必須有明確的長期發展方向,並以在韓國定居為目標。 具有雛形的產品或服務,且處於初始階段的新創公司。 通過申請的企業將有為期3個月的資助計劃,並可選定的團隊成員至韓國進行交流,向該產業專家學習,更提供財務支持以及進入市場發展等多元化的機會,重要的是,透過交流學習可促進新創企業,有機會與韓國大型企業集團接觸,獲取與該大型企業合作的可能。 韓國為使其成為亞洲新創產業中心,積極資助、指導許多的新創企業,且陸續成立相關競賽與計畫,提供新創公司發展的平台,例如,國土交通省舉辦”智能挑戰賽”,鼓勵企業採用創新技術解決該城市的需求與提高生活便利性(如:智能人行道、自駕車…等);以及韓國創業發展研究所(KISED)透過資助與教育為新創者提供更多的發展機會。
APPLE以違反DMCA法案追訴Psystar根據美國北加州聯邦地方法院之資料公佈,APPLE已於上週對“Mac Clone”(克隆機)廠商PSYSTAR追加控訴,指控PSYSTAR侵犯了APPLE的著作權和商標權,同時,亦違反了美國1998年通過之數位千禧年著作權法(DMCA - Digital Millennium Copyright Act)的規定。APPLE表示,尚有其他廠商涉及本案,但APPLE仍未公佈其他涉案廠商名單。 PSYSTAR總部位於美國佛羅里達州,今年4月其推出了安裝APPLE Leopard OS X作業系統的低價個人電腦。此“Mac Clone”(克隆機)標準版售價為399美元,高階版售價999為美元。繼今年7月APPLE對PSYSTAR提起法律訴訟後,11月26日又針對PSYSTAR推出的“Mac Clone”(克隆機)追訴其侵犯了APPLE著作權和商標權。 今年8月份,PSYSTAR曾反控APPLE,宣稱APPLE把Mac機種之硬體和Mac OS X作業系統實行捆綁銷售(Tying),已明顯涉及不公平競爭,並違反美國反壟斷法相應條款。APPLE於9月份已要求法院認定PSYSTAR該項反訴無效。該起訴訟的主審法官威廉•阿爾薩普(William Alsup)於11月18日已作出裁決,認定PSYSTAR對APPLE的反訴無效。 APPLE的律師表示,該公司已握有充足之證據,因此決定對PSYSTAR提出其違反DMCA法案的追加指控。但APPLE的律師沒有對此證據加以具體說明,僅表示該項新指控與PSYSTAR的產品和市場行銷活動有關。 按照原定訴訟程序,APPLE起訴PSYSTAR的訴訟預計將於2009年11月09日開庭審理,PSYSTAR和APPLE雙方必須於2009年08月20日之前向法院提交一份描述兩造觀點和權利的說明。
美國國家標準暨技術研究院發布「全球AI安全機構合作策略願景目標」,期能推動全球AI安全合作美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)於2024年5月21日提出「全球AI安全機構合作策略願景目標」(The United States Artificial Intelligence Safety Institute: Vision, Mission, and Strategic Goals,下稱本策略願景),美國商務部(Department of Commerce)亦於2024年參與AI首爾峰會(AI Seoul Summit)期間對外揭示本策略願景,期能與其他國家攜手打造安全、可靠且可信賴之AI生態系。 由於AI可信賴與否往往取決於安全性,NIST指出當前AI安全所面臨的挑戰包含:一、欠缺對先進AI之標準化衡量指標;二、風險測試、評估、驗證及確效(Test, Evaluation, Validation, and Verification, TEVV)方法不健全;三、欠缺對AI建模後模型架構與模型表現間因果關係的了解;四、產業、公民社會、國內外參與者等在實踐AI安全一事上合作程度極為有限。 為因應上述挑戰並促進AI創新,NIST在本策略願景中擬定以下三大戰略目標:(1)推動AI安全科學發展:為建立安全準則與工具進行技術合作研究,並預先部署TEVV方法,以利評估先進AI模型之潛在風險與應對措施;(2)推展AI安全實務作法:制定並發布不同領域AI風險管理之相關準則與指標,以達到負責任設計、開發、部署與應用AI模型與系統之目的;(3)支持AI安全合作:促進各界採用前述安全準則、工具或指標,並推動全球合作,以發展國際通用的AI安全風險應對機制。