人工智慧即服務（AI as a Service, AIaaS）
人工智慧即服務（AIaaS）之定義為由第三方提供人工智慧（AI）外包服務，其可使個人和公司基於各種目的進行AI相關實驗，同時毋須於初期即大規模投資或承受高度風險。著名之四大AIaaS供應商為Amazon AWS雲端運算服務、Microsoft Azure 雲端運算平台與服務、Google雲服務、以及IBM雲服務。
AIaaS之優點主要有：（1）降低成本：一般公司無須投資軟體、硬體、人員、維護成本以及不同任務之修改成本，AIaaS供應商可供應不同之硬體或機器學習供公司嘗試運用。（2）即用性：AIaaS供應商提供之AI服務為即用性，無須太多專家介入修改即可使用。（3）可擴展性：可由較小之項目開始試驗，逐步擴張調整服務，因此具有戰略靈活性。然而，AIaaS亦有以下潛在缺點：（1）降低安全性：公司必須交付大量資料給AIaaS供應商，因此資料之機密保護與預防竄改即為重要。（2）增加依賴度：若發生問題時，必須等待AIaaS供應商進行處理。（3）降低透明度：由於是即用性之AI服務，對於內部演算法之運作則屬於未知之黑盒子領域。（4）限制創新：因AIaaS供應商所供應之AI服務需一定程度之標準化，因此限制公司創新發展之可能。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
東京大學活用有限合夥組織制度扶植新創 資策會科技法律研究所 法律研究員 朱啟文 104年08月28日 為鼓勵創投業挹注資金，扶植科技等新創事業，發展諸如電影、舞台劇等文創產業，經濟部參考英、美、新加坡等國家制度，制定「有限合夥法」，希望吸引國外資金來台投資，健全創新創意環境。立法院於2015年6月5日三讀通過「有限合夥法」草案[1]，創投與電影、舞台劇等文創產業，可允許以信用、勞務或其他利益出資，讓「創意」成企業資產一部分，培育更多吳寶春、李安或是科技新創事業。 有限合夥制度採投資者與經營者分離，由普通合夥人與有限合夥人共同組成。普通合夥人提供創意或技術，是實際經營業務者，對有限合夥的債務負無限責任；有限合夥人提供資金，但不實際參與經營，僅就出資額負有限責任。日本關於有限合夥制度已經施行近20年，東京大學亦採用此制度協助新創企業，在初期孵化階段取得種子資金，能夠順利發展逐漸茁壯，其實際如何管理運用有限合夥資金，是未來「有限合夥法」上路後，我國學研機關可以學習參考的方向。 壹、日本「投資事業有限合夥法」 日本於1997年制定了「中小企業投資有限合夥法」（中小企業投資有限責任組合契約に関する法律），並於2004年放寬投資事業之客體，不限於未公開上市之中小企業，同時更名為「投資事業有限合夥法」（投資事業有限責任組合契約に関する法律[2]）。而依「投資事業有限合夥法」規定，由普通合夥人及有限合夥人所共同組立之合夥組織即為「投資事業有限合夥」（投資事業有限責任組合）。該法中包括有限合夥人僅以出資為限對合夥債務負清償責任，以及普通合夥人於各事業年度經過後三個月內，必須準備各項財務報表資料供其他合夥人及合夥之債權人查閱等規定，均有效提高了投資事業有限合夥募集資金的效果。 貳、東大尖端創投公司（株式会社東京大学エッジキャピタル） 2004年日本國立大學法人化改革正式開展，除使大學能掌握其產出之研發成果外，更促使大學授權其研發成果來成立衍生新創企業。此改革承續美國拜杜法案的立法精神，將研發成果由政府下放至大學，促使大學積極利用自有之智慧財產權。東京大學在該時空背景下，設置了校內單位產學連攜本部DUCR及東大技轉TODAI TLO、東大尖端創投UTEC二個獨立公司，彼此合作推廣相輔相成，是東大產學合作的黃金三角。東京大學將三個組織辦公室均設在東京大學產學連攜廣場大樓（University Corporate Relation Plaza），集中辦公讓業務上合作更為便利。東京大學另於2007年6月完竣的「企業家廣場孵化室[3]」，則作為提供創業支援、知識產權戰略管理及產學合作計畫協助之場所。 東大尖端創投公司[4]（The University of Tokyo Edge Capital Co., Ltd.，以下簡稱「UTEC」）成立於2004年4月1日，係由「一般社團法人東京大學產學合作支援基金」投資所成立之創投公司（資本額1,000萬日元），為獨立於東京大學的私法人機構，其成員目前有5位董事、1位監察人及10名正式員工。2004年起UTEC管理運作的資金計有285億日幣，這些資金主要用來中長期投資與東京大學相關的新創項目，包括人才活用、共同研究、智財運用等，投資目的希望能實現將學術成果及人才還原給社會、提升創新及收益，形成良性的經濟活力循環。 負責營運UTEC 的專業成員[5]包括有創投家、政策制定者及博士等。UTEC優勢在於有東京大學作為其後盾，擁有全日本最頂尖研發技術與人才供其篩選。復以日本願意投資早期階段之創投公司不多，使得UTEC在此領域有傑出績效表現。2007年10月開始UTEC 辦理在校創業家EIR 計畫（Entrepreneur In Residence Program），對東京大學內部產生的商業構想概念實施創業育成輔導工作，提供包括辦公空間（企業家廣場孵化室）、創業資金及聘請專家協助修正營運計畫書（Business Plan）等服務。 UTEC在經營上勇於承擔投資創新技術所可能帶來的風險，也願意在新創公司的早期階段（Seed / Early Stages）投入資金換取公司股份，秉持「日本最先進風險投資公司」的經營理念，希能建立早期支援的風險投資模式，將校園研發成果進行商業化實踐。投資策略上UTEC主動介入投資事業有限合夥所出資的公司，並指派投資經理人與投資公司建立長期承諾，而UTEC 亦會積極參與公司成長後續階段之投資。截至2014年4月止，UTEC已經投資了51家新創企業，其中有9家IPO和7家接受併購（M&A）。 參、「投資事業有限合夥」資金管理模式 UTEC的資金不只來自於東京大學，而是透過另外成立3個[6]「投資事業有限合夥」，接納外部投資家之投資作為基金進行營運。具體架構上，UTEC在「投資事業有限合夥」中扮演普通合夥人[7]（業務執行者），而有限合夥中的其他出資者則擔任有限合夥人（投資家）之角色。此架構與國外私募股權基金常見作法雷同[8]。對於東京大學而言，好處在於其可透過UTEC此一有限責任公司擔任普通合夥人方式形成屏障，與其自身現有的資產作風險隔離，避免普通合夥人的無限責任直接影響東京大學本身之財務。 UTEC成立的第一個投資事業有限合夥，是2004年7月1日的「UTEC 1號投資事業有限合夥（ユーテック一号投資事業有限責任組合）」，規模為83億400萬日元存續期間至2014年12月31日止（最多得延展1年）；第二個是2009年7月31日成立的「UTEC 2號投資事業有限合夥（UTEC2号投資事業有限責任組合）」，規模為71億4800萬日元，更新投資期間至2014年7月30日，存續期間至2019年6月30日止（最多得延展2年）；目前最新成立、金額也最高的是2013年10月15日成立的「UTEC 3號投資事業有限合夥（UTEC3号投資事業有限責任組合）」，規模為145億7400萬日元，更新投資期間至2018年10月14日，存續期間至2023年12月31日止（可得延展）。 肆、評析 在創投資金方面以美國為例，「天使」與「創投」可被視為好的「創業種子」的篩選者，是美國經濟發展的火車頭。經由天使與創投的活動，學研單位的研發成果才有商品化及產業化的契機。依2014年資料，美國每年創投資金大約為新臺幣6千億元，中國大陸於2011年為新臺幣8千億元，但我國目前每年創投資金大約僅有新臺幣20億元[9]。我國的創業天使大多為創業者的親朋好友，專業度往往不足，國際創投對臺灣新創事業的關注也有限，而我國的科研經費在無豐沛的海外資金支援下，我國的新創事業在早期階段經常無法取得成長所需的資金。 對此，今年度我國「有限合夥法」的通過，為新創事業資金不足問題的解決帶來了契機。然而，從前揭東京大學UTEC「投資事業有限合夥」的操作及管理模式觀之，我國若要完整援用此等操作架構，除了「有限合夥法」外，尚有待其他配套法令跟進鬆綁。詳言之，應考慮鬆綁大學出資設立企業的相關限制，開放國立大學可以校務基金捐助成立獨立於學校外部「產學營運中心」，並透過該中心投資成立創投公司擔任普通合夥人角色。如此一來，可在兼顧財務風險下，以更為彈性之獎勵與人才聘僱制度，吸引具有專業經驗投資經理人或相關人才投入校園新創，取得更多國內外資金挹注新創事業之發展。 [1]周志豪，〈有限合夥法三讀 創意將成企業資產〉，聯合新聞網，財經焦點，2015/06/06，http://udn.com/news/story/ (最後瀏覽日：2015/09/10)。 [2]投資事業有限責任組合契約に関する法律（ＬＰＳ法），http://www.meti.go.jp/policy/economy/keiei_innovation/sangyokinyu/kumiaihou.htm(最後瀏覽日：2015/09/10)。 [3]東京大学アントレプレナープラザ，http://www.ducr.u-tokyo.ac.jp/jp/venture/entre_plaza.html (最後瀏覽日：2015/09/10)。 [4]株式会社東京大学エッジキャピタル，http://www.ut-ec.co.jp/cgi-bin/WebObjects/1201dac04a1.woa/wa/read/1201e8150e4_0/(最後瀏覽日：2015/09/10)。 [5] UTEC チーム & ファーム理念，http://www.ut-ec.co.jp/cgi-bin/WebObjects/1201dac04a1.woa/wa/read/1201e782b5b_0/(最後瀏覽日：2015/09/10)。 [6] UTEC 運営ファンド，http://www.ut-ec.co.jp/cgi-bin/WebObjects/1201dac04a1.woa/wa/read/1201e815110/(最後瀏覽日：2015/09/10)。 [7]「普通合夥人」雖然負責管理執行私募股權基金業務，但實務上幾乎都會另外委任投資經理人來提供投資建議，投資經理人直接對普通合夥人負責。由於普通合夥人對外負無限責任，委任投資經理人能夠把從普通合夥人收取到的報酬隔離於無限責任範圍外，而保留在投資經理人手中。事實上，多數的股權私募基金真正的發起人就是投資經理人，普通合夥人只是投資經理人為了發起私募股權基金另外設立的新實體。 [8]許杏宜，〈有限合夥法最新草案之評析-兼談私募股權基金之運作〉，《全國律師》，第19卷第3期，頁40-51 (2015)。 [9]丁靜雯，〈從實驗室到市場—我國科技創新政策之探討〉，《科技部自行研究計畫成果報告》，頁44 (2014)。
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）
美國紐約州通過《政府自動化決策監督法》規範州政府使用自動化決策系統紐約州州長於2024年12月21日簽署《政府自動化決策監督法》（Legislative Oversight of Automated Decision-making in Government Act, LOADinG Act），用以規範紐約州政府使用人工智慧自動決策系統的方式以及相關義務，成為美國第一個通過這類法律的州。 該法所定義之「自動化決策系統」係指任何使用演算法、計算模型或人工智慧技術，或其組合的軟體，用於自動化、支援或取代人類決策；這類系統亦包括應用預定義規則或機器學習演算法進行資料分析，並在自動產生結論、建議、結果、假設、預測。 針對政府使用自動化決策系統之情形，《政府自動化決策監督法》有三大重點：人類監督、影響評估以及資訊揭露。 一、人類監督 州政府在提供社會福利資源或其他可能實質影響人民權益與法定權利的業務時，除非是在「有意義的人工審查」下進行操作，否則不得使用自動化決策系統。同時，此法也強調，州政府亦應確保其員工現有權利不會受到自動化決策系統的影響，例如不得因此受到解雇、調職或減薪等。 前述有意義的人工審查，係指對自動化決策流程進行審查、監督及控制的工作人員，必須是受過訓練、對該系統有一定之了解且擁有權力干預、變更系統最終決策的人。 二、影響評估 州政府如欲使用自動化決策系統，應進行影響評估且每兩年應至少重新評估一次；系統在進行重大更新前，也應重新進行影響評估。若評估發現系統產生歧視性或有偏見的結果，機關必須停止使用該系統及其生成的資訊。 影響評估的項目除了性能、演算法及訓練資料外，亦應進行準確性、公平性、偏差歧視、以及個人資料安全等相關測試。 三、資訊揭露 影響評估需在系統實施前至少30天提交給州長與州議會，並在相關機關的網站上公布；僅機關在特殊情況下（例如涉及公共安全考量），州政府可針對報告揭露之資訊進行必要的刪改，但必須說明做出此決定的原因。此外，州政府亦需於本法通過後向州議會提交報告，說明包括系統描述、供應商資訊、使用開始日期、用途、人類決策的支持或取代情況、已進行的影響評估摘要等。 本法強調對人工智慧技術的審慎應用，特別關注其對勞工權益的影響。該法明確規定，禁止在無人類監督的情況下，使用自動化系統進行失業救濟或育兒補助等福利的審核決策，並保障州政府員工不因人工智慧的實施而減少工作時間或職責。此類規定在現行立法中較為罕見，顯示出立法者對勞工權益的高度重視。該法的實施效果及影響，值得未來持續保持關注。