2019年6月28日於日本大阪舉行的G20高峰會上,大阪框架(大阪トラック、Osaka Track)再次躍上國際檯面,日本首相安倍晉三在G20高峰會的數位經濟議程當中,倡議建立大阪框架作為資料跨境流通之標準。安倍強調數位化對促進各國經濟發展與創新意義重大,而在數位時代下資料作為重要的成長動力來源,為了能最大化資料運用的可能性與發展潛力,建立一套國際通用的資料流通機制顯然已勢在必行。
「大阪框架」概念的首次提出,源自2019年1月23日安倍首相於瑞士達沃斯所舉辦的世界經濟論壇(World Economic Forum)中所發表的演講,強調資料將是21世紀經濟發展的關鍵資源,透過建立一套國際通用的資料自由流通機制,將有助於確保在數位時代下各種新興科技的創新與發展,不會受到各國管制措施及資料在地化(data localization)政策所阻礙。
「大阪框架」的核心為建立「可資信任的資料自由流通機制」(Data Free Flow with Trust,簡稱DFFT),透過建構國際所共同信任的資料跨境流通機制,將有助於推動包含電子商務在內等各式資料之流通與利用,進而促進數位創新;安倍宣示2019年大阪G20高峰會為大阪框架的起始點,並強調基於此前提出之WTO電子商務共同聲明,期許能透過WTO各會員國的合作,實現建立國際通用的資料跨境流通機制之目標。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
鑑於以知識產能為基礎而形成之專利、商標及著作權等智慧財產權,已成為促進國家產業升級及經濟發展之利器,而智慧財產權因無實體存在,故其權利之獲取及維護,端賴健全之智慧財產法制,故完善之智慧財產權爭訟程序,居於關鍵之地位。 智慧財產案件之審理,與一般訴訟相較,有其特殊性,例如其審理必須仰賴科技專業之協助,並經常涉及營業秘密之保護;又因智慧財產有關產品之市場更替週期短暫,因此其迅速審理之要求,具有等同於裁判正確之重要性。而針對智慧財產案件之特性,先進國家多設置專責審理智慧財產案件之專業法院,並就智慧財產訴訟,設有特殊之程序規定,以資因應。 反觀我國之專利法、商標法等智慧財產相關法律,就權利之取得及受侵害有關之訴訟,固亦設有若干特別規定,惟實際上仍有不足,未能充分符合智慧財產案件審理之需求,以致各界認為我國之智慧財產訴訟,仍然存有諸如證據蒐集手段欠缺,舉證困難,以及法官未具備法律以外之專業知識,並過度依賴鑑定結果,以致拖延訴訟,且裁判專業性不足等等缺點,未能符合社會之期待,甚至造成產業發展之障礙。 為改善我國智慧財產訴訟程序,發揮權利有效救濟之機能,司法院擬具「智慧財產法院組織法」及「智慧財產案件審理法」兩草案,期能藉由完善之智慧財產救濟制度,妥善保障智慧財產權人之權益,從而增進我國知識經濟之競爭力。 現今在智財案件處理實務上,權利人最常以提供擔保方式,聲請定暫時狀態處分,以禁止侵權者繼續製造、販賣及銷售商品。由於此舉可立刻讓侵權者沒辦法做生意,甚至逼迫下游供應商選邊站,殺傷力往往比訴訟的審理結果還大。考量智慧產案件之特性, 「智慧財產案件審理法」草案,將智慧財產權保全程序聲請門檻提高,要求聲請人應「釋明」理由,不能僅提供巨額擔保金,否則法官將不准其保全聲請。這項規定勢將促使企業更為審慎地提出「定暫時狀態」處分的聲請, 高科技企業未來將不能動輒利用假扣押等保全程序進行「騷擾」性商業戰術。 行政院院會於 4 月 19 日 已通過前二草案,但政院以附註意見方式,指智財法院應結合民、刑、行政「三合一」審理制度,對涉及行政處分「得」自為判斷,不能「應」自為判斷,期能快速解決訟爭,突破現行智財案件審理瓶頸。
金融穩定委員會報告指出金融領域採用AI之模型、資料品質與治理風險.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告,探討人工智慧(Artificial Intelligence, AI)在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響,分析相關風險並提出建議。 報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處,但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性(Vulnerability),進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括:「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」,以及「模型風險、資料品質和治理」。 在模型風險、資料品質與治理中,廣泛應用AI可能導致模型風險上升,因某些模型難以驗證、監控及修正,且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外,在大型語言模型(Large Language Model, LLM),大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性,使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型(Pre-trained Model)中,金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉,進一步增加管理難度。 若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源,模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰,包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。 報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測,評估現行金融政策框架是否充分,並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形,並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外,主管機關可考慮利用監督科技(SupTech)及監管科技(RegTech)等AI驅動工具強化監管效能,以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。
歐盟個人資料保護委員會提出關於資料主體接近使用其個人資料權利之指引歐盟《一般資料保護規則》(General Data Protection Regulation, GDPR)第15條為「資料主體之接近使用權(Right of access)」,其第1項規定「資料主體有權向控管者確認其個人資料是否正被處理」,資料主體並得知悉其個資處理之目的、所涉及之類型等事項。該條係為使資料主體在獲得充分、透明且容易接近之資訊,使其得更輕易的行使如資料刪除或更正等權利。 因條文在文字上具抽象性,就具體內涵仍須有一定基準,故歐盟個人資料保護委員會(European Data Protection Board, EDPB)於2022年1月18日,針對GDPR中之接近使用權提出指引(Guidelines 01/2022 on data subject rights - Right of access),闡明在不同的情況中,資料主體應如何向資料控管者(Data Controller)主張接近使用權,並且說明資料控管者針對此項權利之義務內涵。 就具體內容,該指引包含:接近使用權之範圍、資料控管者應向資料主體提供之資訊內容、資料主體請求資訊之格式、資料控管者應如何提供資訊、GDPR第12條第5項所稱「資料主體之請求明顯無理由或過度者」之概念為何。指引並製作流程圖,以便利資料主體輕易的了解向資料控管者主張權利之步驟。 而對於資料控管者,指引亦說明其應如何解釋與評估資料主體之請求、應如何回覆特定請求、限制接近使用權之例子。該指引旨在從各方面分析接近使用權,經由舉例與設想特殊情形,以求為該權利提供更精確之指導。
綠不綠有關係?!-論綠色資料中心及其相關能源效率法制政策