新加坡智慧財產局(IPOS)為了降低新創業者面臨智慧財產權爭議的風險與訴訟成本,於2019年6月13日與民間保險業者Lloyd’s Asia、Antares Underwriting Asia公司共同宣布「創新者智慧財產權保險計畫」(Intellectual Property Insurance Initiative for Innovators,以下簡稱IPIII),IPIII針對擁有新加坡專利、商標或是設計等智慧財產權的企業或創作者,以優惠(額外20%折扣)的保險費率提供其在一年或約定期間內,就被保險人之智財權及相關授權權利,負擔其所發生主張或被訴侵權糾紛之高額費用(不限於訴訟,亦包含仲裁與調解),將大幅降低新創業者進入國際市場所經常面臨的法律成本。
隨著無形資產在全球經濟價值中的比重與日俱增,新興的商業模式所可能面臨的智財相關風險也益發不容忽視,企業透過智財保險以維護其商業利益可說是當務之急。為有形資產如廠房、土地或設備投保可說是當代基本的商業常識,相比之下企業對存在更高風險的無形資產保險卻顯然不足,因此IPOS與民間保險業者合作推出IPIII,IPOS表示智慧財產權要被行使才有意義,希望藉由IPIII大幅降低業者行使智慧財產權的法律成本,及時提供新創業者進軍國際市場面臨智慧財產糾紛時能獲得更全面的保障,並藉由對智慧財產權更全面的保障制度以鞏固新加坡作為國際金融與法律中心的地位。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
歐盟資通安全局(European Union Agency for Cybersecurity, ENISA)於2020年11月發布《物聯網安全準則-安全的物聯網供應鏈》(Guidelines for Securing the IoT – Secure Supply Chain for IoT),旨在解決IoT供應鏈安全性的相關資安挑戰,幫助IoT設備供應鏈中的所有利害關係人,在構建或評估IoT技術時作出更好的安全決策。 本文件分析IoT供應鏈各個不同階段的重要資安議題,包括概念構想階段、開發階段、生產製造階段、使用階段及退場階段等。概念構想階段對於建立基本安全基礎非常重要,應兼顧實體安全和網路安全。開發階段包含軟體和硬體,生產階段涉及複雜的上下游供應鏈,此二階段因參與者眾多,觸及的資安議題也相當複雜。例如駭客藉由植入惡意程式,進行違背系統預設用途的其他行為;或是因為舊版本的系統無法隨技術的推展進行更新,而產生系統漏洞。於使用階段,開發人員應與使用者緊密合作,持續監督IoT設備使用安全。退場階段則需要安全地處理IoT設備所蒐集的資料,以及考慮電子設備回收可能造成大量汙染的問題。 總體而言,解決IoT資安問題,需要各個利害關係人彼此建立信賴關係,並進一步培養網路安全相關專業知識。在產品設計上則須遵守現有共通的安全性原則,並對產品設計保持透明性,以符合資安要求。
德國機器人和人工智慧研究人工智慧及機器人分為以下4種類型:首先是工廠裡的作業機器人,可自主性重複執行相同任務,例如拾取、放置、運輸物品,它們在侷限的環境中執行具體事務,而且通常是在周圍無人的圍籬區內作業,然而目前趨勢已有越來越多機器人可安全執行人機協作的任務。第二種係用在傳統製造外的專業機器人,例如:擠奶機器人、醫院手術機器人。第三種是生活中常見的消費產品機器人,常用於私人目的,例如:吸塵器機器人、割草機器人。最後是人工智慧軟體,此軟體可應用於醫療診斷輔助系統、語音助理系統中,目前越來越多人工智慧軟體結合復雜的感測器和聯網裝置,可執行較複雜之任務,例如:自動駕駛車。 德國人工智慧研究中心(Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz,DFKI)為非營利性公私合作夥伴(PPP)之研究機構,與歐盟,聯邦教育及研究部(BMBF)、德國聯邦經濟及能源部(BMWi),各邦和德國研究基金會(DFG)等共同致力於人工智慧之研究發展,轄下之機器人創新中心(Robotics Innovation Center,RIC)亦投入水下、太空、搜救、物流、製造業等各領域機器人之研究,未來將著重於研究成果的實際運用,以提升各領域之生產力。2016年6月,各界專家於德國聯邦議院的數位議程委員會中,呼籲立法者應注意機器人技術對經濟,勞動和社會的影響,包括技術及產品的安全標準、機器人應用之法律歸責問題、智慧財產權的歸屬與侵權問題,隱私權問題、及是否對機器人課稅等,進行相關修法監管準備。 解決台灣人口結構老化、勞動力短缺與產業競爭力等問題已是當務之急,政府為促進台灣產業轉型,欲透過智慧機械創新與物聯網技術,促使產業朝智慧化生產目標邁進。未來除需持續精進技術研發與導入產業業升級轉型外,應將人工智慧納入政策方針,並持續完備法制環境建構及提升軟實力,以確保我國技術發展得以跟上世界潮流。
美國衛生部門公布個人健康資訊外洩責任實施綱領美國健康與人類服務部(Secretary of Health and Human Services;以下簡稱HHS),於2009年4月17日公布「個人健康資訊外洩通知責任實施綱領」(Guidance Specifying the Technologies and Methodologies That Render Protected Health Information Unusable, Unreadable, or Indecipherable to Unauthorized Individuals for Purposes of the Breach Notification Requirements under Section 13402 of Title XIII (Health Information Technology for Economic and Clinical Health Act) of the American Recovery and Reinvestment Act of 2009; Request for Information;以下簡稱本綱領)。本綱領為美國迄今唯一聯盟層級之資料外洩通知責任實施細則,並可望對美國迄今四十餘州之個資外洩通知責任法制,產生重大影響。 本綱領之訂定法源,係依據美國國會於2009年2月17日通過之經濟與臨床健康資訊科技法(Health Information Technology for Economic and Clinical Health Act;以下簡稱HITECH),HITECH並屬於2009年「美國經濟復甦暨再投資法」(America Recovery and Reinvestment Act;簡稱ARRA)之部分內容。 HITECH將個人健康資訊外洩通知責任的適用主體,從「擁有」健康資訊之機構或組織,進一步擴大至任何「接觸、維護、保留、修改、紀錄、儲存、消除,或以其他任何形式持有、使用或揭露安全性不足之健康資訊」的機構或組織。此外,HITECH並規定具體之資料外洩通知方法,即必需向當事人(資訊主體)以「即時」(獲知外洩事件後60天內)、「適當」(書面、或輔以電話、網站公告形式)之方式通知。不過,由於通知之範圍僅限於發生「安全性不足之健康資訊」外洩,故對於「安全性不足」之定義,HITECH即交由HHS制定相關施行細則規範。 HHS本次通過之實施辦法,將「安全」之資料定義「無法為第三人使用或辨識」,至於何謂無法使用或辨識,本綱領明定有兩種情形,一是資料透過適當之加密,使其即使外洩亦無法為他人辨識,另一則是該外洩資訊之儲存媒介(書面或電子形式)已被收回銷毀,故他人無法再辨識內容。 值得注意的是,有異於美國各州法對於加密標準之不明確態度,本綱領已指明特定之技術標準,方為其認可之「經適當加密」,其認可清單包含國家標準與技術研究院(National Institute of Standards and Technology)公布之Special Publication 800-111,與聯邦資訊處理標準140-2。換言之,此次加密標準之公布,已為相關業者提供一可能之「安全港」保護,使業者倘不幸遭遇資料外洩事件,得主張資料已施行適當之加密保護,即無需承擔龐大外洩通知成本之衡平規定。
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。