Google近期宣布更新廣告政策,以遵守將於2020年1月1日生效之「加州消費者隱私保護法」(California Consumer Privacy Act, CCPA),要求符合該法規之事業體(不論是否於加州開設實體據點):年度總收入超過2,500萬美金、年度收入50%以上源自於出售加州居民之個人資料、每年收到或分享總計超過5萬筆加州居民、家庭或裝置之個人資料、若公司之母公司或子公司符合CCPA所定條件者,允許消費者得選擇並行使退出其個人資料銷售權利。
Google表示使用其網站廣告工具與應用程式將能屏蔽個人化廣告,個人化廣告,係依消費者瀏覽紀錄、興趣及過去行為投放予消費者,廣告商有時花費高達10倍價錢置入,惟互聯網相關企業先前所進行之遊說未能使該法規排除個人化廣告,從使最受歡迎及利潤豐厚之線上廣告面臨行銷危機。
依Google新合規條款,透過Google工具(如AdSense和Ad Manager)銷售廣告之網站及應用程式目前無需進行重大更改,廣告商亦可選擇停止所有來自加州網址之消費者或阻擋全球使用個人資料之個人化廣告銷售,該合規條款除於線上發布外,並已通知予各廣告商。
Google表示,當觸發「限制數據處理」時,廣告將僅基於一般數據,例如用戶所在城市位置或廣告所在頁面主題等;此外,Google亦不會在受限制模式下記錄個人資料而用於未來之廣告行銷。
歐盟法院法務官Jan Mazak建議歐盟法院駁回有關歐盟委員會否決對德國'Parmeggiano Reggiano' 為用於代表乾酪之商標名稱決議案。 歐盟委員會認為歐盟立法例對於有關地理名稱之保護應適用於’Parmesan Cheese’ 之商標案,委員會認為Parmesan Cheese 為地理名稱標示,係指出產於義大利之乾酪,故不得為商標名稱。因此,在德國即使是相類似之乾酪亦不允許標示為 ’Parmesan Cheese’。 德國抗辯縱使Parmigiano Reggiano應被予以保護,但單獨使用Parmigiano則應為通用名稱而不應予以限制;縱使Parmigiano 本身應被保護不得專用,但是和Parmesan兩者相比較係為不同字,不論是在德國或是歐盟各國都應被歸納為通用名稱,而應准予使用。 法務官認為,德國未證明Parmesan已成為通用名稱;而委員會未說明為何在德國Parmigiano Reggiano 或Parmesan係等同為乾酪地理來源標示。特別是,自10月正式通知本案爭議程序後,委員會亦未顯示任何其他事證得證明Parmigiano Reggiano有任何商標侵權案例之前案,故建議歐盟法院駁回本件歐盟委員會決議案。
日本《研究資料基盤整備與國際化戰略》報告書日本因應各先進國家近年於開放科學概念下,政府資助研發計畫研究資料管理及開放之倡議與制度化推展趨勢,內閣府於2015年提出開放科學國際動向報告書,並在第5期科學技術基本計畫與2019年統合創新戰略中規劃推動開放科學。上述政策就研究資料管理開放議題,擬定了資料庫整備、研究資料管理運用方針或計劃之制定、掌握相關人才培育與研究資料運用現況等具體施政方針。在此背景下,內閣府於2018年設置「研究資料基盤整備與國際化工作小組(研究データ基盤整備と国際展開ワーキング・グループ)」,持續檢討日本國內研究資料管理、共享、公開、檢索之基盤系統建構與政府制度、國家研究資料戰略與資料方針、國際性層級之推動方向等議題,在2019年10月據此作成《研究資料基盤整備與國際化戰略》(研究データ基盤整備と国際展開に関する戦略)報告書,形成相關政策目標。 本報告書所設定的政策目標採階段性推動,區分為短期目標與中長期目標。短期預計在2020年前,正式開始運用目前開發測試中之研究資料基盤雲端平台系統(NII Research Data Cloud, RDC),針對射月型研發計畫研擬並試行研究資料管理制度,建構詮釋資料(metadata)之集中檢索體系,並建立與歐洲開放科學雲(EOSC)之連結;中長期目標則規劃至2025年前,持續調適運用RDC,正式施行射月型研發計畫之研究資料管理制度,確立共享與非公開型研究資料之管理框架,蒐整管理資料運用現況之相關資訊,並逐步擴張建立與全球研究資料共享平台間之連結。
世界經濟論壇發布《人工智慧公平性和包容性藍圖》白皮書世界經濟論壇(World Economic Forum, WEF)於2022年6月29日發布《人工智慧公平性和包容性藍圖》白皮書(A Blueprint for Equity and Inclusion in Artificial Intelligence),說明在AI開發生命週期和治理生態系統中,應該如何改善公平性和強化包容性。根據全球未來人類AI理事會(Global Future Council on Artificial Intelligence for Humanity)指出,目前AI生命週期應分為兩個部分,一是管理AI使用,二是設計、開發、部署AI以滿足利益相關者需求。 包容性AI不僅是考量技術發展中之公平性與包容性,而是需整體考量並建立包容的AI生態系統,包括(1)包容性AI基礎設施(例如運算能力、資料儲存、網路),鼓勵更多技術或非技術的人員有能力參與到AI相關工作中;(2)建立AI素養、教育及意識,例如從小開始開啟AI相關課程,讓孩子從小即可以從父母的工作、家庭、學校,甚至玩具中學習AI系統對資料和隱私的影響並進行思考,盡可能讓使其互動的人都了解AI之基礎知識,並能夠認識其可能帶來的風險與機會;(3)公平的工作環境,未來各行各業需要越來越多多元化人才,企業需拓寬與AI相關之職位,例如讓非傳統背景人員接受交叉培訓、公私協力建立夥伴關係、提高員工職場歸屬感。 在設計包容性方面,必須考慮不同利益相關者之需求,並從設計者、開發者、監督機關等不同角度觀察。本報告將包容性AI開發及治理整個生命週期分為6個不同階段,期望在生命週期中的每個階段皆考量公平性與包容性: 1.了解問題並確定AI解決方案:釐清為何需要部署AI,並設定希望改善的目標變量(target variable),並透過制定包容性社會參與框架或行為準則,盡可能實現包容性社會參與(特別是代表性不足或受保護的族群)。 2.包容性模型設計:設計時需考慮社會和受影響的利益相關者,並多方考量各種設計決策及運用在不同情況時之公平性、健全性、全面性、可解釋性、準確性及透明度等。 3.包容性資料蒐集:透過設計健全的治理及隱私,確定更具包容性的資料蒐集路徑,以確保所建立之模型能適用到整體社會。 4.公平和包容的模型開發及測試:除多元化開發團隊及資料代表性,組織也應引進不同利益相關者進行迭代開發與測試,並招募測試組進行測試與部署,以確保測試人群能夠代表整體人類。且模型可能隨著時間發展而有變化,需以多元化指標評估與調整。 5.公平地部署受信任的AI系統,並監控社會影響:部署AI系統後仍應持續監控,並持續評估可能出現新的利益相關者或使用者,以降低因環境變化而可能產生的危害。 6.不斷循環發展的生命週期:不應以傳統重複循環過程看待AI生命週期,而是以流動、展開及演變的態度,隨時評估及調整,以因應新的挑戰及需求,透過定期紀錄及審查,隨時重塑包容性AI生態系統。 綜上,本報告以包容性AI生態系統及生命週期概念,期望透過基礎設施、教育與培訓、公平的工作環境等,以因應未來無所不在的AI社會與生活,建立公司、政府、教育機構可以遵循的方向。
世界經濟論壇發布《贏得數位信任:可信賴的技術決策》世界經濟論壇(World Economic Forum, WEF)於2022年11月15日發布《贏得數位信任:可信賴的技術決策》(Earning Digital Trust: Decision-Making for Trustworthy Technologies),期望透過建立數位信任框架(digital trust framework)以解決技術開發及使用之間對數位信任之挑戰。 由於人工智慧及物聯網之發展,無論個人資料使用安全性還是演算法預測,都可能削弱人民對科技發展之信賴。本報告提出數位信任路線圖(Digital trust roadmap),說明建立數位信任框架所需的步驟,以鼓勵組織超越合規性,指導領導者尋求符合個人與社會期望之全面措施行動,以實現數位信任。路線圖共分為四步驟: 1.承諾及領導(commit and lead):數位信任需要最高領導階層之承諾才能成功,故需將數位信任與組織戰略或核心價值結合,並從關鍵業務領域中(例如產品開發、行銷、風險管理及隱私與網路安全)即納入數位信任概念。 2.規劃及設計(plan and design):透過數位信任差距評估(digital trust gap assessment)以瞭解組織目前之狀態或差距,評估報告應包括目前狀態說明;期望達成目標建議;治理、風險管理與合規性(governance, risk management and compliance, GRC)調查結果;將帶來之益處及可減輕之風險;計畫時程表;團隊人員及可用工具;對組織之影響等。 3.建立及整合(build and integrate):實現數位信任需關注人員、流程及技術等三大面向。首先需確保人員能力、達成該能力所需之資源,以及人員溝通與管理;第二,定義組織數位信任流程,包括制定計劃所需時程、預算及優先實施領域,調整目前現有管理流程,並識別現有資料資產;最後,針對技術使用,可考慮使用AI監控、雲端管理系統以及區塊鏈等,以監測資料之使用正確性及近用權限管理。 4.監控及滾動調整(monitor and sustain):建立數位信任框架後,需持續建構相關績效及風險評估程序,以確保框架之穩定,並根據不斷變化的數位信任期望持續改善,以及定期向董事會報告。