奧克蘭市（Oakland）成為美國第三個禁止公部門使用人臉辨識技術的城市
近年來，人臉辨識（Face recognition）技術迅速發展，增加便利性的同時，也伴隨了種種隱憂，如：對隱私權的侵害、公部門權力濫用等，是以加州舊金山市（San Francisco）和麻薩諸塞州薩默維爾市（Somerville）分別在今年（2019）5月和6月發布公部門使用人臉辨識技術的相關禁令，加州奧克蘭市（Oakland）並於7月16日跟進，成為美國第三個禁止公部門使用人臉辨識技術的城市。
2018年麻省理工學院曾針對人臉辨識技術的正確率做過研究，其研究結果報告顯示黑人女性辨識錯誤率超過30%，遠不如白人男性；美國公民自由聯盟（American Civil Liberties Union, ACLU）也針對Amazon人臉辨識軟體Rekognition做過測驗，結果該系統竟誤將28名美國國會議員顯示為嫌疑犯，這兩項研究顯示，人臉辨識技術存有極高錯誤率且對種族間存有很大的偏見與歧視。對此奧克蘭市議會主席卡普蘭（Rebecca Kaplan）一項聲明中表示：「當多項研究都指出一項新興技術具有缺陷，且造成寒蟬效應的時候，我們必須站出來」。
卡普蘭並表示：「建立社區和警察間信任與良好關係以及導正種族偏見是很重要的，人臉辨識技術卻反而加深此問題」、「對於隱私權和平等權的保護是最基本的」，故奧克蘭市通過禁止公部門使用人臉辨識技術的法令，原因如下：
- 人臉辨識系統所依賴的資料集，具高度不準確性。
- 對於人臉辨識技術的使用與共享，尚缺乏標準。
- 這項技術本身具有侵犯性，如：侵犯個人隱私權。
- 政府如果濫用該技術所得之資訊，可導致對弱勢族群的迫害。
雖然目前美國僅有三個城市通過政府機關禁止使用人臉辨識技術的法令，但依照目前的發展狀態，其他的城市甚至州在未來也可能會跟進頒布禁令。
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許新連
副法律研究員 編譯整理
1. Christine Fisher, Oakland bans city use of facial recognition software - It’s now the third US city to do so, engadget, Jul, 17, 2019, https://www.engadget.com/2019/07/17/oakland-california-facial-recognition-ban/. (last visited Jul. 23, 2019)
2. ALISTAIR CHARLTON, Oakland becomes third U.S. city to ban police use of facial recognition, salon, Jul, 21, 2019, https://www.salon.com/2019/07/21/oakland-becomes-third-us-city-to-ban-police-use-of-facial-recognition_partner/. (last visited Jul. 23, 2019)
3. Sarah Ravani , Oakland bans use of facial recognition technology, citing bias concerns, San Francisco Chronicle, Jul, 17, 2019, https://www.sfchronicle.com/bayarea/article/Oakland-bans-use-of-facial-recognition-14101253.php. (last visited Jul. 23, 2019)
4. ORDINANCE AMENDING OAKLAND MUNICIPAL CODE CHAPTER 9.64 TO PROHIBIT THE CITY OF OAKLAND FROM ACQUIRING AND/OR USING FACE RECOGNITION TECHNOLOGY, https://drive.google.com/file/d/1kSGQnEDBvuhW0T-OW-GGzexSVA7VCyA_/view. (last visited Jul. 23, 2019)
歐洲網路與資訊安全機構（European Network and Information Security Agency，簡稱ENISA）為了支持網路安全商品和服務進行標準化，於今年七月九日和歐洲標準化委員會（European Committee for Standardization，簡稱CEN）與歐洲電工技術標準化委員會（European Committee for Electrotechnical Standardization，簡稱CENELEC）共同簽署合作協議，來強化網路安全標準化的各項措施。 本合作協議的目的，在於能夠更有效地了解與解決網路和資訊安全標準化的議題，特別是處理和ENISA有所關連的不同訊息和通信技術（ICT）部門。本次簽署的合作協議，可視為是近來ENISA制定新法規的額外延伸，其將給予ENISA針對支持網路資訊安全（NIS）標準的發展，有更多積極的角色。本合作協議涉及的範圍包含下列情況： ‧ENISA於識別技術委員會（identified technical committees）作為觀察人，CEN與CENELEC的工作小組與講習作為支持歐洲標準的準備 ‧CEN與CENELEC評估ENISA相關的研究成果，並且將其轉化成標準化活動 ‧ENISA參與或適當地擔當依據CEN-CENELEC內部規章所組成的相關技術委員會、工作小組與講習之主席 ‧散布和促進出版物、研究結果、會議或研討會之消息流通 ‧對於促進活動與因NIS標準相關工作之商業聯繫建立和研究網絡提供相互支持 ‧針對處理攸關NIS標準活動的科技和研究議題，舉辦各項局部工作小組、會議和研討會 ‧針對共同利益確定之議題作相關資訊交換 有鑑於ENISA逐漸強調NIS標準化的相關工作，標準化不僅能改善網路安全外，更能提高所有網路安全產品與服務當面對不同網路威脅時的防禦能力。是以，我國資安主管機關是否亦需協調所有資安部門，針對網路安全技術架構研擬或規劃出相關標準化的網路威脅防範模組，則是亟需思考的問題。
德國專利商標局加入全球專利審查高速公路（GPPH）德國專利商標局（DPMA）於2015年7月6日加入全球專利審查高速公路（Global Patent Prosecution Highway，簡稱GPPH），基於此，德國在現有的PPH合作基礎上拓展12個其他的合作專利局。 PPH的目的是經由雙方交流和跨國界專利檢索與審查結果的使用以加速專利登記的處理，一方面維持專利審查的品質，同時形成有效率的專利審查程序。 從2015年7月6日起，一個加速審查的申請不只在德國專利商標局之前合作的9大PPH專利局，即：中國國家知識產權局、日本專利局、英國知識產權局、美國專利商標局、韓國知識產權局、加拿大知識產權局、芬蘭國家專利注冊委員會、新加坡知識產權局、奧地利專利局，還可以在下述12個國家或地區試行，即：澳大利亞知識產權局、丹麥專利商標局、俄羅斯聯邦知識產權局、匈牙利知識產權局、西班牙專利商標局、瑞典專利注冊局、葡萄牙工業產權局、愛沙尼亞專利局、以色列專利局、挪威知識產權局、冰島專利局、北歐專利局（包括丹麥專利商標局、挪威知識產權局、冰島專利局）。 對申請人來說這個制度的優點是，未來若申請人的專利申請案的請求項在參與GPPH的任一國家或地區的專利機構已經被認為具有可專利性，那麼申請人可以要求作為後續申請受理局的德國專利商標局進入簡易程序，以獲得加速審查。
歐盟延攬人才 推動新措施有鑒於現今歐洲投資於研發的經費遠落後於美國，因此使得近幾年仍無法有效縮減歐盟與美國間的創新發展落差。日前執委會提出一項針對研發環境的整合性計畫，希望藉以提升歐洲創新與研究的相關條件 。 這項計劃其來有自，早在2000年里斯本高峰會議宣示致力達成「歐洲研究領域（ European Research Area） 」；2002年巴賽隆納高峰會更作出重要決議：要求所有會員國需在2010年前完成科研投資達GDP3%的目標，並且期望其中三分之二的投資將來自工商界。 該項計劃特別將焦點集中在改善私部門研發與創新之投資條件上，透過「研究人員流通行動方案」 提倡科研人才前往私人研究部門、鼓勵大學和企業之間的合作，並透過租稅補貼來鼓勵企業的投入、重新配置研究基金、改善提升大學與企業間夥伴關係等獎勵措施，以提升經濟成長與創造就業機會。
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）