日本公正取引委員會(下稱公取委,其性質等同於我國公平交易委員會)在2019年12月11日的定期記者會上表示,由於近年出現許多關於「智慧財產及knowhow保護不足」的聲音,因此將針對大型企業在與新創、新興企業進行共同合作或研究時,是否有濫用優勢地位不當掠取智慧財產權及專業知識技能(knowhow)的情形,啟動實況調查。
公取委將以書面方式,針對日本國內約1萬家創業10年以內的IT製造新創產業與大企業間交易之實況進行調查。相關報導整理了以下幾種常見的問題交易型態:
公取委表示,因為新興企業具有開放式創新的價值,在與大型企業進行合作時,對於國家產業發展及競爭力的提升,能發揮很大的貢獻。因此藉由實態調查,確保建構出一個自由、公平的良性競爭環境,並預計在2020年依據調查結果,擬定相關指引或方針。
迪士尼、20世紀福克斯、環球影城、哥倫比亞和華納兄弟於2011年2月向美國佛羅里達州南部法院起訴,控告Hotfile網站非法、大規模侵害其享有的著作權。美國電影協會(the Motion Picture Association of America, MPAA)於新聞稿中聲明,Hotfile以數位方式大規模的侵害他人著作權,而其經營人亦未馬上有效處理該侵權爭議。 Hotfile係近二年來提供電腦檔案寄存最熱門的網路空間(cyberlocker)服務業者之一,主要的業務在提供民眾一藏塞夾(stash box)儲存其私人影片。網路空間(cyberlocker)服務業者擁有龐大的儲存設備,並提供有限上傳檔案空間、檔案寄存時間及下載速度之免費服務,為雲端服務之一種形式,其主要收入是廣告或用戶付費,以維持營運。跟BitTorrent不同的是,cyberlocker無需下載任何軟體即可資訊共享,用戶只要上cyberlocker網站即可直接觀賞影片或電視節目。 MPAA在聲明中表示,Hotfile以支付費用之獎勵方式,鼓勵其會員上傳並散布受著作權保護之最熱門的電影或電視節目到Hotfile網站,任何人均可透過網路連結,到Hotfile網站下載受著作權保護之電影或電視節目。Hotfile並向下載該電影或電視節目之會員收取費用,卻未向所上述電影公司支付任何費用。原告(電影公司)因此對被告Hotfile訴請損害賠償及禁制令。 Hotfile提供上傳空間的網站用戶和流量近幾個月迅速增加,但該網站是否會因為原告(電影公司)向法院訴請損賠及禁制令,而支付巨額賠款或停止網路服務,則需視該案訴訟之發展情況。
歐盟永續經濟活動分類系統規則歐盟部長理事會(The Council of the EU)於2020年4月15日通過「建立促進永續投資框架規則」(REGULATION OF THE EUROPEAN PARLIAMENT AND OF THE COUNCIL on the establishment of a framework to facilitate sustainable investment, and amending Regulation (EU) 2019/2088)。此規則將提供歐盟內所有企業和投資者一套共通性分類系統(taxonomy,以下簡稱分類法),以識別哪些是被認為具有環境永續性的經濟活動。 該分類法將促使投資者把投資重心轉移至永續發展的技術和業務上,此為歐盟2050年實現氣候中和並達成《巴黎協定》2030年目標的重要基礎,並預計可減少40%的溫室氣體排放。為此,歐盟執委會估計每年必須投資約1800億歐元,方可能達此目的。而未來框架將奠基於六項歐盟環境目標,包括緩解氣候變化、適應氣候變化、水資源和海洋資源的永續利用和保護、朝向循環經濟轉型、污染防治、保護和恢復生物多樣性和生態系統。另外,依照歐盟部長理事會與歐洲議會於2019年12月18日達成的政治協議中指出,永續性經濟活動必須符合的四個要求,包括必須至少為上述六個環境目標其中之一做出實質性貢獻、對其他任何環境目標均無重大損害、遵守穩健且基於科學的技術篩選標準(technical screening criteria)、遵守最低限度的社會和治理保障。 本規則目前雖經歐盟部長理事會通過,後續仍須經歐洲議會(The European Parliament)通過,預計2020年前通過緩解和適應氣候變化的分類法,以確保2021年起能全面適用。
數位模擬分身(Digital Twin)數位模擬分身(Digital Twin)係指將實體設備或系統資訊轉為數位資訊,使資訊科學或IT專家可藉此在建立或配置實際設備前進行模擬,從而深入了解目標效能或潛在問題。 於實際運用上,數位模擬分身除可用於實體設備製造前,先行針對產品進行測試,以減少產品缺陷並縮短產品上市時間外,亦可用於產品維護,例如在以某種方式修復物品前,先利用數位模擬分身測試修復效果。此外,數位模擬分身還可用於自駕車及協助落實《一般資料保護規範》(General Data Protection Regulation, 以下簡稱GDPR)規定。在自駕車方面,數位模擬分身可通過雲端運算(cloud computing)和邊緣運算(edge computing)連接,由數位模擬分身分析於雲端運算中涉及自駕系統操作之資訊,包括全部駕駛週期內之資料,如車輛模型在內之製造資料(manufacturing data)、駕駛習慣及偏好等個人隱私資料、感測器所蒐集之環境資料等,協助自駕系統做出決策;在GDPR方面,數位模擬分身可利用以下5大步驟,建立GDPR法規遵循機制以強化隱私保護:1.識別利害關係人與資產,包括外部服務和知識庫;2.漏洞檢測;3.透過虛擬數值替代隱私資料進行個資去識別化;4.解釋結果資料;5.利用資料匿名化以最大限度降低隱私風險,並防止受試者之隱私洩露。
全美各州醫療委員會聯合會發布人工智慧(AI)治理指引,並要求醫師為AI之利用結果負最終責任全美各州醫療委員會聯合會(The Federation of State Medical Boards, FSMB)於2024年4月發布「引導人工智慧以負責任與符合倫理方式融入臨床實務」(Navigating the Responsible and Ethical Incorporation of Artificial Intelligence into Clinical Practice)指引,明確概述醫師於利用AI協助提供照護時可採取之步驟,以履行其倫理與專業職責,期能藉此降低對患者造成傷害之風險;本指引之特色在於,其要求醫師為AI之利用結果負最終之責任。 FSMB 向各州醫療委員會與其他利害關係人所提供之原則與建議如下,以支持對包含AI之臨床照護進行負責任與符合倫理之監管: (1)透明度與揭露(Transparency and Disclosure): 應要求維持於醫療照護領域使用AI之透明度;各州醫療委員會應制定明確之指導方針,向患者揭露AI之使用情況,其有助於患者與醫師之理解,但不會造成不必要之行政負擔;FSMB 應制定文件,詳細說明最常用之AI工具之功能與局限性,以協助醫療委員會發揮監管者之角色,並應制定常見問題與最佳實務文件,作為提供照護時利用AI方面關於透明度之資源。 (2)教育與理解(Education and Understanding): FSMB及其於醫學教育界之合作夥伴,應為醫師、醫療委員會與患者,確認有關醫療照護中AI之結構化教育資源,該等資源應包括協助瞭解AI如何運作、其優點、潛在風險以及對患者照護之影響。 (3)負責任之使用與問責(Responsible Use and Accountability): 開發人員應協助醫師瞭解何時、以及如何於患者之照護中利用AI工具;選擇AI工具支援臨床決策之醫院系統、保險公司或其他機構應向醫師提供有關AI工具之教育、存取各工具之性能報告,並應設計一個定期檢視工具功效的流程;AI工具應以得使各州醫療委員會能稽核與理解之方式設計,以便適當評估依賴工具輸出結果之醫師是否偏離照護標準(standard of care);FSMB 應支持各州醫療委員會針對臨床醫師如何負責任、可問責地使用AI之解釋。 (4)公平性與近用(Equity and Access): 應努力確保所有患者皆能公平地近用AI帶來之好處;FSMB與各州醫療委員會致力於以下原則:醫療人員所提供之照護是公平的、且不受基於種族、民族或其他形式歧視之偏見影響;FSMB應與其他利害關係人一起理解並解決演算法偏差問題。 (5)隱私與資料安全(Privacy and Data Security): AI工具之開發者必須實施嚴格之保護措施,以保護AI開發與評估時所利用之患者資料,通常情況下應告知患者資料如何被利用,且FSMB應與行業利害相關人一起制定AI系統使用與散布患者資料之政策,包括針對AI開發或評估中使用之患者資料之最低資料保護措施。 (6)監督與監管(Oversight and Regulation): 各州醫療委員會必須保留對於提供醫療服務時,不當應用AI工具之醫生進行紀律處分之權力,其包括問責議題之考慮,特別是當AI系統變得更加自主時;各州醫療委員會應審查其管轄範圍內如何對「醫療行為」(practice of medicine)進行法律定義,以確保對提供醫療照護、人力或其他方面進行持續之監管監督。 (7)法律法規之持續審查與調整(Continual Review and Adaptation of Law and Regulations): 各州醫療委員會應在FSMB之支持下,隨著AI之不斷發展,持續檢視與更新與AI相關之指引與法規;政策制定者應考慮AI對基本法律原則的影響,例如醫療行為之定義以及AI對企業醫學實務之影響;FSMB 應建立一個專門團隊,持續檢視與調整AI指引與法規。 本指引指出,AI工具通常無能力取代醫師之專業判斷、道德責任或對州醫療委員會之責任,醫療行為中之關鍵職業責任始終為確保診斷、臨床決策與建議不存在偏差。與用於診斷或治療疾病之任何其他工具或鑑別方法相同,醫療專業人員有責任確保基於證據結論之準確性與真實性,因此於將AI系統用於患者照護前,醫師應以合理努力識別與解決偏差(如虛假或不準確之資訊等)。