德國聯邦經濟與能源部提出《GAIA-X計畫》建立歐洲聯合雲端資料基礎建設
2019年10月29日，德國聯邦經濟與能源部提出GAIA-X計畫（Project GAIA-X），蒐集德國聯邦政府、產業和科學界代表意見，與歐洲夥伴合作共創高性能、具競爭力、安全可信賴的歐洲聯合雲端資料基礎建設平台。GAIA-X計畫被視為歐洲開放、透明的雲端數位生態系統搖籃，用戶得以在可信任的環境中，提供整合安全的共享資料；透過雲端資料的跨國合作，為歐洲國家、企業和公民創造聯邦資訊共享環境、促進數位創新、建構全新商業模式。GAIA-X計畫將嚴格遵循資料保護、公開透明、真實性與可信賴性、數位主權（Digital Sovereignty）、自由市場與歐洲價值創造、系統模組化及互操作性（Modularity and Interoperability）、資料可用性等歐洲價值觀及原則。
GAIA-X計畫設定的目標包括：1.維護歐洲數位主權；2.減少對外國雲端供應鏈依賴；3.拓展歐洲雲端服務的國際市場；4.塑造創新數位生態系統。透過建立資料技術與數位經濟相關的基礎設施，將統一安全規格的雲端技術，落實在公共管理、衛生部門、企業和科研機構用戶與供應商間，形成開放數位資料共享的大平台。另外，GAIA-X計畫能進一步強化歐洲雲端服務供應商及歐洲商業模式的全球競爭力與規模，透過聯合雲端資料基礎建設，連接歐洲大小型企業、公部門、醫療及金融機構的伺服器，將全歐洲對於數位技術的多項投資串連在一起，積極發展AI人工智慧、智慧醫療、數位金融監管等新興產業，得以確保歐洲數位安全並提高雲端資料處理能力。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
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許祐寧
專案經理 編譯整理
Project GAIA-X A Federated Data Infrastructure as the Cradle of a Vibrant European Ecosystem , Federal Ministry for Economic Affairs and Energy, Oct. 29, 2019,https://www.bmwi.de/Redaktion/EN/Publikationen/Digitale-Welt/project-gaia-x.pdf?__blob=publicationFile&v=4 (lasted visited Mar. 6, 2020).
Waymo是Google旗下發展無人車技術的公司，其員工Anthony Levandowski（以下簡稱Levandowski）於2016年2月離職並成立自動駕駛卡車公司Otto，而Uber於同年8月以6.8億美元併購該公司，Levandowski則任職於Uber的自動駕駛車部門。 Waymo在收到供應商誤發的電子郵件發現內含Uber的光學雷達（以下簡稱LIDAR）電路板工程圖，據Waymo表示，LIDAR是一種發展自動駕駛不可或缺的雷射感測器，該工程圖與Waymo設計的工程圖非常相似，此為工程師投入上千小時並投入數百萬美元研發而成。Waymo因而於今（2017）年2月對Uber提出告訴，主張Uber竊取其營業秘密與智慧財產，並表示Levandowski離開Waymo前曾使用私人硬碟下載公司上千筆機密資料，尚包括數名離職員工亦曾下載機密資料，且目前都任職於Uber。 今（2017）年5月美國加州北區聯邦地方法院依Waymo提出的有利證據，包含Uber明知或應知Levandowski握有1.4萬筆與Waymo智財相關的機密資料仍聘僱其為員工；且有完整紀錄顯示Levandowski離職前曾下載Waymo機密文件。因此裁定要求Uber限制Levandowski與相關員工使用與本案相關的LIDAR技術，且須於今年5月31日前返還Waymo，其中包含會議紀錄和Levandowski與相關員工電話紀錄。惟Uber仍可持續發展其自動駕駛技術，但賦予Waymo的律師及技術專家有權監視Uber未來的商業發展，並要求Uber必須在同年6月前調查Levandowski完整的LIDAR技術書面與口頭溝通紀錄，並提交給Waymo。 另方面，Waymo在此同時也宣布與Uber在美國的主要競爭對手Lyft建立自動車駕駛員的合作夥伴關係，挑戰Uber乘車服務的市場地位。本案將於今年6月7日進行審判程序，後續值得持續關注。
日本《外包法》日本外包法，正式名稱為外包價金給付遲延等防止法（下請代金支払遅延等防止法，又簡稱下請法），其制定目的在於確保大型企業外包其業務予中小型企業時之交易公正性，防止外包業者濫用其相對於承包業者之優勢地位，並保護承包之小型業者的利益，而該法的主管機關為公平交易委員會（公正取引委員会）。 依該法規定，於以下情形有本法之適用：（1）業者發包委託承包業者製造、修理物品與委託承包商提供該法授權行政命令訂定列舉的資訊成果產品（製作程式）或服務（運送、將貨品保管在倉庫、資訊處理），且發包之大型企業資本額 3億日圓以上、承包之小型企業資本額3億日圓以下，或發包企業資本額於3億元以下1000萬日圓以上、承包企業資本額在1000萬日圓以下時；或（2）業者發包委託承包業者作成非屬上述行政命令所列舉之資訊成果產品（如製作電視節目或廣告、設計商品、產品之使用說明書等）、或提供非屬行政命令列舉之服務（如維修建物或機械、提供客服中心服務等），且發包業者資本額5000萬日圓以上、承包業者資本額在5000萬日圓以下，或發包業者資本額在5000萬日圓以下1000萬日圓以上、承包業者資本額於1000萬日圓以下。 符合上開法定要件時，發包業者應訂定契約價金之給付期日，不得遲延給付價金，若給付遲延則有義務支付遲延之利息等，同時禁止發包業者拒絕受領承包業者交付的履約標的，禁止無故減少契約價金、退貨、或對承包業者採取報復性措施。若發包業者違反上述規定，則由日本中小企業廳或該發包業者之事業主管機關請求日本公平交易委員會（公正取引委員会）採取相應措施，該會則得據此針對該違反行為向發包業者作出書面勸告，同時對外公開該發包業者之公司名稱、其違反行為之事實概要、以及勸告內容的概要。此外，為防止口頭約定造成日後衍生交易糾紛，發包業者於下單時，應以書面明確約定並記載例如承包業者的履約標的、契約價金數額等法定應記載事項，並在下單後立即交付該書面予承包業者，如違反，得對該發包業者課予50萬日圓以下罰金。
美國著作權法109(a)條「第一次銷售原則」之適用原則美國最高法院於2010年12月13日以4：4的平手票數確立了第九巡迴上訴法院於Omega, S.A. v. Costco Wholesale Corporation案中關於著作權法109(a)條「第一次銷售原則」(first sale doctrine) 並不適用於享有美國著作權法保護之外國製造但未經授權於美國再販售之產品。 此案源於由知名瑞士鐘錶品牌Omega 於瑞士製造的手錶透過所謂「水貨」或「灰色市場」的途徑輾轉由一家名為ENE Limited的紐約公司所購得，而Costco自該公司購得手錶後於加州賣場以低於合法代理商的價格販售。然而，Omega雖對於該手錶於外國的初次販售給予授權，但並未授權該商品爾後輸入美國並由 Costco 販賣之行為。Omega乃對Costco提出侵權告訴，而此案所牽連的著作物即為手錶底面都刻有受美國著作權法所保護之「歐米茄全球設計(Omega Globe Design)」字樣。 Costco則以著作權法第109(a)條作為抗辯，主張「第一次銷售原則」之規定，亦即Omega首次於外國販售該手錶之行為，已排除其對於後續散布、進口及未經授權之銷售等行為之侵權主張。第一審法院聽取Costco 之意見，Omega 乃上訴於第九巡迴法院。上訴法院對於「第一次銷售原則」之適用較為限縮，認為先前Quality King案的判決，並未使上訴法院對於「第109(a)條，只有當該主張涉及在美國國內製造受美國著作權法保護之著作的重製物時，可以對抗第 106(3)條(公開散布權)及第602(a)條(輸入權)」之一般規定無效。換言之「第一次銷售原則」並不適用於銷售外國製造但未經授權於美國再販售的著作物或其合法重製物。而最高法院亦同意上訴法院的看法。此案的判決結果意味著作權人或合法代理商將可間接防止或控制於外國製造的真品(即水貨)未經授權輸入於美國市場。
美國國家標準暨技術研究院發布「人工智慧風險管理框架：生成式AI概況」美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standard and Technology, NIST）2024年7月26日發布「人工智慧風險管理框架：生成式AI概況」（Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile），補充2023年1月發布的AI風險管理框架，協助組織識別生成式AI（Generative AI, GAI）可能引發的風險，並提出風險管理行動。GAI特有或加劇的12項主要風險包括： 1.化學、生物、放射性物質或核武器（chemical, biological, radiological and nuclear materials and agents, CBRN）之資訊或能力：GAI可能使惡意行為者更容易取得CBRN相關資訊、知識、材料或技術，以設計、開發、生產、使用CBRN。 2.虛假內容：GAI在回應輸入內容時，常自信地呈現錯誤或虛假內容，包括在同一情境下產出自相矛盾的內容。 3.危險、暴力或仇恨內容：GAI比其他技術能更輕易產生大規模煽動性、激進或威脅性內容，或美化暴力內容。 4.資料隱私：GAI訓練時需要大量資料，包括個人資料，可能產生透明度、個人資料自主權、資料違法目的外利用等風險。 5.環境影響：訓練、維護和運行GAI系統需使用大量能源而影響碳排放。 6.偏見或同質化（homogenization）：GAI可能加劇對個人、群體或社會的偏見或刻板印象，例如要求生成醫生、律師或CEO圖像時，產出女性、少數族群或身障人士的比例較低。 7.人機互動：可能涉及系統與人類互動不良的風險，包括過度依賴GAI系統，或誤認GAI內容品質比其他來源內容品質更佳。 8.資訊完整性：GAI可能無意間擴大傳播虛假、不準確或誤導性內容，從而破壞資訊完整性，降低公眾對真實或有效資訊的信任。 9.資訊安全：可能降低攻擊門檻、更輕易實現自動化攻擊，或幫助發現新的資安風險，擴大可攻擊範圍。 10.智慧財產權：若GAI訓練資料中含有受著作權保護的資料，可能導致侵權，或在未經授權的情況下使用或假冒個人身分、肖像或聲音。 11.淫穢、貶低或虐待性內容：可能導致非法或非自願性的成人私密影像或兒童性虐待素材增加，進而造成隱私、心理、情感，甚至身體上傷害。 12.價值鏈和組件整合（component integration）：購買資料集、訓練模型和軟體庫等第三方零組件時，若零組件未從適當途徑取得或未經妥善審查，可能導致下游使用者資訊不透明或難以問責。 為解決前述12項風險，本報告亦從「治理、映射、量測、管理」四大面向提出約200項行動建議，期能有助組織緩解並降低GAI的潛在危害。