日本農林省研議農業AI契約指引
日本為提高農產品品質及附加價值，近年積極推動智慧農業，鼓勵利用AI等新技術研發農業產品和相關服務，惟技術研發需要使用大量資料訓練AI模型，部分農業工作者擔心自身經驗及知識等資料在研發過程中外洩，為避免上述狀況發生，農林水產省於2019年7月9日召開「農業AI利用契約指引檢討會」（農業分野におけるAIの利用に関する契約ガイドライン検討会），研議「農業AI利用契約指引」，防止在進行AI相關應用研發時，農業工作者提供之資料不慎外洩或遭到不當利用，導致其權益受損。
「農業AI利用契約指引檢討會」於2019年12月19日舉辦第3次會議，公布農業AI利用契約指引草案，草案內容包括(1)總論︰說明本指引之制定目的、農業與AI的關係，以及本指引與其他類似指引之差異和適用範圍；(2)農業AI產品、服務契約基本事項︰說明利用AI研發之農業產品和服務相關之智慧財產權，契約要件（契約目的及契約當事人等）及農業AI模型研發流程等基本概念；(3)農業AI產品、服務契約注意事項︰說明AI產品和服務契約之特徵和注意事項，以及利用AI等新技術進行研發之當事人訂定契約時應注意的問題，如農業工作者所提供之資料的重要性、以及個人資料的處理方式等；(4)契約範本︰針對農業AI研發契約、農業AI產品和服務利用契約，以及向第三方提供農業資料之契約，說明契約內容重點及提供範本供作參考。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
周晨蕙
副主任 編譯整理
近年來中國大陸政府為了資安考量，制訂相關法規要求外國科技公司進入中國大陸市場時必須提供程式原始碼，避免他方非法(例如利用病毒)透過電腦軟體進入中國大陸的系統和資料。 IBM公司近日發表聲明，允許特定國家在其嚴格的監控下，檢視其部份產品的軟體原始碼，確保產品沒有資訊安全的漏洞，中國大陸也在這些特定國家之列。這是美國重要的科技大廠，首次公開同意遵守中國大陸政府對於外國技術的資訊安全審查，然而此舉讓美國政府與其他矽谷科技公司頗有微詞。 IBM開放檢視其程式碼的對象為中華人民共和國工業與信息化部。IBM在聲明中表示，原始碼的檢視必須在IBM公司內，於無網路連線並受IBM安全應用程式監控的環境下進行，並保證這些軟體原始碼不會被釋出、被複製，或以任何方式改作。在嚴格的環境和時間限制下，IBM不會讓中國大陸政府有機會接觸其客戶資料庫，也不會涉及後門程式(back door)。至於會提供哪些產品的原始碼檢視，或中國大陸官方可檢視的時間有多長，IBM尚無明確說明。事實上IBM並非唯一提供程式碼的科技公司，微軟公司早在2003年即允許中國大陸、俄國、英國等國家檢視微軟Windows部分產品的原始碼。 有市場分析公司指出，IBM為降低智慧財產權被複製的風險，所釋出的原始碼可能只涉及基本功能，不包含專有的演算碼，且像IBM此類的公司，應該擁有閉源軟體(closed-source)或特別的軟體以嚴密地維護底層的原始碼，避免中國大陸政府藉由檢視原始碼執行反向工程(Reverse Engineering)。 IBM公司願意提供中國大陸政府檢視部分產品原始碼，目的在於展示其產品安全性，試圖擴展IBM在中國大陸的商業版圖。IBM旗下的雲端運算平台Bluemis未來將與中國大陸的數據中心服務公司—北京世紀互聯寬帶數據中心有限公司合作。該公司同時也是微軟在中國大陸的合作夥伴。
歐盟發布《歐洲資料治理規則》草案歐盟執委會於2020年11月25日公布「歐洲資料治理規則」（Proposal for a Regulation on European data governance (Data Governance Act)）草案。本立法草案係延續同年2月發布「歐洲資料戰略」（European data strategy）所提出之立法規劃，針對該戰略所揭示的資料治理政策願景，於制度面予以明文化。而本草案亦為該戰略發布後，首次提出的具體性措施。其制定的主要目的，在於透過強化資料中介機構（data intermediaries）的公信力、以及優化歐盟整體的資料共享機制，來提升資料的可取得性（availability）。 依草案條文內容，其主要立法面向如下： （1）界定本法的立法目的，在於規範歐盟內部再利用公部門所持有之特定類型資料的條件，確立資料共享服務的通報與監督框架，並針對基於利他（altruistic）目的蒐集處理資料之實體（entities），建構自願註冊的制度；另一方面則進行本法的名詞定義。 （2）公部門資料再利用機制：整體性規範由公部門所持有、但涉及商業機密、智慧財產權、個資等之資料再利用的一致性標準。其以保護既有的營業秘密、個資、智財權等為前提，確立該些資料再利用的標準作法（如原則以非專屬形式再利用、可收取合理費用）。有意再利用上述資料的公部門，應於技術面保護其隱私與機密性。 （3）針對資料共享服務供應商的通報機制：要求提供資料共享服務的供應商，於正式對外提供其服務前，應先向各成員國的權責機關通報其業務，藉以增加外界對共享個資與非個資之資料機制的信賴度，同時降低資料共享的交易成本。同時，資料共享服務供應商於資料交換應保持中立，不能為其他目的使用資料；其共享服務應以開放及協作的方式進行，並優化自然人或法人查閱與控制其資料的環境，藉以強化個資自主權。 （4）資料利他主義（data altruism）的明文化：定義非營利、具普遍性共同目標之組織，得向歐盟註冊成為資料利他主義組織。透過此認證制度，增加組織公信力，以推動個人或公司出於公共利益，自願提供資料。同時，授權歐盟執委會可制定通用之歐洲資料利他主義同意書（European data altruism consent form），減少個別收集資料使用同意書之成本。 （5）成員國資料共享權責機關之職責：其應公正、透明、一致、及時履行其職責，監督與實施資料共享服務供應商與資料利他主義組織的通報與註冊機制。例如，其有權要求資料共享服務供應商提交必要訊息，以確保其作為是否符合本法要求。同時，權責機關成員不得為資料共享服務的供應商。 （6）歐洲資料創新委員會（European Data Innovation Board）：此為一專家小組之設置要求，負責協助成員國權責機關之作法，遵循資料治理法所訂標準。
「品牌台灣」計畫啟動 業界攜手成立品牌台灣創投基金台灣產業近年來因製造的附加價值降低，基於產業發展前景考量，過去台灣資源的配置太偏重製造，未來產業發展應朝品牌行銷與研發智財領域發展，以台灣有限的資源才能創造更高的附加價值。 為推動更多台灣產業朝品牌之路邁進，並期許台灣有更多的品牌企業能夠在國際上發光發熱，成為國人的驕傲，因此，宏碁創辦人、智融集團董事長施振榮出面號召，在與經濟部及外貿協會、諸多產業、投資界先進共同討論後，決定籌設一個以專業品牌行銷事業為投資對象的創投基金。外貿協會、智融集團於 3 月 21 日 正式對外說明「品牌台灣創投基金」的募資計畫，預計將募集 20 億元資金投資台灣品牌企業。目前行政院開發基金與經濟部貿易推廣基金也正在評估這項投資計畫，主辦單位並積極爭取有意投資品牌事業的民間企業共襄盛舉，希望帶動台灣品牌事業的發展。 「品牌台灣創投基金」是台灣第一個為發展品牌而將成立的基金，除了催生台灣產業轉型，發展品牌風氣外，也是有鑑於國內的創投多以技術作為投資取向，較缺乏針對微笑曲線右端之品牌事業的投資，因此希望以此專門投資品牌事業的基金，帶動國內品牌事業投資的新風潮。 未來品牌基金的投資對象，將專注於品牌行銷事業的投資，投資台灣具發展優勢的產業，且其產品、服務及營運模式要具有實現品牌國際化的機會，因此相當注重被投資企業的國際行銷能力。此外，未來基金投資的對象將不限於台灣地區，只要是品牌經營之核心能力在台灣，並且能夠建立國際級的品牌，且以提升台灣整體形象及價值的企業，都是投資考量的對象。
歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》2019年4月9日，歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》（Ethics Guidelines for Trustworthy AI）。此次內容大致延續歐盟人工智慧高階專家小組（High-level Expert Group on Artificial Intelligence）於2018年12月18日發布的《可信賴人工智慧倫理準則草案》（Draft Ethics Guidelines for Trustworthy Artificial Intelligence）之內容，要求人工智慧須遵守行善（do good）、不作惡（do no harm）、保護人類（preserve human Agency）、公平（be fair）與公開透明（operate transparency）等倫理原則；並在4月9日發布的正式內容中更加具體描述可信賴的人工智慧的具體要件，共計七面向概述如下： 人類自主性和監控(Human agency and oversight)：AI係為強化人類能力而存在，使人類使用者能夠做出更明智的決策並培養自身的基礎能力。同時，AI應有相關監控機制以確保AI系統不會侵害人類自主性或是引發其他負面效果。本準則建議，監控機制應可透過人機混合（一種整合人工智慧與人類協作的系統，例如human-in-the-loop, human-on-the-loop, and human-in-command）的操作方法來實現。 技術穩健性和安全性(Technical Robustness and safety)：為防止損害擴張與確保損害最小化，AI系統除需具備準確性、可靠性和可重複性等技術特質，同時也需在出現問題前訂定完善的備援計劃。 隱私和資料治理(Privacy and data governance)：除了確保充分尊重隱私和資料保護之外，還必須確保適當的資料治理機制，同時考慮到資料的品質和完整性，並確保合法近用資料為可行。 透明度(Transparency)：資料、系統和AI的商業模型應該是透明的。可追溯性機制（Traceability mechanisms）有助於實現這一目標。此外，應以利害關係人能夠理解的方式解釋AI系統的邏輯及運作模式。人類參與者和使用者需要意識到他們正在與AI系統進行互動，並且必須了解AI系統的功能和限制。 保持多樣性、不歧視和公平(Diversity, non-discrimination and fairness)：AI不公平的偏見可能會加劇對弱勢群體的偏見和歧視，導致邊緣化現象更為嚴重。為避免此種情況，AI系統應該設計為所有人皆可以近用，達成使用者多樣性的目標。 社會和環境福祉(Societal and environmental well-being)：AI應該使包含我們的後代在內的所有人類受益。因此AI必須兼顧永續發展、環境友善，並能提供正向的社會影響。 問責制(Accountability)：應建立機制以妥當處理AI所導致的結果的責任歸屬，演算法的可審計性（Auditability）為關鍵。此外，應確保補救措施為無障礙設計。