日本於2018年6月公布「資料信託功能認定指引第一版」(情報信託機能の認定に係る指針ver1.0),期待藉此推動資料銀行發展,促進資料流通和利用。第一版指引係以資料銀行應具備之功能為中心,惟伴隨資料銀行業務發展,指引內除資料銀行基本功能外,亦應規範個人資料管理及向第三方提供資料之條件等內容,加上有論者認為第一版內有關資料銀行定義過於偏重功能描述,故總務省和經濟產業省於2019年1月起召開檢討會,重新檢討上開指引,最終於2019年10月8日公布「資料信託功能認定指引第二版」(情報信託機能の認定に係る指針ver2.0)。
第二版指引更新重點包括︰(1)修正資料銀行定義︰第一版指引僅強調資料銀行之功能,第二版則增加資料銀行之目的和資料銀行與個人間關係等內容;(2)重新定義並詳細說明資料種類和蒐集方法;(3)修正資料信託功能認定基準︰新增複數業者共同經營資料銀行,隱私保護對策以及確保資料銀行透明性和個人資料之自主控制等規定;(4)新增資料信託功能模範條款之應記載事項︰包括與限制行為能力人締結契約之程序,以及向第三方提供資料之條件等規定。為確保資料銀行透明性和個人資料之自主控制,第二版指引新增資料倫理審查會規定,要求資料銀行設置資料倫理審查會並定期向其報告,審查會則應就個人與資料銀行間契約、個資利用目的、向第三方提供資料之條件等事項提供建議。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
「合成資料」(synthetic data)的出現,是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料,或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下,透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式,讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用,透過這個方法,資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下,使合成資料所訓練出來的分類模型(classifiers)不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中,最熱門的研究為運用「生成對抗網路」(Generative Adversarial Network, GAN)形成合成資料(亦有其他生成合成資料之方法),生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」(generator)與辨識網路(discriminator)對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果,使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料,也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室(Defense Science and Technology Laboratory, DSTL)於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告,此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司(BAE Systems)的應用智慧實驗室(Applied Intelligence Labs, AI Labs)執行「後勤科技調查」(Logistics Technology Investigations, LTI)計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一,探討在隱私考量下(privacy-preserving)「合成資料」當今技術發展情形,並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出,資料的種類多元且面向廣泛,包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等,針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同,也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估;報告指出,目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法,建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。
以再生能源公司終止併購而衍生之營業秘密糾紛案為鑒,提供企業管理建議2025年7月30日,美國加州法院指出公司濫用合作談判地位以爭奪再生能源市場之行為,從商業角度極為惡劣,將面臨重大法律風險,並認定Phillips 66能源公司須向Propel Fuels(下稱Propel)競爭公司給付共約8億美元的賠償金。 本案源於2017年,Phillips 66公司以收購為由,雙方簽署收購意向書,對Propel公司進行盡職調查。於此期間,Propel公司依保密契約向Phillips 66公司揭露其再生柴油專屬策略與資訊,Phillips 66公司並從 Propel 下載近 3千份包含營業秘密的紀錄。於2018年8月24日,Phillips 66公司突然終止收購並於下一工作日向加州監管機構宣布其將加入加州再生能源市場,2019年正式銷售高混合可再生柴油。 2022年2月16日,Propel公司向加州法院控訴Philips 66公司不當使用Propel公司花費13年研發得出之財務與銷售資料、營運模式及其再生能源業務的預測資料等營業秘密,致Propel公司損失2億美元。於2024年10月16日,本案認定Phillips 66公司違反加州統一營業秘密法(Uniform Trade Secrets Act),不當使用Propel公司的營業秘密, Phillips 66公司應賠償6.049 億美元。其後,本案認定Phillips 66公司行為屬惡意不當使用營業秘密,依加州統一營業秘密法,法院可另將懲罰性賠償金增加至2倍。2025年7月底,本案認定之賠償金達到8億美元,包含自2024年之6.049億美元的補償性賠償金,以及因Phillips 66公司「惡意」不當使用營業秘密的行為,追加1.95億美元的懲罰性賠償金。 綜觀前述實務案例可得知,即便公司間已簽訂保密契約,仍存在公司假借併購盡職調查、合作協商為由,要求他公司提供機密資料。為降低與外部合作而衍生之機密外洩風險,以下為公司提供資料對外之前、中、後階段可參考之管理建議: 1. 對外提供資料前 (1) 內規定義營業秘密搭配機密分級,了解營業秘密之範圍,並依據不同機密等級採取相應的管制措施。 (2) 對外提供資料前,營業秘密相關之權責人員應審查資料適合揭露與否。 (3) 與外部合作協商前,即應確認簽訂保密契約與約定權利歸屬。 2. 已對外提供資料 倘若已對外提供資料,建議採取限制流通、限制權限等作法,如僅限該合作計畫相關人員透過身分認證登入帳號,方有線上瀏覽機密之權限等方式。 3. 對外提供資料後 於合作結束或協商破局之情況,應要求合作方返還或銷毀營業秘密,如為銷毀,應附上相關聲明並佐證執行紀錄。 前述建議之管理作法已為資策會科法所創意智財中心於2023年發布之「營業秘密保護管理規範」所涵蓋,企業如欲精進系統化的營業秘密管理作法,可以參考此規範。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
德國放寬胚胎幹細胞之研究限制,允許進口2007年5月以前所製造的胚胎幹細胞進行研究在德國,由於納粹的醫學實驗歷史,人類胚胎研究一向是極為敏感的議題,並且為了研究用途摧毀胚胎也有極大的倫理爭議。德國下議院於2001年立法禁止從胚胎中粹取幹細胞後,在現行法規下幹細胞研究者只可以進口2002年1月1日以前製造的胚胎幹細胞供使用。不過在科學家一再表達只有極少量的細胞株可有效提供研究的關切下,德國下議院日前以346票對228票通過幹細胞法之修正,將截止日期(cut-off date)之規定由2002年1月1日,修正為2007年5月1日,藉此放寬對人類胚胎幹細胞研究的限制。 不過此次國會的修法仍引起支持與反對胚胎幹細胞研究人士的激烈爭論,支持一方表示現行截止日期的規定強烈影響德國幹細胞的研究,德國研究基金會(German Research Foundation)即強調目前全球有超過500個細胞株,但德國研究人員卻只被允許使用21個老舊且部分遭到污染的細胞株。另一方面,在德國主教的集會上,佛萊堡(Freiburg)大主教鄒立區(Robert Zollitsch)則對放寬現行限制提出警告,他表示「研究的自由不該與對生命的基本保障等量齊觀」。 修法後,德國研究人員將可透過國際合作進口使用2007年5月1日以前所製造的胚胎幹細胞。這是正反雙方妥協下的結果,但是德國對於限制胚胎幹細胞研究的基本立場是否會由此開始鬆動,則仍待後續觀察。
聯合國人權高級專員辦公室發布《數位時代隱私權》調查報告聯合國人權高級專員辦公室(Office of the United Nations High Commissioner for Human Rights, OHCHR)於2021年9月15日發布《數位時代隱私權》(The Right to Privacy in The Digital Age)調查報告,分析各種人工智慧技術,例如側寫(profiling)、自動化決策及機器學習,將如何影響人民之隱私或其他權利,包括健康權、教育權、行動自由、言論自由或集會結社自由等,並提出對國家與企業應如何因應之具體建議。 一、針對國家與企業使用人工智慧之共同建議:在整個人工智慧系統生命週期中,包括設計、開發、部署、銷售、取得(obtain)或運營,應定期進行全面的人權影響評估(comprehensive human rights impact assessments),提高系統使用透明度與可解釋性,並應充分通知公眾與受影響之個人其正在使用人工智慧進行決策。 二、針對國家使用人工智慧之建議:應確保所有人工智慧的使用符合人權,明確禁止並停止販售不符合國際人權法運作之人工智慧應用程序。在證明使用該人工智慧系統能遵守隱私及資料保護標準,且不存在重大準確性問題及產生歧視影響之前,應暫停在公共場所使用遠端生物識別技術。並盡速立法及建立監管框架,以充分預防和減輕使用人工智慧可能造成不利人權的影響,以及確保在侵犯人權時能夠有相關之補救措施。 三、針對企業使用人工智慧之建議:應盡力履行維護人權之責任,建議實施商業與人權指導原則(Guiding Principles on Business and Human Rights),並打擊(combat)人工智慧系統開發、銷售或運營相關的歧視,進行系統評估與監測,以及設計有效的申訴機制。