歐盟執委會於2020年2月19日發表《人工智慧白皮書》(White Paper On Artificial Intelligence-A European approach to excellence and trust)指出未來將以「監管」與「投資」兩者並重,促進人工智慧之應用並同時解決該項技術帶來之風險。
在投資方面,白皮書提及歐洲需要大幅提高人工智慧研究和創新領域之投資,目標是未來10年中,每年在歐盟吸引超過200億歐元關於人工智慧技術研發和應用資金;並透過頂尖大學和高等教育機構吸引最優秀的教授和科學家,並在人工智慧領域提供世界領先的教育課程。
而在監管方面,白皮書提到將以2019年4月發布之《可信賴之人工智慧倫理準則》所提出之七項關鍵要求為基礎,未來將制定明確之歐洲監管框架。在監管框架下,應包括下列幾個重點:1.有效實施與執行現有歐盟和國家法規,例如現行法規有關責任歸屬之規範可能需要進一步釐清;2.釐清現行歐盟法規之限制,例如現行歐盟產品安全法規原則上不適用於「服務」或是是否涵蓋獨立運作之軟體(stand-alone software)有待釐清;3.應可更改人工智慧系統之功能,人工智慧技術需要頻繁更新軟體,針對此類風險,應制定可針對此類產品在生命週期內修改功能之規範;4.有效分配不同利害關係者間之責任,目前產品責任偏向生產者負責,而未來可能須由非生產者共同分配責任;5.掌握人工智慧帶來的新興風險,並因應風險所帶來之變化。同時,白皮書也提出高風險人工智慧應用程式的判斷標準與監管重點,認為未來應根據風險來進行不同程度之監管。執委會並透過網站向公眾徵求針對《人工智慧白皮書》所提出建議之諮詢意見,截止日期為2020年5月19日。
2005 年 10 月 24 日,香港屯門法院判定一名男子利用 BT ( BitTorrent )軟體非法散布三部電影的行為構成刑事犯罪。這是全球首宗有人因使用 BT 軟體而被法院裁定罪名成立。 判案書指出,該名男子將電腦內存放之影片製作成「種子」( seed ),並在網路新聞群組上宣傳自己的「種子」,以便他人下載,由於這些「種子」下載量很大,對版權所有人造成侵害,已違反了香港法例第 528 章《版權條例》第 118 條之散布( distributes )侵權重製物罪。雖然香港法例對於“散布”一詞並未詳細界定,但香港法院解釋認為,上傳 BT 種子的行為已屬於一種散布行為。 這項判決雖存有解釋上的疑義,但是本案將同時對國際間的種子提供者、下載者以及提供 BT 軟體的公司產生重大影響。蓋 BT 本身也屬於一種 P2P 軟體,下載者在下載檔案的過程中,本身也將承擔部分上傳資料的工作,故也可能在無意中觸犯相關刑罰。此外,提供 BT 軟體的公司也可能涉及侵權,因為據今年 6 月美國最高法院裁定, P2P 軟體公司必須為其客戶的侵權行為負責。
英國通過《2018自動與電動車法》英國於2018年7月通過自動與電動車法(Automated and Electric Vehicles Act 2018),對自動與電動車輛之定義、保險議題以及電動車充電基礎設施進行規範。 針對自駕車之保險議題,該法採取「單一保險人模式」(Single Insurer Model),無論是駕駛人自行駕駛或自動駕駛,駕駛人均應購買自駕車保險,讓所有用路人對於可能之安全事故均有保險可涵蓋並追溯責任。本法其他重要規定如下; 本法未直接賦予自駕車(Automated vehicle)明確定義,管理方式係由主管機關自行認定並建立清單。本法僅要求清單內之車輛應設計或調整為至少於某些特定狀況能安全行駛之自動駕駛模式。 已納保之自駕車行駛時所造成之損害,將由車輛之承保公司負擔損害賠償責任。 未納保之自駕車若發生事故,則車主應負擔損害賠償責任。 若由保險人負損害賠償責任,則受害人將可依現行法規提出損害賠償請求。保險人則可依普通法與產品責任相關規定,向應對事故負責之單位或個人提出損害賠償請求。 於電動車充電基礎設施之部分,該法之目的則是確保公共充電站適用於所有市面上之電動車輛,並就費用、付費方式以及相關安全標準進行規範,以增進消費者之信任。該法第20條並授權主管機關訂定相關授權辦法,以達上述目標。
簡介美國《營業秘密案件管理的司法指引》2023年7月13日,美國聯邦司法中心(Federal Judicial Center)發布《營業秘密案件管理的司法指引》(Trade Secret Case Management Judicial Guide)。該指引是由美國聯邦司法中心與Berkeley大學合作出版,旨在提供處理聯邦營業秘密訴訟的法官參考,並為訴訟當事人提供營業秘密案件各階段的注意事項。其中特別指出識別營業秘密及證據開示在訴訟中的重要性。 1.在識別營業秘密的部分 《營業秘密案件管理的司法指引》指出在訴訟中,識別應達到「足以與已公開的資訊進行比較」的程度。而識別程度應具備以下兩個要件,包括: (1)使被告了解原告所主張之營業秘密範圍; (2)使被告能確定證據開示項目與本案所涉及之營業秘密間的關聯性。 據此,若原告僅識別其所主張之營業秘密的類別不足以識別其營業秘密。為達到《營業秘密案件管理的司法指南》所要求之識別程度,企業應盤點其擁有的營業秘密並留存產出紀錄,以利後續訴訟中能具體識別其營業秘密。 2.在證據開示的部分 《營業秘密案件管理的司法指引》指出證據開示的範圍會受到不同因素影響,比如各類型的特殊紀錄、個人隱私權是否受到保護等。為了能在證據開示階段取得優勢,企業應與員工簽署協議,明確約定其於機密資訊有外洩之虞時,有權對員工之個人設備等進行調查。 由上述內容可以發現,若要在美國營業秘密案件中取得優勢,建議企業採取識別所擁有的營業秘密、保存產出紀錄、與員工簽署相關協議等措施。關於前述營業秘密管理措施之重要內容,企業可以參考資策會科法所創意智財中心發布的「營業秘密保護管理規範」,並進一步了解該如何管理,以降低自身營業秘密外洩之風險,並提升其競爭優勢。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
美國商務部國家電信和資訊管理局呼籲透過第三方評測提高AI系統透明度2024年3月27日,美國商務部國家電信和資訊管理局(National Telecommunications and Information Administration, NTIA)發布「人工智慧問責政策報告」(AI Accountability Policy Report),該報告呼籲對人工智慧系統進行獨立評估(Independent Evaluations)或是第三方評測,期待藉此提高人工智慧系統的透明度。 人工智慧問責政策報告就如何對人工智慧系統進行第三方評測提出八項建議作法,分別如下: 1.人工智慧稽核指引:聯邦政府應為稽核人員制定適合的人工智慧稽核指引,該指引須包含評估標準與合適的稽核員證書。 2.改善資訊揭露:人工智慧系統雖然已經應用在許多領域,但其運作模式尚缺乏透明度。NTIA認為未來可以透過類似營養標籤(Nutrition Label)的方式,使人工智慧模型的架構、訓練資料、限制與偏差等重要資訊更加透明。 3.責任標準(Liability Standards):聯邦政府應盡快訂定相關責任歸屬標準,以解決現行制度下,人工智慧系統造成損害的法律責任問題。 4.增加第三方評測所需資源:聯邦政府應投入必要的資源,以滿足國家對人工智慧系統獨立評估的需求。相關必要資源如: (1)資助美國人工智慧安全研究所(U.S. Artificial Intelligence Safety Institute); (2)嚴格評估所需的運算資源與雲端基礎設施(Cloud Infrastructure); (3)提供獎金和研究資源,以鼓勵參與紅隊測試的個人或團隊; (4)培養第三方評測機構的專家人才。 5.開發及使用驗證工具:NTIA呼籲聯邦機關開發及使用可靠的評測工具,以評估人工智慧系統之使用情況,例如透明度工具(Transparency Tools)、認驗證工具(Verification and Validation Tools)等。 6.獨立評估:NTIA建議聯邦機關應針對高風險的人工智慧類別進行第三方評測與監管,特別是可能侵害權利或安全的模型,應在其發布或應用前進行評測。 7.提升聯邦機關風險管控能力:NTIA建議各機關應記錄人工智慧的不良事件、建立人工智慧系統稽核的登記冊,並根據需求提供評測、認證與文件紀錄。 8.契約:透過採購契約要求政府之供應商、承包商採用符合標準的人工智慧治理方式與實踐。 NTIA將持續與利害關係各方合作,以建立人工智慧風險的問責機制,並確保該問責報告之建議得以落實。