歐盟執委會於今(2020)年2月19日發布「歐洲資料戰略」(A European strategy for data),宣示繼前一期「歐洲數位單一市場」戰略的基礎下,將於新一期戰略建立一個真正的歐洲資料空間及資料單一市場,以解鎖尚未被利用的個人資料及非個人資料,使資料能夠在歐盟內部、跨部門和跨領域自由流動,並使所有公部門、公民,或新創、中小、大企業都可存取資料及利用。
本戰略就此提出四大戰略行動,重點如下:
1、資料存取(Data Access)和利用的跨部門治理框架
(1)2020年第四季提出「共同歐洲資料空間」(common European data spaces)的治理立法框架:A.加強共同資料空間及其他跨公私部門資料利用方式的治理機制;B.於GDPR基礎下,基於科學研究目的利用敏感個資時,能較容易決定可以由誰如何利用哪些資料;以及使個人更容易同意其個資的公益目的利用。
(2)2021年第一季通過開放資料指令(Directive (EU) 2019/1024)的高價值資料集「施行細則/執行法」(implementing acts)。
(3)2021年提出《資料法》(Data Act)草案促進企業對政府的資料共享;以及解決現今企業間資料共享常遇到的障礙,例如多方合作建置資料時(如物聯網),釐清各方的資料使用權限及各自的法律責任。
2、推動方式:投資歐洲資料空間重大項目,以加強歐洲處理和使用資料的基礎設施及能力、加強資料互通性等。
3、加強個人資料管理:在GDPR第20條的可攜權(portability right)基礎下,於《資料法》賦權個人更能控制自己被政府及企業所掌握的個資,並使個人能自己決定由誰存取和利用。另外,將由數位歐洲計畫開發「個人資料空間」。
4、促進戰略性產業領域及公益領域的共同歐洲資料空間:歐盟執委會將協助建立包含「共同歐洲工業(製造)資料空間」(Common European industrial (manufacturing) data space)在內的9種領域共同歐洲資料空間,本戰略亦於附件介紹各領域的資料共享基礎背景。
另外,雖非戰略主軸,但文件內容及新聞稿皆提及,執委會將於2020年第四季提出《數位服務法》(Digital Services Act),為所有企業進入資料單一市場建立明確的規範、審查現有政策框架、加強線上平台的責任及保護基本權利。
總而言之,本戰略所欲推展的各項行動,將促進公民、企業組織、研究人員和公部門能更輕易的獲得和利用彼此的資料,進而確保歐盟成為資料驅動社會的模範和領導者。
今(2010)年3月,歐盟委員會正式批准Amflora基因改造馬鈴薯商業種植,此舉係歐盟自1998年以來首次核准種植的基因改造作物。 歐盟委員會內的消費者健康及安全政策部門代表John Dalli表示,經過徹底的科學分析與相關安全檢驗後,將排除與解答對於此一基因改造馬鈴薯之疑慮,因此並無不予核准之正當理由。再者,本次所核准的範圍係Amflora馬鈴薯經處理過後作為穀物飼料之用,將不會提供作為人類食品使用。此外,未來歐盟委員會將決定進口使用基因改造玉米品種與其製成之食品及飼料產品等,這將涉及多種歐盟委員會先前所核准的基因改造玉米品種,如MON810、MON863及NK603等。 但事實上,各界仍對於本次核准的Amflora馬鈴薯與其他三項基因改造玉米的標記基因存有抗藥性的疑慮與爭議,針對於此,去(2009)年6月間,歐盟食品安全管理局(European Food Safety Authority,簡稱EFSA)內的科學小組已再次進行安全檢驗,最後指出,以目前科技水準得出結論,基因改造作物中的標記基因不會對人體健康或是生態環境帶來負面影響。 為能解決批准基因改造作物商業化種植的問題,歐盟委員會考量將進一步規劃如何在決定種植基因改造作物的過程中強化各會員國的決定權,歡迎各界就此提出建議與發表意見,期望由消費者健康及安全政策部門提出一項具備共通性與科學證據基礎的決策過程,以供各會員國於過程中充分反映其立場,並自行決定是否將核准基因改造作物於境內的商業化種植。
主權專利基金近期發展-由法、韓、日三國說起主權專利基金(Sovereign Patent Fund,以下稱SPF)是一個由國家政府設立的投資型基金(含民間/企業資金投入),目的在於取得專利資產,進行全球專利布局,以提升國家經濟利益。目前,全球3大具領導地位的SPF實體為:法國France Brevets (以下稱FB)、韓國Intellectual Discovery (以下稱ID),及日本IP Bridge (以下稱IPB)。 今年5月,加拿大Digital Entrepreneurship & Economic Performance Centre針對FB、ID,及IPB的發展發佈了一份報告,「Mobilizing National Innovation Assets: Understanding the Role of Sovereign Patent Funds」,分析了3家SPF所擁有的專利資產以及專利佈局趨勢,主要有以下重點: 一、 3家SPF之專利資產多為美國專利,分別佔IPB 92%、ID 82%、FB 48%。 二、 FB的專利讓與案件數量最少,顯示法國傾向以授權方式營運。 三、 IPB在專利組合上最大貢獻者為Panasonic及其關係企業,83%專利組合是來自Panasonic;FB最大貢獻者是Nemoptic;ID是Electronics & Telecommunications Research Institute 。 四、 從科技發展的角度觀察,3家SPF的專利布局重心在國際專利分類(Intellectual Patent Classification,IPC)中的電學(electricity)和物理(physics);FB、IPB著重電器通信技術(electric communication techniques),ID著重基本電器元件(basic electric elements)。 整體而言,3家SPF從以往專注於取得專利資產、吸引投資,到近期開始利用侵權訴訟與授權獲得經濟回饋,SPF模式已越受全球關注。除了加拿大政府的智庫DEEP建議其政府應設置SPF以拓展智慧財產權政策外,印度也將SPF納為智財政策討論重點,韓國也將再設立一個由國內開發銀行全力資助的SPF。 根據上述SPFs的觀察,對於我國而言,無論是創智智權管理顧問公司,或其他型態之智財投資基金,都必須先選定專利布局的核心對象,才能有效取得、收購國內、外相關專利資產,以全球性的智財戰略帶動國家發展。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
MPAA 藉由 BT 網站伺服器記錄對 P2P(BT) 軟體用戶提起訴訟追蹤、定位、起訴,所有 P2P(BT) 軟體使用者的噩夢再次上演。全美製片業團體「美國電影協會」 ( Motion Picture Association of America ; MPAA ) 在 8 月 25 日對美國境內 286 位居民提起訴訟,成為首宗利用 P2P(BT) 網站伺服器記錄 ( server logs ) 追蹤 ( track down ) 盜版電影下載者的案例。 今年 2 月,著名 BT 網站 LokiTorrent 與 MPAA 的大戰告一段落。德州法院下令 LokiTorrent 關閉網站外,並命令 LokiTorrent 將伺服器記錄轉交給 MPAA 的調查員 ( investigator ) 。 MPAA 的發言人聲稱本月 25 日的訴訟與此事件無關,但所有人都明白 MPAA 正是憑此線索,最終找到了 P2P(BT) 用戶的行蹤。好萊塢希望藉此行動阻嚇免費下載電影的行?, MPAA 資深副總裁 John Malcom 聲稱「下載盜版電影的人要當心了,當你為著作權侵害行為時,網路上並不會有朋友站出來替你撐腰。」 儘管 P2P(BT) 軟體背負著助長盜版的惡名,但 P2P(BT) 的合法用途也在逐漸增加,例如使用 P2P(BT) 技術分發 ( distribute ) 開放原始碼軟體 ( open-source software ) ,網路瀏覽器軟體公司 Opera 即在新版的程式中內建了此種技術。 BT 技術的發明人 Bram Cohen 曾警告用戶,使用 P2P(BT) 軟體下載盜版是個蠢主意,因?軟體在設計時並未刻意隱藏用戶的識別資訊,這也是為何 MPAA 此次能憑藉著伺服器記錄對用戶提起訴訟的主要原因。
IBM提出「人工智慧日常倫理」手冊作為研發人員指引隨著人工智慧快速發,各界開始意識到人工智慧系統應用、發展過程所涉及的倫理議題,應該建構出相應的規範。IBM於2018年9月02日提出了「人工智慧日常倫理」(Everyday Ethics for Artificial Intelligence)手冊,其以明確、具體的指引做為系統設計師以及開發人員間之共同範本。作為可明確操作的規範,該手冊提供了問責制度、價值協同、可理解性等關注點,以促進社會對人工智慧的信任。 一、問責制度(Accountability) 由於人工智慧的決策將作為人們判斷的重要依據,在看似客觀的演算系統中,編寫演算法、定義失敗或成功的程式設計人員,將影響到人工智慧的演算結果。因此,系統的設計和開發團隊,應詳細記錄系統之設計與決策流程,確保設計、開發階段的責任歸屬,以及程序的可檢驗性。 二、價值協同(Value Alignment) 人工智慧在協助人們做出判斷時,應充分考量到事件的背景因素,其中包括經驗、記憶、文化規範等廣泛知識的借鑑。因此系統設計和開發人員,應協同應用領域之價值體系與經驗,並確保演算時對於跨領域的文化規範與價值觀之敏感性。同時,設計師和開發人員應使人工智慧系統得以「了解並認知」用戶的價值觀,使演算系統與使用者之行為準則相符。 三、可理解性(Explainability) 人工智慧系統的設計,應盡可能地讓人們理解,甚至檢測、審視它決策的過程。隨著人工智慧應用範圍的擴大,其演算決策的過程必須以人們得以理解的方式解釋。此係讓用戶與人工智慧系統交互了解,並針對人工智慧結論或建議,進而有所反饋的重要關鍵;並使用戶面對高度敏感決策時,得以據之檢視系統之背景數據、演算邏輯、推理及建議等。 該手冊提醒,倫理考量應在人工智慧設計之初嵌入,以最小化演算的歧視,並使決策過程透明,使用戶始終能意識到他們正在與人工智慧進行互動。而作為人工智慧系統設計人員和開發團隊,應視為影響數百萬人甚至社會生態的核心角色,應負有義務設計以人為本,並與社會價值觀和道德觀一致的智慧系統。