科技巨頭Google目前預計依循Apple Card模式,與花旗銀行、Stanford Federal Credit Union合作開發「Google Card」智慧簽帳金融卡。
雖目前尚未正式發行,但根據TechCrunch報導指出,使用者在連結銀行帳戶後,可向Google Card轉入資金或從卡中轉出資金,消費時會直接從個人連結的銀行帳戶扣款。此外,Google Card將連接到具有新功能的Google應用程式,讓使用者得以輕鬆監管消費狀況、確認餘額或鎖定帳戶。
這對於Google來說,為非常重要的一步,因Google本身掌握巨量資料,因此透過Google Card,Google有機會獲得新的收入和消費數據,其將向消費店家酌收交易手續費,再與銀行拆分;此外,Google Card的隱私權政策中,可能利用用戶消費的交易數據,以改善投放商品廣告的衡量標準,若Google可以其金融商品推動銷售,將使更多的品牌願意購買Google廣告。
長期影響來看,Google Card可為Google提供銀行業務,包括股票經紀業務、財務建議或AI會計、保險、借貸諮詢,而因Google掌握大量數據,將可能使Google比傳統金融機構更能準確的管理金融風險,透過應用程式、廣告、搜尋和Android系統,Google和消費者之間建立深厚關聯,為推廣和提供金融服務建立一個充足的背景。隨著武漢肺炎疫情的漸緩,高利潤的金融商品也將幫助 Google 開發有效的收入機會並藉此提升股價。
所謂的技術研究組合乃以試驗研究為目的,以「開發業界共同關鍵技術」為主要目的之非營利性質法人,日本至今共成立了兩百多個研究組合,主要透過專法創設之特殊性質法人制度,並賦予技術研究組合諸多稅賦優惠。在組織上,賦予技術研究組合亦有組織變更、分割及合併之可能,技術研究組合得以分割或轉換為公司,將研究成果直接轉化為產業化應用,技術組合之特色有以下幾點: 1.研究組合須至少二人以上之組合員發起:除企業公司外,日本國立大學法人與產業技術研究法人亦可為組合員 ,凡從事產業技術研發政府研究單位與國立大學,皆可將人力資源、研發成果投入與產業合作之技術研發活動,並從事進行試驗研究管理成果、設施使用與技術指導等事業活動 2.研究組合研發活動可運用「產業合作」、「產官學共同研發」兩種模式進行:未來技術研發組合進行組織變更成為股份有限公司時,大學或產業技術研究法人組合員亦可獲得公司股份,增加學研界加入技術研究組合誘因。3.研究組合組織型態彈性利於研發成果事業化應用:技術組合可視情況進行組織變更、合併與分割,就組織型態有更大變更與調整彈性。著眼於技術研究組合若產出相當之研發成果,則可以透過變更為公司型態,迅速將其研發成果予以產業化,亦可透過變更組織型態,而在籌措資金上有更為靈活運用方式使產業活動穩健持續地經營。
歐盟第29條工作小組發布「自動化個人決策和分析指引」處理個人資料自動化決策與資料剖析風險問題歐盟第29條工作小組於2017年10月3日為因應歐盟一般資料保護規則(GDPR)第22條規定發布「自動化個人決策和分析指引」(Guidelines on Automated individual decision-making and Profiling for the purposes of Regulation 2016/679,2018年2月6日進一步修正,下稱指引),處理對個人資料自動化決策(automated decision-making)和個人檔案剖析(Profiling)的建立。 指引分為五個部分與最佳實踐建議,旨在幫助資料控制者(controller)合乎GDPR對個人資料自動化決策和分析的要求,內容包括下幾點:1.定義自動化決策和分析,以及GDPR對這些概念的處理方法;2.對GDPR第22條中關於自動化決策的具體規定;3.對自動決策和分析的一般規定;4.兒童和個人檔案剖析(Profiling)的建立;5.資料保護影響評估。 指引的主要內容包括: 個人檔案剖析(Profiling),意謂收集關於個人(或一群個人)的資料,並分析他們的特徵或行為模式,加以分類或分群,放入特定的類別或組中,和/或進行預測或評估(例如,他們執行任務的能力,興趣或可能的行為)。 禁止對個人資料完全自動化決策,包括有法律上法或相類重大影響的檔案剖析,但規則也有例外。應有措施保障資料主體的權利,自由和合法利益。 GDPR第22條第二項a之例外規定,(履行契約所必需的),自動化個人決策時,應該作狹義解釋。資料控制者必須能夠提出分析、自動化個人決策的必要性,同時考慮是否可以採取侵害隱私較少之方法。 工作小組澄清,關於在要求提供有關自動化決策所涉及的邏輯上有意義的資料時,控制者應以簡單的方法,告訴資料主體其背後的理由或依據的標準,而不得總是以自動化決策所使用算法進行複雜的解釋或者公開完整的算法為之。所提供的資料應該對資料當事人有意義。 對資料主體提供關於處理自動化決策上有關重要性和預期後果的資料,其意義在於必須提供關於該資料之用途或資料未來處理以及自動化決策如何影響資料主體的重要訊息。例如,在信用評等的情況下,應有權知道其資料處理的基礎,資料主體並能對其作出正確與否的決定,而不僅僅是關於決策本身的資料。 「法律效果」是指對某人的法律權利有影響,或者影響到個人法律關係或者其契約上權利。 工作組並未將GDPR前言71段視為絕對禁止純粹與兒童有關的自動決定,指出僅在某些情況下才有其適用(例如,保護兒童的福利)。 在基於自動化處理(包括分析)以及基於哪些決策產生法律效應或類似顯著效果的基礎上對個人方面進行系統和廣泛評估的情況下,進行資料保護影響評估並不局限於「單獨」自動化處理/決定。
歐盟執委會啟動《關於標示與標籤AI生成內容之行為準則》之相關工作,以協助生成式AI之提供者與部署者履行其透明度義務2025年11月5日,歐盟執委會啟動《標示與標籤人工智慧生成內容之行為準則》(a code of practice on marking and labelling AI-generated content,下稱行為準則)之相關工作,預計將於2026年5月至6月間發布行為準則。此行為準則與《歐盟人工智慧法案》(EU AI Act)之透明度義務規定相關。這些規定旨於透過促進對資訊生態系的信任,降低虛假訊息、詐欺等風險。 《歐盟人工智慧法案》第50條第2項及第4項之透明度義務,分別規定 1. 「『提供』生成音檔、圖像、影片或文本內容的AI系統(包括通用AI系統)」的提供者(Providers),應確保其輸出係以機器可讀的形式標示(marked),且可被識別屬於AI所生成或竄改(manipulated)的內容。 2. 「『使用』AI系統生成或竄改以構成深度偽造之影像、音訊或影片內容」的部署者(Deployers),應揭露該內容係AI所生成或竄改。 前述透明度義務預計於2026年8月生效。 後續由歐盟AI辦公室之獨立專家透過公眾資訊與徵選利害關係人意見等方式,推動起草行為準則。此行為準則不具強制性,旨於協助AI系統提供者更有效地履行其透明度義務,且可協助使用深偽技術或AI生成內容的使用者清楚地揭露其內容涉及AI參與,尤其是當向公眾通報公共利益相關事項時。 AI應用蓬勃發展,同時AI也可能生成錯誤、虛構的內容,實務上難以憑藉個人的學識經驗區分AI幻覺。前文提及透過標示AI生成的內容,以避免假訊息孳生。倘企業在資料源頭以標示等手段控管其所使用之AI的訓練資料,確保資料來源真實可信,將有助於AI句句有理、正向影響企業決策。企業可以參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》,從資料源頭強化數位資料生命週期之管理。 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)
從匯流看我國電信與廣播電視產業之法律規範