近年來興起以UBER為首的「零工經濟」(Gig Economy)議題。按國際勞工組織(International Labor Organization, ILO)的說明:所謂「零工經濟」,是透過數位勞工媒合平台,將分散於各地的勞力資源,按需求(On-Demand)調度到特定地點以執行任務。這些被調度的勞工即為「零工」,多半從事服務性質或任務性質單純且零碎(Micro-Task)的工作,如代駕、代辦雜務、居家打掃。
面對零工經濟的風潮及其衍生的勞資問題,各國積極針對零工經濟推出對應政策。舉例而言,美國加州政府於2019年9月18日通過《AB 5法》(California Assembly Bill 5 (2019)),擴大「正式員工」(Employee)的解釋範圍,並要求資方必須對於「獨立承攬人」(Independent Contractor)之認定負舉證責任。美國國會亦推出《保護零工經濟法》草案(Protect the Gig Economy Act of 2019)。國際組織方面,國際勞工組織從2015年起,發布多份研究報告,更在2017年8月成立「國際勞工組織全球委員會」(ILO Global Commission on the Future of Work)。
國際勞工組織倡議各國設立社會福利專法保障所有零工的基本工資,國際勞工組織指出:美國於2017年約有5,500萬名零工(Gig Workers),佔整體勞動力的34%,2020年可能會成長到43%。然而,僅50%的零工獲得應有的報酬。觀察2017年的數據,零工的平均時薪是4.43美元,假設考量閒置的時間,平均時薪僅剩3.31美元,時薪中位數是2.16美元。關於零工集會結社自由方面,零工已慢慢開始有了組織性的工會,然而,零工向資方爭取權益時,面對傳統工會較不會存在的難題:32%的零工僅為補貼既有正職工作,零工間交流少、對於權益難成共識,無法進而凝聚集體訴訟的力量。再者,勞工運動以實體為首選,然而零工大多透過「數位平台」,數位平台常有總部在境外的現象,零工較難有特定集會地點,甚至難辨識出談判的對象。最後,平台業者多數聲稱零工僅為「獨立承攬人」,然而,平台業者和零工間的法律關係是否為「承攬關係」尚有待商榷,各國政府及國際組織仍在研擬討論階段。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國國際貿易委員會(United States International Trade Commission)最新公布一份報告指出,中國大陸對於侵害智慧財產權(中國大陸稱知識產權)的立法與執法不力,在中國市場降低了美國企業的獲利能力,例如產品被非法與低成本的仿冒。 報告指出,中國大陸因為重大的結構性與體制性障礙,妨礙了對智慧財產權侵害的執法效果,包括地方政府對侵害企業的保護,各政府單位間缺乏協調,執法的資源與人員訓練不足,相關的民刑事法令也缺乏嚇阻效果。 由於中國大陸對智慧財產權侵害的執法不力,助長中國境內廣泛的侵害美國公司的商標、專利、營業秘密等權利,對於許多美國公司,特別是小公司而言,智慧財產權是重要資產,但缺乏在中國境內保護自己智慧財產權的資源。 報告還指出,在2009年所有美國海關扣押貨物的案件中,來自中國大陸佔79%,來自香港佔10%,整體金額達到2.047億美元。中國大陸有24萬家網咖,使用非法軟體。中國大陸的產品與商標仿冒問題仍十分常見,就算是支付權利金,與其他國家比較,中國大陸所支付的智慧財產權利金僅是一小部分。
電子工程師標準協會強調會員應以FRAND條件授權標準必要專利對於目前科技技術日新月異的ICT資訊通信產業而言,標準是搶奪全球市場的利器。當私有專利技術成為國際標準時,國際市場的競爭企業不得不向技術成為國際標準的標準必要專利權人取得授權。為避免前述情形形成技術壟斷,標準必要專利權人藉此哄抬權利金價格,目前國際標準制定組織多訂有組織的智財政策,要求標準提案者必須揭露專利持有情形,並且若提案成為標準必要專利權者須以其規定的合理條件提供授權。電子工程師標準協會 (Institute of Electrical and Electronics Engineers Standard Association, IEEE SA)為著名的標準制定組織之一。 電子工程師標準協會在去年3月開始,便實施了新的專利政策,強調其會員們必須在標準提案通過之後,授權該標準必要專利(Standard Essential Patent, SEP)時,須遵守公平、合理,且非歧視的授權規則(Fair, Reasonable and Non-discriminatory, FRAND)。此項政策受到Cisco以及Intel等公司支持聯名支持, Cisco表示FRAND的條件要求將使SEP擁有者難以收取不合理的權利金。 而在IEEE如此強調FRAND授權方式時,我國相關企業及公司應注意FRAND條件的國際發展趨勢,不僅要了解自身義務,也該知曉自身權益,在有爭議時抑或仿效國際企業做法,向法院提起訴訟,或向我國公平會提出檢舉。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
營業秘密與競業禁止-簡評臺灣高等法院台南分院102年度上易字第212號判決 金融穩定委員會報告指出金融領域採用AI之模型、資料品質與治理風險.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告,探討人工智慧(Artificial Intelligence, AI)在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響,分析相關風險並提出建議。 報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處,但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性(Vulnerability),進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括:「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」,以及「模型風險、資料品質和治理」。 在模型風險、資料品質與治理中,廣泛應用AI可能導致模型風險上升,因某些模型難以驗證、監控及修正,且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外,在大型語言模型(Large Language Model, LLM),大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性,使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型(Pre-trained Model)中,金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉,進一步增加管理難度。 若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源,模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰,包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。 報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測,評估現行金融政策框架是否充分,並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形,並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外,主管機關可考慮利用監督科技(SupTech)及監管科技(RegTech)等AI驅動工具強化監管效能,以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。