日本國會在2020年5月27日通過《國家戰略特別區域法》修正案(国家戦略特別区域法の一部を改正する法律),亦即「超級城市法」(スーパーシティ法)。所謂超級城市,係指符合(1)在交通、物流、支付、行政、醫療、照護、教育、能源/水、環境/垃圾、防災/安全等10大領域中,至少滿足其中5個領域日常生活需求;(2)加速實現未來社會生活;(3)透過民眾參與,建立從民眾觀點出發之理想社會等三大條件之未來都市。
超級城市法修正重點有二,首先為實現超級城市構想之相關制度整備,包括(1)賦予蒐集、整理、提供各種類型服務相關資料之資料聯合平台(データ連携基盤)業者法律上地位;(2)因相關制度涉及不同法規及主管機關,故超級城市法內特別設計可併同檢討跨領域法規修正之特別程序;(3)其他規定︰如明定各中央政府機關應提供具體協助、應檢討制定Open API規範,以及本法施行後3年應檢討施行狀況等。其次,本次修法新增地區限定型之監理沙盒制度(地域限定型規制のサンドボックス制度),針對自駕車、無人機等科技創新實驗,透過強化事後監督體制,事前放寬道路運輸車輛法、道路交通法、航空法、電信法之限制,以加速實驗進行。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
2025年4月30日,奈及利亞個資保護委員會(NDPC, Nigeria Data Protection Commission)的國家委員兼首席執行官Vincent Olatunji博士,在非洲資料保護機構網路(The Network of African Data Protection Authorities, NADPA)年會前的媒體發布會上宣布,奈及利亞已申請成為全球跨境隱私保護規則(Global CBPR, Global Cross-Border Privacy Rules)論壇的準會員(associate member),若申請通過,奈及利亞將成為非洲第二個加入全球CBPR論壇( Global CBPR Forum )的國家。 Olatunji博士提及:奈及利亞資料保護法已在奈及利亞的資料保護及隱私領域開闢了10億美元的商機,顯著提高該國的國內生產總值(Gross Domestic Product, GDP)因此,申請加入CBPR論壇將會成為達成Tinubu總統欲將奈國發展為3兆美元的數位經濟體的願景的重要一步。 Olatunji博士進一步指出:成為CBPR論壇會員將會促進跨境的資料流動,並且可以同時保障公民隱私權及國家的資料主權,而奈及利亞資料保護法為此類國際合作提供了堅實的法源基礎。加入CBPR論壇為奈國國內的組織在跨境資料傳輸方面提供更多的選擇,同時也確保奈及利亞資料保護法規範底下,可以更完善地落實個人資料的保護措施。 美國駐奈及利亞大使館代理副大使Christine Harbaugh稱讚奈及利亞申請成為CBPR準會員是重要里程碑,展現了該國在全球數位經濟的領導地位,並且高度肯定奈及利亞在數位成長及轉型方面的進步。 申請加入CBPR論壇,展現奈及利亞對於資料保護政策與國際接軌的決心,有望提高未來奈國在非洲資料保護及隱私領域的話語權。
歐美貿易與技術理事會發表第6次聯合聲明,確保雙方於新興技術及數位環境之領導地位歐美貿易與技術理事會(EU-U.S. Trade and Technology Council,TTC) 2024年4月4日至5日在比利時魯汶舉行第6屆部長會議,依據會後聯合聲明,雙方針對數位轉型所帶來的機遇與挑戰,同意在新興技術和數位環境等面向促進雙邊貿易和投資、進行經濟安全合作,並捍衛人權價值。未來雙方將針對AI、半導體、量子技術和6G無線通訊系統等制定互通機制及標準,簡述如下: (1) AI技術:採取「風險基礎方法」(risk-based approach)實施「可信任人工智慧和風險管理聯合路徑圖(Joint Roadmap for Trustworthy AI and Risk Management),提高透明度以降低公民及社會使用AI的風險;更新關鍵AI術語清單(a list of key AI terms),減少雙方於概念認知上的誤差;承諾建立對話機制,以深化雙邊合作。 (2) 半導體:為促進半導體供應鏈韌性(resilience)與協調(coordination),將延長實施「供應鏈早期預警機制」(joint early warning mechanism)及「透明機制」(transparency mechanism)兩項行政安排,共同解決半導體產業市場扭曲、供應鏈過度依賴特定國家等挑戰。 (3) 量子技術:雙方將成立量子工作小組(Quantum Task Force),以制定統一量子技術標準,加速技術研發。 (4) 6G技術:雙方通過「6G願景」(6G vision),並對於未來研究合作簽署行政安排(administration arrangement),建立6G技術開發共同原則。 歐美雙方期望透過上述作法,促進半導體和關鍵技術研發和供應鏈多元化,以確保經濟安全及落實數位轉型,確保歐美於新興技術和數位環境之領導地位。
全球四大晶片業者共同研發奈米蝕刻技術世界四大電腦晶片業者決定與紐約州合作,在今後五年內出資 5.8億美元,研究發展下一代電腦微晶片製造技術。紐約州預定出資1.8億美元,美國IBM、超微半導體(AMD)、美光科技(Micron)與德國英飛凌預定各出五千萬美元的現金與設備,另2億美元由多家提供物料與設備的廠商提供。惟世界最大晶片廠商英特爾(Intel)並未參與此計畫,英特爾目前在x86微處理器市場中,占有銷售量的80%、銷售額的90%。 此國際奈米蝕刻事業( International Venture for Nanolithography, INVENT)計畫的基地,預定設在奧伯尼紐約州立大學奈米科學與工程學院,預期共有500多位研究人員、工程師與其他人員,投入此計畫。 奈米科技是研究分子與原子級的科學,此一計畫研究重心是利用光線,蝕刻大約頭髮直徑十萬分之一大小的電路,讓參與公司及早取得與學習應用研究出來的蝕刻工具。由於近年半導體速度與複雜性快速提高,晶片業者製造更小、更快晶片的難度增加,研究發展成本飛躍上升,業界體認到必須合作,才能負擔。一具蝕刻工具成本可能高達 2500萬美元,蝕刻工具進步攸關晶片廠商繼續縮小晶片規模,使每個晶片具有更多運算與儲存能力。目前生產的最先進晶片運用90奈米科技,晶片廠商希望從2006或2007年起,生產65奈米晶片。
因應使用「生成式AI(Generative AI)」工具的營業秘密管理強化建議2024年7月1日,美國實務界律師撰文針對使用生成式AI(Generative AI)工具可能導致的營業秘密外洩風險提出營業秘密保護管理的強化建議,其表示有研究指出約56%的工作者已經嘗試將生成式AI工具用於工作中,而員工輸入該工具的資訊中約有11%可能包含公司具有競爭力的敏感性資訊或客戶的敏感資訊,以Chat GPT為例,原始碼(Source Code)可能是第二多被提供給Chat GPT的機密資訊類型。系爭機密資訊可能被生成式AI工具提供者(AI Provider)用於訓練生成式AI模型等,進而導致洩漏;或生成式AI工具提供者可能會監控和存取公司輸入之資訊以檢查是否有不當使用,此時營業秘密可能在人工審查階段洩漏。 該篇文章提到,以法律要件而論,生成式AI有產生營業秘密之可能,因為營業秘密與著作權和專利不同之處在於「發明者不必是人類」;因此,由生成式 AI 工具協助產出的內容可能被視為營業秘密,其範圍可能包括:公司的內部 AI 平台、基礎的訓練算法和模型、輸入參數和輸出結果等。惟基於目前實務上尚未有相關案例,故生成式AI輸出結果在法律上受保護的範圍與條件仍需待後續的判例來加以明確。 實務專家提出,即使訴訟上尚未明確,企業仍可透過事前的管理措施來保護或避免營業秘密洩露,以下綜整成「人員」與「技術」兩個面向分述之: 一、人員面: 1.員工(教育訓練、合約) 在員工管理上,建議透過教育訓練使員工了解到營業秘密之定義及保護措施,並告知向生成式AI工具提供敏感資訊的風險與潛在後果;培訓後,亦可進一步限制能夠使用AI工具的員工範圍,如只有經過培訓及授權之員工才能夠存取這些AI工具。 在合約方面,建議公司可與員工簽訂或更新保密契約,納入使用生成式AI的指導方針,例如:明確規定禁止向生成式AI工具輸入公司營業秘密、客戶數據、財務信息、未公開的產品計劃等機密資訊;亦可增加相關限制或聲明條款,如「在生成式AI工具中揭露之資訊只屬於公司」、「限制公司資訊僅能存儲於公司的私有雲上」等條款。 2.生成式AI工具提供者(合約) 針對外部管理時,公司亦可透過「終端使用者授權合約(End User License Agreement,簡稱EULA)」來限制生成式AI工具提供者對於公司在該工具上「輸入內容」之使用,如輸入內容不可以被用於訓練基礎模型,或者該訓練之模型只能用在資訊提供的公司。 二、技術方面: 建議公司購買或開發自有的生成式AI工具,並將一切使用行為限縮在公司的私有雲或私有伺服器中;或透過加密、防火牆或多種編碼指令(Programmed)來避免揭露特定類型的資訊或限制上傳文件的大小或類型,防止機密資訊被誤輸入,其舉出三星公司(Samsung)公司為例,三星已限制使用Chat GPT的用戶的上傳容量為1024位元組(Bytes),以防止輸入大型文件。 綜上所述,實務界對於使用生成式AI工具可能的營業秘密風險,相對於尚未可知的訴訟攻防,律師更推薦企業透過訴訟前積極的管理來避免風險。本文建議企業可將前述建議之作法融入資策會科法所創意智財中心於2023年發布「營業秘密保護管理規範」中,換言之,企業可透過「營業秘密保護管理規範」十個單元(包括從最高管理階層角色開始的整體規劃建議、營業秘密範圍確定、營業秘密使用行為管理、員工管理、網路與環境設備管理、外部活動管理,甚至是後端的爭議處理機制,如何監督與改善等)的PDCA管理循環建立基礎的營業秘密管理,更可以透過上述建議的做法(對單元5.使用管理、單元6.1保密約定、單元6.4教育訓練、單元7.網路與環境設備管理等單元)加強針對生成式AI工具之管理。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)