美國商務部工業及安全局(Bureau of Industry and Security, BIS)於2020年5月15日公告,為防止中國大陸華為取得關鍵技術,修正美國《出口管制規則》(Export Administration Regulations, EAR)第736.2(b)(3)條第(vi)款「外國直接產品規則」(Foreign-Produced Direct Product Rule),限制華為透過國外廠商,取得包含美國技術及軟體設計製造在內的半導體產品,以保護美國國家安全。並於「實體清單」(Entity List)增加註腳一(footnote 1 of Supplement No. 4 to part 744)之規定,使部分出口管制分類編號(Export Control Classification Number, ECCN)第3(電子產品設計與生產)、4(電腦相關產品)、5(電信及資訊安全)類之技術所製造的產品,不能出口給華為與分支企業。
自2019年起,BIS將華為及其114個海外關係企業列入實體清單以來,任何要出口美國產品給華為的企業,必須事先取得美國出口許可證;然而,華為及其海外分支機構透過美國委託海外代工廠商生產產品事業,繞道使用美國軟體和技術所設計的半導體產品,已破壞美國國家安全機制與設置出口管制實體清單所欲達成之外交政策目的。本次為修補規則漏洞調整「外國直接產品規則」,不僅限制華為及其實體清單所列關係企業(例如海思半導體),使用美國商業管制清單(Commerce control list, CCL)內的軟體與技術,設計生產產品。美國以外廠商(例如我國台積電)為華為及實體清單所列關係企業生產代工,使用CCL清單內的軟體與技術,設計生產的半導體製造設備與產品,亦將同受《出口管制規則》之拘束。這代表此類外國生產產品,從美國以外地區,透過出口、再出口或轉讓給華為及實體清單上的關係企業時,皆需取得美國政府出口許可證,影響範圍擴及全球產業供應鏈。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
日本公平交易委員會(公正取引委員会)於2021年6月25日發布關於資料市場競爭政策檢討會(データ市場に係る競争政策に関する検討会)報告書。所謂資料市場,不僅指資料從產出、蒐集、整理儲存(蓄積)、加工、分析到利用等各階段的交易,尚包含向終端使用者提供相關商品或服務。其類型包含企業經營所產出的「產業資料」(産業データ),以及與個人相關的「個人資料」(personal data,原文為パーソナルデータ)。近年來,數位平台型業者參與資料市場、活用資料經營相關商業活動的情形漸增。同時,資料不同於傳統交易客體,具備以下特徵:(1)技術上容易複製;(2)無法建立排他性佔有;(3)需透過累積與解析方能創造其價值;(4)可藉由累積使用資料持續優化產品機能。而累積大量資料的數位平台業者,亦可能藉此形成獨占、寡占、排除其他競爭者等。 基此,本報告書針對此一競爭秩序現況,提出以下建議: 建構鼓勵新業者加入資料市場的機制:應充分考量各潛在參與者之需求,同時留意利用資料之事業退出市場經營時,不應對使用該事業服務的個人造成不利益。 針對產出資料之行為建立獎勵機制,同時促進業界自由且易於取用資料。 區分各企業經營共通事項之協調領域、以及企業間各自專業化經營之競爭領域。就前者提供共通性指引與開放行政保有資料供利用,對後者則須管制妨害公平競爭之行為。 確保資料可攜性,與不同系統間的互通性(interoperability,原文為インターオペラビリティ),讓使用者容易轉換其所利用的平台服務。 優化關於個資利用的說明義務內容,尤其針對平台在不知情下蒐集資料的情形,應額外規範業者採取相應配套措施,避免造成當事人不利益。 就數位平台形成的市場寡占與資料獨占蒐集問題,可考量採取令其他業者能公平取用資料之措施。
美國聯邦貿易委員會推動「不留痕」機制,使消費者可選擇不在網路上留下個人資訊美國聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission ,FTC)最近開始推動一套「不留痕」(do-not-track)機制,旨在防止網站蒐集未經使用者授權之個人資料。 FTC所出具的報告,旨在幫助政策制訂者和立法者形塑隱私規則,同時要求網站揭露更多其所蒐集之資料的相關事項,諸如蒐集的資料種類、如何使用該資料、以及保存期間。該報告並建議企業提供使用者更多拒絕被蒐集資料的退出選擇方案。 FTC主席Jon Leibowitz在最近的記者會中指出,目前有許多尚未受到網路隱私規範之行銷方式,普遍受到廣告商、社群網站或是搜尋引擎運用。FTC當局的建議由五人所組成的委員會無異議通過,由於網路廣告商、媒體經營者以及零售商所建立的新的行銷模式均建基於個人資料的使用上,因此此建議亦同時考量到該等業者之利益平衡,至2011年1月31日前持續蒐集業者之意見。Leibowitz表示,FTC希望確保新興成長的資訊市場是建立在促進隱私、透明、商業革新和消費者選擇的框架上,而這也是多數美國民眾所希望的。」 此一「不留痕」機制是參照FTC另外一套受歡迎的「勿來電」機制,也就是將電話號碼註冊在一特定的名單上,以防止電話推銷員來電,不過實際上的運作模式仍略有差異。相較於將姓名註冊在一份中央管控的名單,此一機制則是透過網頁瀏覽器的工具,傳送不願被追蹤或接受特定廣告的訊息,Google、Microsoft和 Mozilla都已測試過此套技術。 在此一報告提出後不久,麻州參議員John F. Kerry表明他將會推動一部隱私權相關法律,使FTC有更多規則制訂權以實現其報告所提建議。因為作為相關主管機關,FTC制訂規則的權利其實很有限。
數位模擬分身(Digital Twin)數位模擬分身(Digital Twin)係指將實體設備或系統資訊轉為數位資訊,使資訊科學或IT專家可藉此在建立或配置實際設備前進行模擬,從而深入了解目標效能或潛在問題。 於實際運用上,數位模擬分身除可用於實體設備製造前,先行針對產品進行測試,以減少產品缺陷並縮短產品上市時間外,亦可用於產品維護,例如在以某種方式修復物品前,先利用數位模擬分身測試修復效果。此外,數位模擬分身還可用於自駕車及協助落實《一般資料保護規範》(General Data Protection Regulation, 以下簡稱GDPR)規定。在自駕車方面,數位模擬分身可通過雲端運算(cloud computing)和邊緣運算(edge computing)連接,由數位模擬分身分析於雲端運算中涉及自駕系統操作之資訊,包括全部駕駛週期內之資料,如車輛模型在內之製造資料(manufacturing data)、駕駛習慣及偏好等個人隱私資料、感測器所蒐集之環境資料等,協助自駕系統做出決策;在GDPR方面,數位模擬分身可利用以下5大步驟,建立GDPR法規遵循機制以強化隱私保護:1.識別利害關係人與資產,包括外部服務和知識庫;2.漏洞檢測;3.透過虛擬數值替代隱私資料進行個資去識別化;4.解釋結果資料;5.利用資料匿名化以最大限度降低隱私風險,並防止受試者之隱私洩露。
法國國家資訊自由委員會將推出符合GDPR的人工智慧操作指引(AI how-to sheets)法國國家資訊自由委員會(CNIL)於2023年10月16日至11月16日進行「人工智慧操作指引」(AI how-to sheets)(下稱本指引)公眾諮詢,並宣布將於2024年初提出正式版本。本指引主要說明AI系統資料集建立與利用符合歐盟一般資料保護規則(GDPR)之作法,以期在支持人工智慧專業人士創新之外,同時能兼顧民眾權利。 人工智慧操作指引主要內容整理如下: 1.指引涵蓋範圍:本指引限於AI開發階段(development phase),不包含應用階段(deployment phase)。開發階段進一步可分為三階段,包括AI系統設計、資料蒐集與資料庫建立,以及AI系統學習與訓練。 2.法律適用:當資料處理過程中包含個人資料時,人工智慧系統的開發與設計都必須確定其適用的法律規範為何。 3.定義利用目的:CNIL強調蒐集及處理個資時應該遵守「明確」、「合法」、「易懂」之原則,由於資料應該是基於特定且合法的目的而蒐集的,因此不得以與最初目的不相符的方式進一步處理資料。故明確界定人工智慧系統之目的為何,方能決定GDPR與其他原則之適用。 4.系統提供者的身分:可能會是GDPR中的為資料控管者(data controller)、共同控管者(joint controller)以及資料處理者(data processor)。 5.確保資料處理之合法性:建立AI系統的組織使用的資料集若包含個人資料,必須確保資料分析與處理操作符合GDPR規定。 6.必要時進行資料保護影響評估(DIPA)。 7.在系統設計時將資料保護納入考慮:包含建立系統主要目標、技術架構、識別資料來源與嚴格篩選使用…等等。 8.資料蒐集與管理時皆須考慮資料保護:具體作法包含資料蒐集須符合GDPR、糾正錯誤、解決缺失值、整合個資保護措施、監控所蒐集之資料、蒐集之目的,以及設定明確的資料保留期限,實施適當的技術和組織措施以確保資料安全等。 對於AI相關產業從事人員來說,更新AI相關規範知識非常重要,CNIL的人工智慧操作指引將可協助增強AI產業對於個資處理複雜法律問題的理解。