美國國家情報體系(United States Intelligence Community)係於1981年依據行政命令第12333號(Executive Order 12333)所建立,其任務為蒐集、分析與提供外國情報與反情報資訊美國國家領導人,服務對象包含美國總統、執法單位以及軍事單位。其於2020年6月提出「情報體系人工智慧倫理架構」(Artificial Intelligence Ethics Framework for the Intelligence Community),為人工智慧系統與訓練資料、測試資料之採購、設計、研發、使用、保護、消費與管理提出指引,並指出人工智慧之利用須遵從以下事項:
一、於經過潛在風險評估後,以適當且符合目的之方法利用;
二、人工智慧之使用應尊重個人權利與自由,且資料取得應合法且符合相關政策與法規之要求;
三、應於利用程序內結合人類判斷與建立問責機制,以因應AI產品之風險並確保其決策之適當性。
四、於不破壞其功能與實用性之前提下,盡可能確認、統計以及降低潛在之歧視問題。
五、AI進行測試時應同時考量其未來利用上可預見之風險。
六、持續維持AI模型之迭代(Iteration)、版本與改動之審查。
七、AI之建立目的、限制與設計之輸出項目,應文件化。
八、盡可能使用可解釋與可理解之方式,讓使用者、審查者與公眾理解為何AI會產出相關決策。
九、持續不定期檢測AI,以確保其符合當初建置之目的。
十、確認AI於產品循環中各階段之負責人,包含其維護相關紀錄之責任。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
「群眾募資(crowdfunding)」過去原泛指一切提出資金需求計畫,向社會大眾招募資金的行為;目前則指資金需求者透過群眾募資網路平台提出資金需求,由平台代為籌資後再將資金轉交與資金需求者之活動。 群眾募資可紓解創業家有創意無資金無擔保品的資金困境,因此主要運用於難以透過傳統金融管道取得資金之產業,例如文化創意產業。然而除了商品生產或短期計劃的募資,廣義的群眾募資運用尚包含永續的事業資本募集以及週轉資金募集。目前各種群眾募資模式可分為捐贈模式、股權模式及債權模式: 1、捐贈模式:群眾捐錢贊助某個特定方案,但不期待因個人的捐助而獲得任何金錢上的回報。但通常會獲得提案者承諾提供之實物或者是體驗服務作為回饋。 2、資本模式(或稱股權模式):群眾透過網路平台將金錢投入某個專案,未來可以獲得因該專案所成立之公司的股票,或者是獲得盈餘或收益的分配。 3、債權模式:群眾透過網路平台將金錢借給某個專案或某人某公司,承諾未來會償還所借之金額及利息。
印度政府公告個人資料保護法草案2018年7月27日印度電子及資訊科技部(Ministry of Electronics and Information Technology, MeitY)公告個人資料保護法草案(Protection of Personal Data Bill),若施行將成為印度首部個人資料保護專法。 其立法背景主要可追溯2017年8月24日印度最高法院之判決,由於印度政府立法規範名為Aadhaar之全國性身分辨識系統,能夠依法強制蒐集國民之指紋及虹膜等生物辨識,國民在進行退稅、社會補助、使用福利措施等行為時都必須提供其個人生物辨識資料,因此遭到人權團體控訴侵害隱私權。最高法院最後以隱私權為印度憲法第21條「個人享有決定生活與自由權利」之保護內涵,進而認為國民有資料自主權,能決定個人資料應如何被蒐集、處理與利用而不被他人任意侵害,因此認定Aadhaar專法與相關法律違憲,政府應有義務提出個人資料專法以保護國民之個人資料。此判決結果迫使印度政府成立由前最高法院BN Srikrishna法官所領導之專家委員會,研擬個人資料保護法草案。 草案全文共112條,分為15章節。主要重點架構說明如下: 設立個資保護專責機構(Data Protection Authority of India, DPAI):規範於草案第49至68條,隸屬於中央政府並由16名委員所組成之委員會性質,具有獨立調查權以及行政檢查權力。 對於敏感個人資料(Sensitive personal data)[1]之特別保護:草案在第4章與第5章兩章節,規範個人與兒童之敏感個人資料保護。其中草案第18條規定蒐集、處理與利用敏感個人資料前,必須獲得資料主體者(Data principal)之明確同意(Explicit consent)。而明確同意是指,取得資料主體者同意前,應具體且明確告知使用其敏感個人資料之目的、範圍、操作與處理方式,以及可能對資料主體者產生之影響。 明確資料主體者之權利:規範於草案第24至28條,原則上資料主體者擁有確認與近用權(Right to confirmation and access)、更正權(Right to correction)、資料可攜權(Right to data portability)及被遺忘權(Right to be forgotten)等權利。 導入隱私保護設計(Privacy by design)概念:規範於草案第29條,資料保有者(Data fiduciary)應採取措施,確保處理個人資料所用之技術符合商業認可或認證標準,從蒐集到刪除資料過程皆應透明並保護隱私,同時所有組織管理、業務執行與設備技術等設計皆是可預測,以避免對資料主體者造成損害等。 指派(Appoint)資料保護專員(Data protection officer):散見於草案第36條等,處理個人資料為主之機構、組織皆須指派資料保護專員,負責進行資料保護影響評估(Data Protection Impact Assessment, DPIA),洩漏通知以及監控資料處理等作業。 資料保存之限制(Data storage limitation):規範於草案第10條與第40條等,資料保有者只能在合理期間內保存個人資料,同時應確保個人資料只能保存於本國內,即資料在地化限制。 違反草案規定處高額罰金與刑罰:規範於草案第69條以下,資料保有者若違反相關規定,依情節會處以5億至15億盧比(INR)或是上一年度全球營業總額2%-4%罰金以及依據相關刑事法處罰。 [1]對於敏感個人資料之定義,草案第3-35條規定,包含財務資料、密碼、身分證號碼、性生活、性取向、生物辨識資料、遺傳資料、跨性別身分(transgender status)、雙性人身分(intersex status)、種族、宗教或政治信仰,以及與資料主體者現在、過去或未來相連結之身體或精神健康狀態的健康資料(health data)。
日本最高法院新判決裁定日立需支付前員工發明報酬一億六千萬餘日圓日本最高法院最近裁定,日立( Hitachi )必須支付一億六千三百萬日圓(約四千五百萬台幣)給取得三項光碟讀取技術發明專利的前工程師米澤成二( Seiji Yonezawa )。一九九六年退休的米澤,於一九七三到一九七七年間,將其開發出來的三項有關光碟讀取技術發明專利移轉給任職的日立公司,當時他僅獲日立支付二百三十萬日圓酬勞,米澤嫌酬勞太少而提起訴訟,要求日立支付二億八千萬日圓酬勞。 東京地方法院於二○○二年作成的裁定,認定日立因該專利在日本國內所獲利益約兩億五千萬日圓,依米澤的貢獻度百分之十四計算,命令日立支付約三千五百萬日圓。但在日立上訴至東京高等法院的第二審,高院於二○○四年裁定,加上日立在英美等六個外國取得專利所獲利益約共十一億八千萬日圓,扣除已支付金額,日立應再支付約一億六千三百萬日圓酬勞給米澤。米澤原本訴請日立支付發明報酬兩億八千萬日圓,此案在最高法院駁回日立提起的上訴後判決定讞。 根據日本特許法(專利法)規定,受雇人取得發明專利時,企業需支付相對報酬予發明人,不過對於報酬之合理性,受雇人及雇用人近年來迭有爭議並訴諸司法解決。雖然日本國會在 2004 年 5 月 28 日 通過專利法修正案,進一步使報酬之計算要件更加具體、明確化,日本專利局也隨後在 2004 年 11 月公布「新受雇人發明制度之程序個案研究」( The Case Studies of the Procedures under the New Employee Invention System ),以問答方式闡釋新修正之發明人報酬規定之意義與適用方法,並尋求一個較為合理的標準,提供受雇人與雇用人間訂定報酬金時之參考。 然而,境外專利權是否應該列入報酬金之計算,新法則未規定,故此問題仍然存在,對此下級法院的判決不一,日本最高法院最近做出確定在海外取得的專利亦得支付相對報酬之裁決,這項司法裁定,勢必會影響到擁有國外專利的眾多日本企業。
網路搜尋引擎龍頭Google 控告Microsoft剽竊搜尋結果網路搜尋引擎龍頭Google質疑Microsoft研發的“Bing”搜尋引擎有剽竊Google搜尋結果的狀況,對此Google已提出訴訟。Google表示,為了要調查是否有搜尋結果被剽竊的情形,故意在搜尋引擎中創造近100個毫無意義的搜尋關鍵字,例如“Hiybbprqag”、“Mbzrxpgiys”和“Indoswiftjobinproduction”等,同時對應該關鍵字插入虛假的搜尋結果。在幾個禮拜之後,Google發現競爭對手Microsoft 的Bing搜尋引擎也出現相同的搜尋結果,因此認為Bing有剽竊之疑。Google表示:「Google的搜尋結果是經過多年辛苦努力的成果,這件事情對我們來說像是一場馬拉松賽跑中有人在背後偷襲你,然後突然跳到終點站前迎接勝利,是一種欺騙的行為。」 Microsoft否認剽竊搜尋結果,認為這是Microsoft用來提高搜尋品質結果的方法之一,Bing實際上使用不同的符號和方法來對於不同的搜尋結果加以分級,用來辨別不同的搜尋結果。同時針對搜尋結果提供多數關連的答案,藉此增加消費者對於Bing搜尋引擎的良好經驗,Google使用間諜手法(Spy-novelesque stunt)對競爭對手進行調查,此舉已抹黑Bing,蒙上不好的評價。 Google提出抗辯認為Bing的行為構成簡單而顯然的詐欺,造成不同的搜尋引擎產生同樣的搜尋結果。況且搜尋引擎的功能,若可以出現與Google搜尋下相同的結果,並無法保證能創造出更好的搜尋品質,Microsoft的說法無法獲得肯認,後續延燒的訴訟爭議,有待日後進一步觀察。