新加坡通訊及新聞部(Ministry of Communications and Information, MCI)與新加坡個人資料保護委員會(Personal Data Protection Commission, PDPC)於西元2020年5月14日至28日間針對其「個人資料保護法修正草案」進行民眾意見諮詢,總共收到87份回覆。綜合民眾回覆之意見後,同年10月5日,於議會提出了「個人資料保護法修正草案」,修正重點如下:
美國國會於1980年通過了拜杜法案(Bayh-Dole Act),正式名稱為1980年大學與小型企業專利程序法(University and Small Business Patent Procedures Act of 1980, 35 U.S.C. 200 et seq.)。經濟學人(The Economis)曾對美國拜杜法評價為「可能是過去半世紀在美國所成立之最具創見之法律」,其目的是讓大學、中小企業等與聯邦機構締約,執行聯邦政府資助的研發計畫後仍能保有其研究成果之專利,亦即將此研究成果的專利申請權歸屬於受資助之大學或中小企業,而非聯邦政府。 拜杜法案(Bayh-Dole Act) 35 U.S.C. § 201(c)對立約人(contractors)定義為,任何簽署資助協議的自然人、小型企業、或非營利機構。而權利歸屬部分,規定於35 U.S.C. § 202,非營利機構、中小企業等與聯邦機構簽訂資助契約之承攬人可以選擇是否擁有受資助發明(elect to retain title to any subject invention)之權利。再者,立約人負責專利管理事務之人員,應於知悉受資助發明的合理期間內,向聯邦機構揭露該發明,若未於合理期間內揭露,則該發明歸屬於聯邦機構。並且,立約人應於揭露發明後2年內,以書面行使其選擇權,逾期則該發明權利歸屬於聯邦機構。另 35 USC § 203有介入權規定,聯邦機構認為有必要時,得要求立約人、其受讓人或其專屬被授權人將發明專屬、部分專屬(partially exclusive)或非專屬授權予申請人,聯邦機構得自行為之。
合成資料(synthetic data)「合成資料」(synthetic data)的出現,是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料,或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下,透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式,讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用,透過這個方法,資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下,使合成資料所訓練出來的分類模型(classifiers)不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中,最熱門的研究為運用「生成對抗網路」(Generative Adversarial Network, GAN)形成合成資料(亦有其他生成合成資料之方法),生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」(generator)與辨識網路(discriminator)對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果,使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料,也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室(Defense Science and Technology Laboratory, DSTL)於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告,此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司(BAE Systems)的應用智慧實驗室(Applied Intelligence Labs, AI Labs)執行「後勤科技調查」(Logistics Technology Investigations, LTI)計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一,探討在隱私考量下(privacy-preserving)「合成資料」當今技術發展情形,並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出,資料的種類多元且面向廣泛,包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等,針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同,也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估;報告指出,目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法,建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。
人工智慧採購指南草案人工智慧作為一前瞻性技術,運用於公部門,可以降低成本、提高管理品質、節省基層公務人員時間,整體改善政府公共服務。然而AI技術進化以及市場發展過於快速,現有採購類型沒有可以直接適用AI採購的判斷標準範本。因此,英國人工智慧辦公室(Office for Artificial Intelligence)與產官學研各界進行研商後,於2019年9月20日發表人工智慧採購指南草案(Draft Guidelines for AI procurement),作為公部門採購AI產品與服務之準則。該指南旨在加強公部門採購人員能力、協助採購人員評估供應商,讓廠商可以隨之調整其產品和服務內容。 該指南提供採購人員規劃政府AI採購的方向,包含招標、公告、評選、決標到履約。但指南強調無法解決採購AI產品與服務時遇到的所有挑戰。 指南內容簡述如下: 在制定規範時應重視如何清楚闡述面臨到的問題,而非只是說明解決方案; 評估AI帶來的風險時應緊扣公共利益,在招標階段敘明以公共利益為核心,並有可能在招標、評選和決標階段變動評估標準; 在招標文件中確實引用法規和AI相關實務守則; 其他包含將AI產品的生命週期納入招標和履約考慮、為提供AI產品和服務的廠商創造公平競爭環境、需與跨領域的團隊進行採購討論、確保採購流程從一開始就建立資料管理機制等。
歐盟有條件批准Meta對Kustomer的併購案歐盟執委會於2022年1月27日宣布批准Meta(原Facebook)對Kustomer的併購案。Kustomer公司本身為向企業銷售客戶關係管理(customer relation management, CRM)整合軟體之公司,故本項併購可能影響Meta對消費者資訊的掌握能力,進而提升廣告市場影響力。因之,歐盟執委會基於自去(2021)年8月起深入調查本併購案有無影響公平競爭的結果,作成批准本併購案之決定,但要求Meta應遵守其提出的條件。 依據歐盟執委會的調查結果,主要擔憂本併購案可能阻礙CRM整合軟體之供給市場、以及CRM整合軟體售後客戶服務之供給市場的公平競爭。同時,調查中亦確認到Meta限制Kustomer公司的潛在競爭對手、以及新參與上述市場的業者近用Meta的訊息傳遞路徑應用程式介面(message channel API)。上述潛在競爭對手與業者和Kustomer公司相同,以中小企業為其主要銷售客群。而Meta採取此種經營方式,則可能會劇烈減少CRM整合軟體供給市場、以及CRM整合軟體售後客戶服務供給市場的競爭,導致相關軟體產品或服務的價格上揚,並伴隨品質與創新能量的下降,更可能將之轉嫁予消費者。 對上述調查結果所提出違反公平競爭秩序的疑慮,Meta則提案追加以下約款,作為條件以圖本併購案能夠獲准:(1)Meta保證於10年內,將其訊息傳遞路徑應用程式介面以無償、非歧視的方式,公開予存在競爭關係之客戶服務CRM整合軟體供應商、與新參與市場的業者取用;(2)Kustomer公司之客戶所使用Messenger、Instagram之私人通訊服務,以及WhatsApp之功能未來有進行改良或更新時,Kustomer公司之競爭對手與新進業者同樣得使用該些更新的功能。歐盟執委會最終認為Meta若踐行上述約款,將能消除其違反公平競爭秩序的疑慮,而以Meta履行該些約款為條件批准本併購案。