美國聯邦運輸部(US Department of Transportation)於2021年1月11日發布「自駕車全面性計畫(Automated Vehicles Comprehensive Plan, AVCP)」,建立了交通部促進合作、透明性與管制環境現代化,並將自動駕駛系統(Automated Driving Systems)安全整合入交通系統之策略。基於過去「自駕車政策4.0」建立之原則上,自駕車全面性計畫定義了三個目標以達成其願景:
政策文件中也就相關目標提出了關鍵目的以及行動,包含先前交通部所提出的「自駕系統安全性框架(Framework for Automated Driving System Safety)」草案,將透過建立框架定義、評估並提供自駕系統的安全性需求,並同時保留創新發展之彈性;另外此政策文件也提出了如何將自駕系統融合現有技術應用之實際案例。交通部將會定期的檢視相關行動與計畫,以反應技術與產業發展,並減少重複性之行動,並將資源投注於重要領域。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
日本獨立行政法人情報處理推進機構於2024年7月4日發布利用AI時的安全威脅、風險調查報告書。 隨著生成式AI的登場,日常生活以及執行業務上,利用AI的機會逐漸增加。另一方面,濫用或誤用AI等行為,可能造成網路攻擊、意外事件與資料外洩事件的發生。然而,利用AI時可能的潛在威脅或風險,尚未有充分的對應與討論。 本調查將AI區分為分辨式AI與生成式AI兩種類型,並對任職於企業、組織中的職員實施問卷調查,以掌握企業、組織於利用兩種類型之AI時,對於資料外洩風險的實際考量,並彙整如下: 1、已導入AI服務或預計導入AI服務的受調查者中,有61%的受調查者認為利用分辨式AI時,可能會導致營業秘密等資料外洩。顯示企業、組織已意識到利用分辨式AI可能帶來的資料外洩風險。 2、已導入AI利用或預計導入AI利用的受調查者中,有57%的受調查者認為錯誤利用生成式AI,或誤將資料輸入生成式AI中,有導致資料外洩之可能性。顯示企業、組織已意識到利用生成式AI可能造成之資料外洩風險。 日本調查報告顯示,在已導入AI利用或預計導入AI利用的受調查者中,過半數的受調查者已意識到兩種類型的AI可能造成的資料外洩風險。已導入AI服務,或未來預計導入AI服務之我國企業,如欲強化AI資料的可追溯性、透明性及可驗證性,可參考資策會科法所創意智財中心所發布之重要數位資料治理暨管理制度規範;如欲避免使用AI時導致營業秘密資料外洩,則可參考資策會科法所創意智財中心所發布之營業秘密保護管理規範,以降低AI利用可能導致之營業秘密資料外洩風險。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
英國提出產品安全及電信基礎設施法案英國政府於2021年11月24日,提出產品安全及電信基礎設施法案(Product Security and Telecommunications Infrastructure Bill,PSTI法案),要求物聯網供應商、提供網際網路連線服務之公司或其他數位科技產品之製造商、進口商,及經銷商符合新網路安全標準,並對未遵守規範者處以巨額罰款。 PSTI法案之通過將保護消費者免受資安攻擊,並使政府得以引入更加嚴格的安全標準。該法案之內容包含,禁止數位科技產品之業者使用單一且通用之預設密碼,產品之預設密碼都必須有所不同;供應商應具備漏洞揭露政策,並應向客戶公開公司正採取何種防禦作為,處理該安全漏洞;應公開相關聯繫資訊或建立聯繫平台,使安全研究人員或其他人發現產品缺陷及錯誤時,方便與其聯繫;另外,針對不符合要求之產品或服務,政府亦將有權阻止其於英國境內銷售。 在電信基礎設施改革方面,將促進營運商與電信託管設備之土地所有權人進行更快速有效之談判,減少相關冗長的法律爭訟事件,例如,要求電信營運商透過訴訟外紛爭解決機制(Alternative Dispute Resolution,ADR)解決紛爭,無須訴諸法院。亦加快續約之談判流程,讓根據舊有協議安裝基礎設施之營運商,得以按照類似條款進行續約,英國政府希望透過這些措施使95%國土擁有4G網路覆蓋,至2027年大多數人口能使用5G網路。 PSTI法案生效後,英國政府將指定監管機構,其有權限針對違反規範之企業處以最高1000萬英鎊罰鍰,或以其在全球之營業總額的4%作為罰款。
歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效歐洲專利局(European Patent Office, 下稱EPO)於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧(Artificial Intelligence, AI)與機器學習(Machine Learning, ML)的可專利性審查細則。 在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項,然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明,例如:神經網路、遺傳演算法、支援向量機(Support Vector Machines, SVM)、K-Means演算法、核迴歸和判別分析,不論它們是否能夠藉由數據加以訓練,此類運算模型和演算法本身,因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。 其中,EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形,說明可否具備發明技術特徵: (一)可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳,此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵(例如:影像邊緣、像素數值)的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類,屬於分類演算法的技術應用。 (二)可能不具技術性 根據文字內容進行分類,本身不具技術目的,而僅是語言學的目的(T 1358/09) 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類,但未說明所產生分類的技術用途,亦被認定本身不具技術目的,即使該分類演算法的數據價值高(例如:穩健性)(T 1784/06)。 在新版審查指南中亦指出,當分類方法用於技術目的,其產生之訓練集(training set)和訓練分類器(training the classifier)的步驟,則能被視為發明的技術特徵。 近年來,人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中,無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等,隨著人工智慧和機器學習技術快速發展,新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準,EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術,將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw )」
美國微軟、Yahoo和Google違反網路賭博規定遭處鉅額罰款美國司法部(Department of Justice)指控微軟、Yahoo和Google三家入口及搜尋網站業者,於1997到2007年間,違反禁止網路賭博之規定,接受非法賭博業者委託刊登線上廣告。 美國司法部認為此三家公司除違反聯邦線上博奕法(Federal Wire Wager Act)禁止賭博之規定以外,另違反聯邦博奕課稅條例,以及各州與地方有關禁止賭博之規定。為此,美國國稅局(Internal Revenue Service)和聯邦調查局亦介入此一案件之調查,並與司法部共同認為微軟、Yahoo和Google等著名入口網站對於社會具有重大影響力,刊登線上賭博廣告之行為不僅違反法規事實明確,對於間接促進相關線上賭博產業之興盛與賭博行為之猖獗亦應負社會責任。 在法院進行實質審理前,三家公司已於2007年12月與司法部達成和解協議,同意支付3150萬美元之罰金(折合台幣約10億元),並配合線上公益及宣導賭博違法等義務。