英國智慧財產局(UK Intellectual Property Office)於2021年9月28日發布「2020-21創新與成長報告」(Innovation and growth report 2020-21)。本報告為英國智慧財產局對其2020至2021年間施政工作的總結報告,以創新為帶動國家與企業成長的核心,並期許能透過串接創新者與市場來帶動價值創造,從而建設英國成為全世界最具創新力與創造力的國家。
本報告指出,英國在全球創新指標當中均名列前茅,關鍵在於以系統化、組織化的方式推動創新,從而使創新成為帶動國家發展的動力,並得以對抗冠狀病毒的侵襲與實現淨零(Net Zero)排放的目標。呼應英國在2020年發表研發路徑圖(R&D Roadmap)以及2021年7月發布的創新戰略(Innovation Strategy),英國目標在2035年成為全球創新中心。
面對2020年英國脫離歐盟的巨大轉變,英國智慧財產局同步推動「單一智慧財產局轉型計畫」(One IPO Transformation Programme),以組織重塑、流程再造及數位轉型等方式,完成包含透過政府數位服務系統(Government Digital Service, GDS)推動智慧財產權管理數位化、開發基於人工智慧的商標搜索工具以協助商標申請人降低檢索成本,以及優化包含會計系統在內等工作流程以支持電腦設備更新並提升作業效率等措施。
為了打造世界一流的智慧財產權環境,英國透過一系列政策與法規來鼓勵創新活動,除了面對脫歐過渡期確保對英國商標跟設計等智慧財產權能在脫歐後繼續受歐盟法規的保護,還有藉由與歐洲經濟區以及其他國家的雙邊或多邊貿易協定,納入智慧財產權條款(包含智財保護與執法)、對創新活動的支持、排除與智財相關之市場准入障礙(IP-related market access barrier)、保障消費者選擇,以及獎勵創作人跟補助產業創新等措施,支持英國企業在國內外的創新與成長。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
英國運輸部(Department for Transport)2023年7月11日向議會提交《2023年公共充電樁規則(Public Charge Point Regulations 2023)》草案,希望改善電動車駕駛的充電體驗。草案是根據《2018自動與電動車法(Automated and Electric Vehicles Act 2018)》授權,規定一系列充電樁營運商必須遵守的充電樁規格標準,充電樁營運商若未遵守相關規定,最高可處以每座充電樁1萬英鎊之罰鍰: 一、定價及費用透明:充電樁營運商必須清楚標示每時段定價,以便士/瓩時(p/kWh)作為計價單位。每次充電後必須顯示充電總費用。 二、須提供24小時免費客服專線:充電點營運商須提供免費24小時專線,支援客戶服務。同時將客戶所提出的問題、解決方式和時間做成紀錄。 三、開放資料:充電樁營運商必須遵守開放式充電協議(Open Charging Point Interface, OCPI),建構開放式充電網絡,消除漫遊服務資料存取的障礙,免費公開充電樁位置、充電狀態、功率等充電樁相關資料。 四、感應式支付:所有新的8瓩以上公共充電樁,及現有快速公共充電樁必須提供消費者零接觸、無現金支付選項。 五、99%可靠性:所有快速公共充電樁,可靠性要求必須高達99%(即99% 的時間可以正常使用),並在網站公開充電樁可靠性資料。 六、充電漫遊支付服務(Payment roaming):充電樁營運商必須至少和一家第三方充電漫遊服務供應商(roaming provider)進行合作,使消費者可以透過漫遊服務,使用同一APP或具RFID感應功能的卡片,支付不同充電樁營運商的充電費用。
德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南(Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen),旨在提升企業數位化與社會責任,並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議: 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時,必須將影響評估列入開發流程,並列為公司應遵守的道德倫理守則,以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義,企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息,並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此,企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下,可能會增加理解性和可追溯性難度,但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中,應特別關注並進一步討論。另外,透過教育及使用說明協助及控制功能,教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段(演算法,機器學習,AI)。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外,應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外,例如透過幫助頁面,儀表板或部落格,解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策,使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施,使用戶理解是否及如何使用相關演算法,此可能包括使用自動化決策,使用特定資料組和使用技術的目的,亦即使用戶對演算法,機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估,目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言,將可帶來巨大的利益,因此應該充分利用。例如,人工智慧可降低語言障礙,幫助行動不便的人可更加獨立自主生活,改善醫療診斷,提升能源供應效率,甚至是交通規劃和搜索停車位,都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展,應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間,同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要,但應兼顧受影響者的利益,並與廣大公眾利益找出妥協平衡點,且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時,應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如,可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分,必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同,資料不完整或錯誤,將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭,如果可能的話,只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此,確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況,特別是在自我學習系統中資料引入的標準,並根據錯誤來源進行檢查,且儘可能全面記錄,針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法,機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要,在開發預期用途的演算法時必須納入考量,對員工應針對道德影響進行培訓,並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題,並特別注意資料饋送,以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程,例如在車輛的自動控制或醫療診斷中,應設計成由責任主體保留最終的決策權力,直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任,並非透過對方法的無條件追踪來實現,而是經過仔細測試,學習和記錄來實現
日本2018年7月27日發布最新3年期網路安全戰略(サイバーセキュリティ戦略)日本網路安全戰略本部(サイバーセキュリティ戦略本部)於2018年7月27日發布最新3年期網路安全戰略(サイバーセキュリティ戦略),其主要目的係持續實現「提昇經濟社會活力與永續發展」、「實現國民安全且安心生活之社會」、「維持國際社會和平、安定與保障日本安全」三大目標,並透過7月25日同樣由網路安全戰略本部(サイバーセキュリティ戦略本部)發布之網路安全年度計畫2018(サイバーセキュリティ2018),執行下述資安對策的細部計畫與做法。 以下簡述依據日本三大資安目標所提出之重要資安對策: 提昇經濟社會活力與永續發展 (1) 推動可以支援創造新價值之網路安全措施。 (2) 實現可以創造價值之網路安全供應鏈。 (3) 架構安全物聯網(Internet of Things, IoT)系統。 實現國民安全且安心生活之社會 (1) 制定網路犯罪之因應對策。 (2) 官民一體共同防護關鍵基礎設施。 (3) 強化與充實政府機關之網路安全。 (4) 確保大學能建構安全與安心之教育與研究環境。 (5) 展望2020年東京奧運與未來之措施。 (6) 強化情資共享與合作體制。 (7) 強化應變大規模網路攻撃事態之能力。 維持國際社會和平、安定及保障日本安全 (1) 堅持自由、公平且安全之網路空間。 (2) 建立支配網路空間之法律秩序。 (3) 強化日本網路防禦力、抑制網路攻擊能力與掌握狀況之能力。 (4) 強化掌握網路空間狀況之能力。 (5) 國際合作。
日本經產省公布AI、資料利用契約指引伴隨IoT和AI等技術發展,業者間被期待能合作透過資料創造新的附加價值及解決社會問題,惟在缺乏相關契約實務經驗的狀況下,如何締結契約成為應首要處理的課題。 針對上述狀況,日本經濟產業省於2017年5月公布「資料利用權限契約指引1.0版」(データの利用権限に関する契約ガイドラインVer1.0),隨後又設置AI、資料契約指引檢討會(AI・データ契約ガイドライン検討会),展開後續修正檢討,在追加整理資料利用契約類型、AI開發利用之權利關係及責任關係等內容後,公布「AI、資料利用契約指引草案」(AI・データの利用に関する契約ガイドライン(案)),於2018年4月27日至5月26日間公開募集意見,並於2018年6月15日正式公布「AI、資料利用契約指引」(「AI・データの利用に関する契約ガイドライン)。 「AI、資料利用契約指引」分為資料篇與AI篇。資料篇整理資料契約類型,將資料契約分為「資料提供型」、「資料創造型」和「資料共用型(平台型)」,說明個別契約架構及主要的法律問題,並提示契約條項及訂定各條項時應考慮的要點,希望能達成促進資料有效運用之目的。 AI篇說明AI技術特性和基本概念,將AI開發契約依照開發流程分為(1)評估(assessment)階段;(2)概念驗證(Proof of Concept, PoC)階段;(3)開發階段;(4)進階學習階段,並針對各階段契約方式和締結契約時應考慮的要點進行說明,希望達成促進AI開發利用之目的。