世界經濟論壇(World Economic Forum, WEF)於2022年1月18日發布《2022年全球網路安全展望》(Global Cybersecurity Outlook 2022),以面對因COVID-19大流行所致之遠距辦公、遠距學習、遠距醫療等新形態數位生活模式快速發展,以及日漸頻繁之具破壞性網路攻擊事件。為考量國家應優先考慮擴展數位消費工具(digital consumer tools)、培育數位人才及數位創新,本報告說明今年度網路安全發展趨勢及未來所要面對之挑戰包括如下:
新冠病毒業務中斷貸款計畫(CORONAVIRUS BUSINESS INTERRUPTION LOAN SCHEME,CBILS)係因應疫情於3月23日由隸屬於英國政府之英國商業銀行(British Business Bank為推動中小型企業發展之政策性銀行)所提供八成信用擔保的中小型企業紓困貸款計畫,但承辦銀行授信緩慢或不願承貸,導致成效不彰飽受批評。 英國商業銀行正視小型企業具規模小、缺少抵押物、信用不足、營業資訊不透明及缺乏與銀行間的往來紀錄之特徵,易有不易通過授信徵審,難以獲得融資紓困之問題。業於5月4日另行啟動復興貸款計畫(BOUNCE BACK LOAN SCHEME,BBLS),小型企業只需於受理該計畫之承貸銀行網站填寫1份簡易申請表,輸入公司名稱、地址、公司註冊編號、2019年之預估年營業額與銀行代碼跟帳號,即可申請承貸金額為2,000英鎊以上,最高至企業營業額之25%(上限為50,000英鎊)之六年期之小規模貸款,該貸款提供十成擔保,銀行無需進行授信評估,亦不得要求小型企業進行任何其他形式之個人擔保,BBLS開放至今僅一週,申請件數已高於CBILS。 我國中央銀行之小規模營業人簡易申貸方案以十成信用提供小額貸款,與BBLS相似,惟我國小規模營業人簡易申貸方案採取簡易評分表進行審核,評分表內仍就負責人個人信用及不動產擔保設定進行分數評比,與英國無須進行授信評估頗有差異,雖我國受疫情影響程度未如英國嚴重,但小規模營業人仍受有衝擊,兩國之小額貸款同為十成擔保,我國或可參酌英國授信放寬之作業,提供小規模營業人更寬一點、快一點、方便一點的活水挹注,使小規模營業人度過疫情難關及加速復甦。
美國OMB發布人工智慧應用監管指南備忘錄草案美國行政管理預算局(United States Office of Management and Budget, OMB)於2020年1月發布「人工智慧應用監管指南(Guidance for Regulation of Artificial Intelligence Applications)」備忘錄草案。該備忘錄草案係基於維護美國人工智慧(AI)領導地位之目的,而依據美國總統川普(Donald John Trump)於2019年2月簽署之「維持美國人工智慧領導地位(Maintaining American Leadership in Artificial Intelligence)─行政命令13859號」,並在啟動美國人工智慧計畫後180天內,經OMB偕同科技政策辦公室(Office of Science and Technology Policy, OSTP)、美國國內政策委員會(United States Domestic Policy Council)與美國國家經濟委員會(National Economic Council)與其他相關機構進行協商,最後再由OMB發布人工智慧應用監管指南備忘錄草案,以徵詢公眾意見。 該備忘錄草案不僅是為了規範新型態AI應用技術,更希望相關的聯邦機構,在制定AI應用產業授權技術、監管與非監管方法上,能採取彈性的制定方向,以避免過度嚴苛的規定,反而阻礙AI應用的創新與科技發展,繼而保護公民自由、隱私權、基本權與自治權等價值。同時,為兼顧AI創新與政策之平衡,應以十大管理原則為規範制定之依據,十大管理原則分別為: 培養AI公眾信任(Public Trust in AI); 公眾參與(Public Participation); 科學研究倫理與資訊品質(Scientific Integrity and Information Quality); AI風險評估與管理(Risk Assessment and Management); 獲益與成本原則(Benefits and Costs); 彈性原則(Flexibility); 公平與反歧視(Fairness and Non-Discrimination); AI應用之揭露與透明化(Disclosure and Transparency); AI系統防護與措施安全性(Safety and Security); 機構間之相互協調(Interagency Coordination)。 此外,為減少AI應用之阻礙,機構制定AI規則時,應採取降低AI技術障礙的方法,例如透過聯邦資料與模型方法來發展AI研發(Federal Data and Models for AI R&D)、公眾溝通(Communication to the Public)、自發性共識標準(Voluntary Consensus Standards)之制定及符合性評鑑(Conformity Assessment)活動,或國際監管合作(International Regulatory Cooperation)等,以創造一個接納並利於AI運作的環境。
「美國FTC處罰mHealth App不實廣告」美國聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission,以下簡稱FTC)在2016年2月針對一款宣稱能矯正視力之Ultimeyes App處罰。此款App由Carrot Neurotechnology公司研發,以美金9.99元於平台上販售供民眾下載。App宣稱具有提升及改善視力功能,透過App使用即可在日常生活中的各種活動中,感受視力恢復而不需使用眼鏡。然而,FTC起訴認為,App所稱之使用療效,缺乏充分的文獻資料佐證說明。其必須具備完整及可信賴的科學證據來證明,包含臨床試驗或盲測等方式,且該科學證明必須符合相同領域專家所認定之標準,否則,該款App內容所標榜之效果即屬不實陳述,將造成民眾誤認。為此,Carrot Neurotechnology公司最終以美金15萬達成和解,並且經FTC要求,若將App說明當中未經科學證明的療效部份予以刪除,即可繼續再繼續販售此款App。此案並非美國FTC首度針對mHealth App處罰之案例,然而,可能造成mHealth App發展業者對FTC與FDA角色之間之混淆,後續兩者主管機關之間之角色如何調和將是未來關注之重點。反觀我國,目前雖無相關案例發生,然在鼓勵發展之際,亦應考量是否有違反消費者保護之情形。
智慧財產權侵權風險分擔機制-歐盟專利訴訟保險制度