日本名古屋地方法院(下稱法院)在2022年3月18日,對於被控訴違反《不正競爭防止法》的「愛知製鋼」前董事本蔵義信(下稱本蔵)等,宣判無罪。被告本蔵致力研發磁阻抗( Magnetic Impedance, MI)感測器,嗣後對於提高感測器性能及開拓市場等方向,與「愛知製鋼」意見分歧。故於2014年離職另成立マグネデザイン公司,翌年研究發現Giga Spin Rotation (GSR)原理,能製造更小且性能更高的感測器,並取得多項專利。
在2017年,原告「愛知製鋼」以被告本蔵等在2013年的會議中洩露營業秘密等為理由,提起告訴。經過兩次搜查,檢調發現相關會議筆記及白板照片等證據,故向法院提起公訴。法院指出在刑事程序,同樣適用民事上營業秘密法定構成要件,然而本案涉及的技術資訊,屬於工程上一般性、抽象性資訊,不符合秘密性要件。此外,法院認為原告「愛知製鋼」除未落實機密分級,在書面資料上標示「機密」外;且在保密期限屆滿後,亦未與生產商再簽署保密契約,難認為已採取合理保密措施,故不能認定被告本蔵等洩漏營業秘密。
雖然日本經濟產業省已明確指出刑事罰係針對違法性高的行為,且法院對於刑事訴訟的舉證程度,要求必須達到無合理懷疑。同時社會亦有輿論認為調查人員應慎重判斷,避免因不當提起訴訟,造成科學技術發展的負面影響。但在本案中,法院則強調營業秘密對於企業經濟活動的重要性極高,為避免因營業秘密侵害行為,致損害企業競爭力,故採取刑事保護的必要性,越發提高。綜上所述,若企業欲透過刑事罰,保護營業秘密,須採取更嚴謹的管理措施,始能確保藉由刑事訴訟程序,主張權利救濟。
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美國國防部(Department of Defense, DoD)於2024年6月25日發布「關鍵點:國防部資訊技術發展戰略」(Fulcrum:DoD Information Technology (IT) Advancement Strategy),將持續促進DoD之IT變革,並為未來奠定基礎。 本戰略描述作戰人員在推動IT方面應達成之目標與重要性,並列出提供聯合作戰IT能力、資訊網路與運算現代化、最佳化IT治理、栽培第一數位人力等四大目標(Line of Effort, LOE),簡述如下: (1)提供聯合作戰IT能力(Provide Joint Warfighting IT Capabilities):在現今不斷變化且充滿競爭的全球環境中,該目標以使用者為中心,提供具功能性、可擴增、永續且安全之IT功能。並以改善作戰人員可用資訊為重點,以利在快節奏、多領域(multi-domain)作戰中獲得決策與競爭優勢。 (2)資訊網路與運算現代化(Modernize Information Networks and Compute):該目標著重於迅速滿足任務與商務需求,利用卓越技術與以資料為中心的零信任(Zero Trust)資通安全方法,提供安全且具更快資料傳輸速度、更低延遲與高度彈性的現代化網路。 (3)最佳化IT治理(Optimize IT Governance):該目標將提高傳送效率、節省成本,且透過從治理到資料獲取系統的簡化政策,以轉變治理制定更好的決策,包括使用強大資料功能。 (4)栽培頂尖的數位人才(Cultivate a Premier Digital Workforce):該目標將確保作戰人員為新興技術之布署做好準備,並持續致力於識別、招募、發展並留住最佳數位人才。其擴展DoD網路人力框架(DoD Cyber Workforce Framework, DCWF),著重於更廣義的數位人力,包括資料、人工智慧、軟體工程的工作角色。
截圖也違法,日本著作權法擬擴大違法下載之態樣日本文化廳文化審議會著作權分科會於2018年2月13日,出具分科會報告書,內容說明著作權法修正之方向。書中提及「重新檢視並修正違法下載之態樣」一點,擬將違法下載之態樣及動作,由「影音」擴及到所有靜態圖文(如漫畫、照片、小說、雜誌及論文等),「下載」擴及「截圖」(スクショ,screenshot)。 此次修法,起因於近來日本大量出現線上盜版漫畫網站,推估其半年所造成之損失可達4000億日幣以上。該報告書公布後,隨即湧現大量反對之聲浪。反對者認為修法之弊大於利,日本漫畫學會對此發表反對聲明,會長竹宮惠子對於修法表示憂心,認為修法將導致以下問題: 阻礙創作研究(如二次創作); 創作萎縮(日常下載及剪輯將被禁止); 難以判斷網路靜態圖文是否為違法上傳; 即使「下載」違法化,仍然無法根除線上盜版漫畫流通平台。 報告書中亦提及,在個人部落格及需加入會員之社群網(SNS)上傳或下載未經著作權人同意而公開之著作,亦屬違法。倘若為全書掃描上傳等惡性重大之行為,應科以刑責。 針對上述疑慮,報告書中的確未排除修法後將造成著作物在網路上利用萎縮之可能,然仍強調應透過官民間之合作努力,傳達正確之修法内容。並由出版社端導入「ABJ Mark」,推動正版漫畫流通平台,透過科技推動盜版網頁近用警示制度,使大眾知悉其行為即將侵害著作權等。由於法令修正之内容,影響人民日常生活甚鉅,後續修法將在各團體間如何折衝,上述措施能否普及或啟發人民觀念,值得後續持續關注。
美國勞動部就業培訓署發布《人工智慧素養框架》美國勞動部就業培訓署(The U.S. Department of Labor’s Employment and Training Administration,簡稱ETA)於2026年2月13日發布《人工智慧素養框架》(Artificial Intelligence Literacy Framework,以下簡稱本框架),旨在鼓勵公共勞動力系統與教育系統擴大推動AI素養(AI literacy)相關教育與培訓,為美國勞工因應AI時代之經濟與工作變遷提供方向指引,協助其培備所需核心能力。 本框架目標在支援勞動部執行《美國AI行動計畫》(Winning the Race: America’s AI Action Plan)及《美國人才戰略:為黃金時代打造勞動力》(America’s Talent Strategy: Building the Workforce for the Golden Age)兩部政策文件所揭示之任務,二者均將AI素養列為應於勞動力與教育體系全面推展之基礎性優先事項。本框架可分為三部分,第一部分提出AI素養的工作定義,並就勞工、雇主、教育與培訓提供者及州與地方機構四類受眾,分別說明框架的應用方式;第二部分界定所有勞工應具備的AI素養能力及其具體範疇與實作要求;第三部分則就培訓方案的設計與執行,提供課程規劃與推動策略的具體指引。 一、概念定義 本框架將AI素養定義為一套使個人得以負責任地使用與評估AI技術的基礎能力,並以對現代職場日益重要的生成式AI為核心。美國勞動部指出,「素養」應理解為隨著AI普及各行各業,所有勞工與學生與AI工具互動之知識與技能基準。 本框架分別針對四類受眾分別說明其應用方式。就勞工而言,現有勞工、求職者及即將進入職場之學生,可以此了解AI素養對職涯發展的意義與技能培養方向,在提升工作效能之餘開創新的職涯機會。就雇主而言,可據此建立企業內部AI素養培訓,確保員工有效且負責任地使用AI工具。就教育培訓提供者而言,可將AI素養融入現有課程,為學習者建立職場所需的核心能力。就州與地方機構而言,則可推動勞動與教育體系之AI素養培育,協助學生與求職者因應市場變遷,並回應雇主對AI人才之需求。 二、AI素養五大基本內容領域 本框架界定五大AI素養基礎內容領域,構成所有勞工應具備的能力基線。 1.了解AI原則(Understand AI Principles):理解AI的核心概念、能力與限制,為有效應用奠定基礎。 2.探索AI用途(Explore AI Uses):探索不同AI工具與應用情境,及其如何與人類專業知識相輔相成。 3.有效導引AI(Direct AI Effectively):掌握如何提供適當情境脈絡與撰寫清晰提示詞,以產生有效輸出。 4.評估AI輸出(Evaluate AI Outputs):評估AI生成結果之準確性與相關性,並了解如何對其輸出進行迭代優化。 5.負責任地使用AI(Use AI Responsibly):以合乎倫理且安全的方式使用AI,保護重要資訊並對結果負責。 三、AI素養七大推行原則 本框架提出七大推行原則,作為培訓方案設計與執行的具體指引。 1.啟動體驗式學習(Enable Experiential Learning):透過實際操作培養AI素養,使學習者得於真實情境中練習AI技能。 2.將學習融入情境(Embed Learning in Context):將學習融入既有流程並結合產業特性,使學習成果更具實踐價值。 3.建立互補性人類技能(Build Complementary Human Skills):借助AI強化人類之判斷力、創造力與問題解決能力。 4.消除學習前置障礙(Address Prerequisites to AI Literacy):消弭AI素養學習之障礙,包括數位素養不足與寬頻網路取得的問題。 5.建立持續學習路徑(Create Pathways for Continued Learning):提供系統性進修路徑,協助學習者提升進階AI技能並拓展職涯發展。 6.培育賦能角色(Prepare Enabling Roles):培育管理者、輔導人員及其他於學習歷程中扮演支持角色之人員。 7.以敏捷性為設計原則(Design for Agility):建立主動的內建機制,以隨AI能力演進迅速更新素養內容與推動方式。 面對AI時代工作型態之快速變遷,美國《人工智慧素養框架》在政策制定、勞動力轉型與AI人才系統化培育等面向所揭示之架構與策略,具有參考價值,可以供我國政府機關研擬相關政策時參考。
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