美國國會於2022年12月22日通過《2022年保護美國智慧財產法》(Protecting American Intellectual Property Act of 2022),經美國總統拜登(Joe Biden)於2023年1月5日簽署後正式生效。鑒於近年來美國營業秘密外洩事件頻傳,中國大陸和駭客透過各類方式竊取美國的智慧財產,對美國的經濟和國家安全產生重大危害。因此,共和黨參議員Ben Sasse與民主黨參議員Chris Van Hollen於2020年6月共同提出本法,並於2021年4月提出修正版本,期待美國政府進一步採取保護美國營業秘密的具體措施。
本法授權美國政府對涉及營業秘密重大竊盜的外國人及外國實體(foreign entity)實施制裁。重點包含:
1.要求美國總統每年應向國會提出報告,且第一份報告應於本法正式施行後6個月內提出,報告應列出符合以下條件之外國人、外國實體名稱及外國實體的執行長或董事會成員:
(1)故意竊取美國營業秘密,且其行為很可能或已經對美國國家安全、外交、經濟、金融構成重大威脅者;
(2)對上述故意竊取美國營業秘密之行為提供重要的財務、物質、技術、商品、服務等支援,或從中獲得利益者。
2.實施制裁
(1)針對外國實體,本法授權美國政府得實施的制裁手段有12項,包含根據國際緊急經濟權力法(International Emergency Economic Powers Act)凍結其資產、將該實體列入美國商務部的出口管制名單(Entity List)、禁止美國金融機構對該實體提供貸款、拒絕向該實體採購、禁止該實體的外匯交易、禁止美國人投資該實體的股票或債券、限制該實體成員入境、將該實體成員驅逐出境等。美國總統應針對名單中的對象實施至少5項制裁,並可對該外國實體之高層實施上述制裁。
(2)針對外國人,制裁手段包含凍結資產、拒絕入境、撤銷簽證等
3.豁免
總統若認為符合美國國家利益,得豁免對外國人及外國實體之制裁,但應於15天內向國會提交豁免的理由。
本法施行後,美國除了既有的《保護營業秘密法》(Defend Trade Secrets Act of 2016)外,將透過上述的制裁手段強化營業秘密的保護力道。
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歐洲議會於今(2015)年1月13日通過最新決議(10972/3/2014 – C8-0145/2014)「修正2001/18/EC歐洲議會與理事會指令,關於會員國限制或禁止境內進行基因改造生物耕作之可能性」(Directive of the European Parliament and of the Council amending Directive 2001/18/EC as regards the possibility for the Member States to restrict or prohibit the cultivation of genetically modified organisms (GMOs) in their territory),允許會員國自行決定限制或全面禁止GMO於其國境內耕作,以排除GMO產品。此變革在於,原歐洲議會與理事會2001/18/EC指令、歐洲議會與理事會第1829/2003號決議,允許全歐盟境內使用GMO種子、植物繁殖材料進行耕作;而一旦歐盟許可後,會員國除非有符合歐盟法規定例外,否則不得於其境內再為禁止、限制或障礙。 基於歐洲聯盟「輔助原則」(Principle of Subsidiarity),並考量GMO耕作議題與國家、地區及在地區域土地利用、農業結構與生態維持之關聯度高,其與歐盟GMO產品上市之授權進入內部市場仍有所不同,因此新通過之指令,提供會員國更多裁量彈性,在不影響「歐盟食品安全局」(European Food Safety Authority)之GMO風險評估結果下,會員國在歐盟允許GMO產品上市後,得自行決定是否允許GMO作物於其境內耕作。 由於歐盟與美國之「跨大西洋貿易與投資伙伴協定」(Transatlantic Trade and Investment Partnership),及歐盟與加拿大雙邊自由貿易協定(Comprehensive Economic and Trade Agreement),使歐洲民眾對於GMO產品進入歐洲產生恐慌,且在年初即受到消費者保護團體及農民聯盟之嚴厲批評,因此在前述新通過指令之立場下,歐盟農業委員會委員Phil Hogan在今年1月15日國際綠色週(International Green Week)強調,基於消費者保護,歐盟堅持產品中含有基因改造生物者,皆需進行標示。僅透過條碼掃描才能得知是否為GMO產品,此美國建議之方式仍不符合歐盟規定。
日本推升農業資料契約指針成為補助計畫要點日本農林水產省(以下簡稱農水省)從2021年起於補助計畫要點中規定,農業關係人利用農水省補助金導入智慧農機、無人機、農業機器人、IoT機器等所產生資料,且為系統服務業者取得、保管的情況下,須符合2020年農業領域AI資料契約指引要求之相關程序(下稱GL合規)。系統服務業者可依據農水省網站所提供的GL合規CHECKLIST,自行向律師、專利師等諮詢,評估其與農業資料提供者間契約是否GL合規。農水省亦於2020年年底召開兩場相關說明會,條列出須GL合規之補助計畫清單,且相關計畫規定預計於2021年生效(2021年1月6日至2月10日公開招募之智慧農業實證計畫即已有相關規定)。 前述規定係源自於2020年7月17日日本閣議通過最新版「規制改革實施計畫」,其中與「農業資料利用」相關實施項目為:利用農水省補助金導入智慧農業機械時所締結之契約,應符合2020年農業領域AI資料契約指引之核心精神,保障農民可使用其提供給系統服務業者所保管之數據資料。日本政府為促進農業關係人提供資料,於2020年制定農業領域AI資料契約指引,做為農業資料提供者與智農機具系統服務業者訂立契約時之參考。為更進一步促使系統服務業者獲得農業資料提供者的信賴,透過規制改革實施計畫,將該農業資料契約指針推升成為補助計畫要點,可作為我國農業領域推動資料提供、保護、或流通運用機制之借鏡。
國際能源總署發布2022年再生能源報告,分析全球再生能源發展現況並預估未來趨勢國際能源總署(International Energy Agency, IEA)於2022年12月6日發布2022年再生能源報告(Renewable 2022),其整理和分析各國之再生能源政策和市場發展現況,並預測再生能源於2022至2027年間在電力、交通和供熱的部署情況,同時提出相關產業在發展上的主要障礙。報告重點如下: (1)能源危機加速再生能源成長 烏俄戰爭所導致之能源危機,迫使各國加速其推動再生能源之政策,例:中國的十四五年規劃、歐盟的REPowerEU計畫,以及美國的降低通膨法案(Inflation Reduction Act)等等,將使2022至2027年間全球的再生能源裝置容量提升約2400GW,等同於中國目前電力的總量,其中歐盟、中國、美國和印度在未來五年間所建置之再生能源,將是過往五年的兩倍;而未來五年間全球成長之電力裝置容量中,再生能源的部分將占90%以上,並且,其總裝置容量將於2025年超越燃煤,成為最大宗的電力來源,其中,又將以太陽光電和風電為主要的發電方式。 (2)各國再生能源法制政策仍有進步空間 國家再生能源法制的不確定性、經濟措施不足、許可程序繁冗,以及電網設施的缺乏,都將阻礙再生能源的發展,若能消除該些障礙,包含簡化許可程序、改善競標方式及提升誘因機制,全球再生能源的成長速率將能再提升25%。 (3)再生能源轉換為氫氣之應用將大幅提升 隨著超過25個國家的氫能政策,全球用於電解產氫的風電和太陽光電裝置容量於2022至2027年間將達50GW,提升近100倍,而主要發展之國家為中國,其次則是澳洲、智利和美國。 (4)生質能的需求持續增加並需開發更多元的原料來源 國際對於生質能的需求將持續增加,在未來五年裡預計成長22%。其中,廢棄物和殘渣的利用是生質燃料重要的一環,至2027年時將有約三分之一的生質燃料來自該兩者,而在燃料需求擴增並造成供應壓力的情況下,則有待政策的推動和技術的研發,以開發更多元且永續的生質能原料。 (5)再生能源供熱的發展程度仍無法取代化石燃料 由於越來越多的供熱來源是依賴電力,而電力中再生能源的比例亦不斷提升,因此,2022至2027年間的再生能源供熱將會提升三分之一,而亦有部份原因是來自政策的推動,尤其是遭遇天然氣危機的歐盟。不過,依目前再生能源供熱技術的發展程度,還無法追上傳統化石燃料所能供熱的數量。
日本發布《資料品質管理指引》,強調歷程存證與溯源,建構可信任AI透明度2025年12月,日本人工智慧安全研究所(AI Safety Institute,下稱AISI)與日本獨立行政法人情報處理推進機構(Information-technology Promotion Agency Japan,下稱IPA)共同發布《資料品質管理指引》(Data Quality Management Guidebook)。此指引旨於協助組織落實資料品質管理,以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進,垃圾出(Garbage in, Garbage out)」的難題,資料品質將直接影響AI的產出。因此,為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性,《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料,以資料生命週期分為8個階段,並特別強調透過資料溯源,方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段:組織高層應界定資料蒐集與利用之目的,並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段:此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料,應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料,並明確記錄後設資料(Metadata)。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊,包含資料的創建、轉檔(transformation)、傳輸及使用情況。因此,需要記錄資料的創建者、修改者或使用者,以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度,確保訓練資料進入AI系統時,即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段:重點在於AI標註(Labeling)品質管理,標註若不一致,將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理,即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容,並持續補充後設資料。此外,可添加浮水印(Watermarking)以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段(Data Processing):建立即時監控及異常通報機制,以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段:導入RAG(檢索增強生成)技術,檢索更多具參考性的資料來源,以提升AI系統之可靠性,並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段(Evaluation of Output):為確保產出內容準確,建議使用政府公開資料等具權威性資料來源(Authoritative Source of Truth, ASOT)作為評估資料集,搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性(Currentness),避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段(Deliver the Result):向使用者提供機器可讀的格式與後設資料,以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據,增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段(Decommissioning):當資料過時,應明確標示停止使用,若採取刪除,應留存刪除紀錄,確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調,完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎,有助組織確認內容準確性、決策歷程透明,方能最大化AI所帶來的價值。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》,同樣強調從源頭開始保護資料,歷程存證與溯源為關鍵,有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 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)