世界經濟論壇(World Economic Forum, WEF)於2022年11月15日發布《贏得數位信任:可信賴的技術決策》(Earning Digital Trust: Decision-Making for Trustworthy Technologies),期望透過建立數位信任框架(digital trust framework)以解決技術開發及使用之間對數位信任之挑戰。
由於人工智慧及物聯網之發展,無論個人資料使用安全性還是演算法預測,都可能削弱人民對科技發展之信賴。本報告提出數位信任路線圖(Digital trust roadmap),說明建立數位信任框架所需的步驟,以鼓勵組織超越合規性,指導領導者尋求符合個人與社會期望之全面措施行動,以實現數位信任。路線圖共分為四步驟:
1.承諾及領導(commit and lead):數位信任需要最高領導階層之承諾才能成功,故需將數位信任與組織戰略或核心價值結合,並從關鍵業務領域中(例如產品開發、行銷、風險管理及隱私與網路安全)即納入數位信任概念。
2.規劃及設計(plan and design):透過數位信任差距評估(digital trust gap assessment)以瞭解組織目前之狀態或差距,評估報告應包括目前狀態說明;期望達成目標建議;治理、風險管理與合規性(governance, risk management and compliance, GRC)調查結果;將帶來之益處及可減輕之風險;計畫時程表;團隊人員及可用工具;對組織之影響等。
3.建立及整合(build and integrate):實現數位信任需關注人員、流程及技術等三大面向。首先需確保人員能力、達成該能力所需之資源,以及人員溝通與管理;第二,定義組織數位信任流程,包括制定計劃所需時程、預算及優先實施領域,調整目前現有管理流程,並識別現有資料資產;最後,針對技術使用,可考慮使用AI監控、雲端管理系統以及區塊鏈等,以監測資料之使用正確性及近用權限管理。
4.監控及滾動調整(monitor and sustain):建立數位信任框架後,需持續建構相關績效及風險評估程序,以確保框架之穩定,並根據不斷變化的數位信任期望持續改善,以及定期向董事會報告。
許多天然或人造的成分被奈米化之後,物理和化學性質可能都會改變,今年三月底,在德國即出現一起疑似因為使用奈米科技製造的廁所清潔噴霧劑「魔術奈米」,陸續出現嚴重呼吸問題,被送往醫院診治,其中六人還因肺水腫住院的案例,可見奈米級產品的安全性應有更為審慎之把關。 在各式奈米級產品中,「添加顏料、金屬和化學藥劑,是奈米化妝品與保養品對人體健康的最大變數!」美國 FDA 規定, 1 到 100 奈米( nm )微粒的保養品、化妝品都算是奈米產品,用來防曬的二氧化鈦是最常被添加的金屬成分,傳統粗顆粒的防曬用品,利用二氧化鈦擋住紫外線傷害皮膚,但鈦成分變成超細微粒,進入皮膚底層後會不會沈澱、累積,衍生皮膚癌、中毒或過敏病變?或經由血液沈積在內臟?目前都沒有具公信力驗證單位可以說明。各式化妝品調色的顏料,以及美白等用途的化學藥劑也被奈米化,對塑造時下流行的「裸妝」效果,確實很有幫助,不過,一旦這些化學製成的奈米微粒粒徑小於 50 到 80 奈米,也就是小於角質細胞的間隙,就會對皮膚造成傷害。至於奈米化的蜜粉和粉餅,可能因為撲粉過程把奈米微粒吸入肺部,產生呼吸道病變,甚至有致命危機。因此,許多學者均強烈主張,化妝品、保養品要上市販售之前,必須完成醫學上的病理實驗,不要把人當白老鼠。 生活中已經有多種產品以奈米化之形式推出,例如:保養品、化妝品奈米化的速度很快,許多製造商推出的新保養品均號稱含有奈米微粒,可深入肌膚,達到防皺、除皺功效。但是,英國皇家學會和美國食品藥物管理局( FDA )相繼表示,醫學界對奈米微粒與肌膚相互作用的知識還相當貧乏,除了深入肌膚的功效有待驗證外,更要注意這些奈米微粒是否會對血液產生長期的影響。 奈米科技是否會步上基因改造食品的後塵,成為消費者對新科技存疑之另一項技術,值得注意。奈米科技在風險未被證實前,業者腳步走太快,而政府完全放手不管,一旦出現意外事故,就可能把這項新科技給毀了。故要求主管機關要有所作為呼聲已經陸續出現,繼英國皇家學會最早投入相關之健康風險研究後,美國消費者團體亦透過 petition 機制,要求 FDA 加強對奈米級產品之管理。
日本與大陸簽署專利審查高速公路試行方案(Patent Prosecution Highway pilot program)日本特許廳(JPO)和中國人民共和國國家知識產權局(SIPO)於2011年10月18日合意簽署專利審查高速公路(Patent Prosecution Highway,PPH)試行方案。本方案欲藉由資源共享的方式,加快專利申請程序的官方審查期間。並預計於11月初開始施行,試行期間為期一年。透過這個方案,將使日本成為中國第一個PPH方案的合作對象。 隨著商業活動的全球性擴展,企業在各國獲取專利的需求性亦相對性地提升,造成單一申請案需個別向各國專利局申請的情況。因而造就全球性專利申請案件數量的攀升,以及專利審查期間的延長。為解決此問題,日本特許廳企圖以推行PPH模式,幫助申請人有效且及即時地獲取專利,以保障其國外專利權的行使。 傳統上大陸知識產權局審理日本專利申請案,通常需要經過二至三年的審查期間,透過這個試行方案,審查期間可望縮減至半年。 日本特許廳預計,這個方案將使日本企業以更迅速且有效的方式,保護其在中國的技術,進而協助日本企業順利地在中國經營商業活動。日本特許廳廳長表示,國際專利合作案不應該是種妥協,相反地,我們需要尋求一種可創造雙贏局面的新方式。 至於大陸方面,則預計與其他國家,如美國及南韓,簽署建立PPH的合作方案。
歐盟在考量營業秘密對企業重要性下,通過兼顧重要資料保護的資料法法案,以推動資料經濟發展歐盟理事會於2023年11月27日批准通過資料法法案(Data Act),該法案雖預計於2025年才會生效,該草案自2022年公告以來,各界對該法案都紛紛從不同角度表示意見,如企業對於資料共享是否對營業秘密外流的風險表達擔憂,歐盟在發揮資料經濟價值(資料交易與資料使用)的方向下,將業界考量納入進行修改,以下就經理事會通過之資料法法案關鍵影響概要如下: 1、資料共享 有鑑於因網路裝置/服務所產出的數位資料往往掌握於產品製造商或服務提供商身上,資料法建立了資料共享的基本規則,確保數位資料由製造商/服務商流動至第三人(包含產品/服務使用者),另資料法所保護之資料包含使用AI所產生之資料。 2、營業秘密保護 為避免資料持有人的營業秘密因此外流,資料持有人可以與請求提供資料的第三人(資料請求者)協議應採取之保密措施,在保密措施未達成一致或使用者未實施保密措施,資料持有人可暫停資料共享,在有重大經濟損失之虞時甚可拒絕資料共享。 3、對資料持有者的限制 資料持有者僅能在與使用者約定之範圍內使用資料,在無使用者許可下,不得用使用者所產出之資料去回推使用者的經濟、資產或生產等資訊,以避免損及使用者的商業地位。 資料法法案的主要目標在於塑造具競爭性的資料市場生態,確保資料的價值可公平分配到不同參與者身上,其聚焦在非個人資料的數位資料上,除適用於對歐盟提供產品/服務之廠商外,亦包含可於歐盟境內取得資料之情況。國內廠商宜先檢視自身商業行為與歐盟之關聯性,盤點現有產品或服務所產出的資料屬性,如可能需特別約定保密措施之營業秘密,預先規劃資料管理機制與對應管制措施,就重要資料或營業秘密管理機制可參資策會科法所公布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》、《營業秘密保護管理規範》。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
歐盟執委會發布人工智慧創新政策套案歐盟執委會(European Commission)於2024年1月24日發布AI創新政策套案(AI innovation package),將提供全面性的激勵措施,協助AI新創公司、中小企業與歐盟AI技術之發展。AI創新政策套案預計將修訂〈歐盟高效運算聯合承諾〉(the European High Performance Computing Joint Undertaking),以創建AI工廠(AI factories);成立AI辦公室(AI Office);並建立歐盟AI新創與創新交流(EU AI startup and innovation communication),重點分述如下: (1)AI工廠:歐盟執委會在將2027年前透過〈歐盟高效運算聯合承諾〉投資80億歐元,在歐盟境內建設全新的超級電腦,或升級現有高效運算設備,實現高速機器學習(fast machine learning)與訓練大型通用AI模型(large general-purpose AI models),使AI新創公司有機會使用超級電腦與大型通用AI模型來開發各種AI應用。並且,AI工廠將坐落於大型資料存儲中心(large-scale data storage facility)周圍,讓AI模型於訓練時可取得大量可靠的資料。其次,AI工廠將藉由開放超級電腦來吸引大量人才,包含學生、研究員、科學家與新創業者,以培養歐盟高階AI人才,供未來歐盟持續發展可信任的AI(Trustworthy AI)。 (2)AI辦公室:該辦公室將設置於歐盟執委會內,用於確認與協調歐盟成員國AI政策的一致性。此外,該辦公室未來亦將用於監督即將通過之歐盟《AI法案》(AI Act)的執行成效。 (3)歐盟AI新創與創新交流:歐盟執委會將透過〈展望歐洲〉(Horizon Europe)與〈數位歐洲計畫〉(Digital Europe Programme),在2027年前投入40億歐元的公部門與私人投資,俾利歐盟開發生成式AI(Generative AI)模型。該政策套案亦將加速歐盟共同資料空間(Common European Data Spaces)之發展,使歐洲企業得取得可靠且具價值性之資料來訓練AI模型。最後,執委會將啟動歐盟〈生成式AI倡議〉(GenAI4EU initiative),將AI工廠所訓練之生成式AI應用於工業用與服務型機器人、醫療保健、生物科技與化學、材料與電池、製造與工程、車輛移動、氣候變遷與環境保護、網路安全、太空、農業等實際領域,刺激產業創新發展,改善人類生活。