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。
美國總統於2019年1月14日簽署《實證決策基本法》(Foundations for Evidence-Based Policymaking Act of 2018),本法包含要求聯邦政府政策制定應以實證為依據,並規定開放政府資料法(OPEN Government data Act)相關措施,與確保機密資料安全及資料統計效率,據此做為推動政府資料開放共享與以實證為依據制定聯邦政府政策之法制基礎。 做為美國聯邦政府透明化政策的一環,本法最核心的部分即為開放政府資料法之相關規定,開放政府資料法的OPEN為開放(Open)、公開(Public)、電子化(Electronic)與必要(Necessary)之縮寫,象徵開放政府資料法的精神與意旨,其具體措施包含要求聯邦政府機關應盡可能公開其所蒐集之資料,依本法對資料的定義為被記錄的資訊,不論載體為何(recorded information, regardless of form or the media on which the data is recorded)。 而公開的資料應具備機器可讀性(machine-readable)、為或可轉換為自由檔案格式(open format)、不受除了智慧財產權保護以外之使用限制(即非國家機密或受其他法律保護的資料)以及應符合由標準制定組織所訂定之開放標準,除此之外每個機關應設置首席資料長(Chief Data Officer)負責上述資料開放事宜,以確保政府公開資料得以有效率的開放與共享。
歐盟發布《營業秘密訴訟趨勢報告》指出,企業應明確界定營業秘密範圍與強化保密措施之落實歐盟智慧財產局(EUIPO)於2023年6月底發布了《歐盟營業秘密訴訟趨勢報告》(Trade Secrets Litigation Trends in the EU),本報告包含三大部分,分別為判決之量化分析、法律要件之質化分析、各會員國之重要判決摘要,內容涵蓋了2017年1月1日至2022年10月31日間,27個會員國的695個訴訟案件。其重點摘要如下: 一、案件涉及之類型分析 1、約41%的案件與離職員工有關。 2、約17%的案件與商業合作對象有關。 3、約30%的案件雙方無明確的契約關係(但報告中指出此項統計包含員工離職後自行創業,原告以該離職員工及該公司為被告的情況)。 二、案件涉及之營業秘密標的分析(同一訴訟案件可能包含多個標的) 1、約62%的標的為「商業性營業秘密」。其中配銷通路(distribution methods)、廣告策略、行銷資料、客戶名單等供應鏈「下游資訊」(downstream information)占31%最多;定價模式及會計資料等「財務資訊」占13%次之。 2、約33%的標的為「技術性營業秘密」,其中有19%與「製程」(manufacturing process)有關。 3、僅3%的標的為原型(prototypes)或尚未公開的產品設計。 三、案件涉及之產業別分析(根據「歐盟標準行業分類第二修正版NACE Rev. 2」分類) 整體來說,歐盟營業秘密訴訟案件所涉及的產業別相當多元,簡要說明如下: 1、排名第一的產業別為「製造業」(manufacturing),占32%。其中最常涉訟的子產業別為「機械設備製造業」(manufacture of machinery and equipment)及「化學製品製造業」(manufacture of chemicals and chemical products)。 2、排名第二的產業別為「批發及零售業;汽機車維修業」(wholesale and retail trade;repair of motor vehicles and motorcycles)占11%。 3、排名第三的產業別為「金融及保險業」(financial and insurance activities)及「專業、科學及技術服務業」(professional, scientific and technical activities),分別占7%。 四、被告提出之抗辯分析 報告中指出,原告提出之營業秘密主張被法院採認的比例僅27%,有約73%的案件法院最終是做出有利於被告的認定。而被告最常提出的抗辯,第一為抗辯原告所主張之系爭資訊是普遍共知(generally known),不具備秘密性;第二為抗辯原告未採取合理保密措施。 最後,報告結論分析歐盟營業秘密判決的三大趨勢,其中一項趨勢指出,營業秘密所有人若要強化契約措施(如保密協議)於訴訟中的證明力,應明確識別與界定系爭營業秘密的範圍。因此,企業應建立營業秘密管理的整體政策(譬如與員工簽訂之勞動契約中,應明確界定其保密義務範圍;員工離職時應落實離職面談,再次提醒員工應遵守的保密義務範圍等),以便於發生爭議時有效主張權利。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
川普簽署行政命令以促進美國AI領域的發展美國總統川普於2019年2月11日簽署一項行政命令,發布「美國AI倡議」(American AI Initiative),旨在確保美國在AI領域的領導地位,川普並說道:「美國在AI領域的領導地位對於維護美國的經濟和國家安全至關重要」。「美國AI倡議」從五大方面來促進美國在AI領域的領導地位,包括: (一) 投資AI的開發 指示聯邦機構在研發任務及編排預算時,將AI作為優先投資項,確保美國對於AI基礎研發的長遠重視,此外,政府機構並應說明如何將預算用於AI研發開支,以增進對於AI投資的評估。 (二) 數據和資源共享 將聯邦政府中所擁有的統計數據資料、運算模型及運算資源提供給AI研發人員,促進交通和醫療保健等領域的AI發展。 (三) 建立政府標準及監管 白宮科技政策辦公室和美國國家與技術研究院(NIST)制定標準,以提升AI系統的「可靠、穩健、值得信賴、安全、可移轉和具協同性」。透過為不同技術和產業的AI制定使用指南,確保AI的使用安全和適當監管。 (四) 人才培訓 要求各機構為AI進步形成的就業市場變化做好準備,並考慮透過技能培訓課程、獎學金和學徒制度,因應市場人力產生之變化。 (五) 國際參與 與其他國家制定合作策略,協同AI技術的開發,同時確保AI領域之開發符合和不損及美國人的價值觀和利益。 此項倡議雖提及許多面向之發展,但仍然缺少發展細節,亦未提及計畫新資金的投入,因此,許多人對此倡議皆提出質疑。曾協助歐巴馬政府制定AI報告的哈佛大學教授Jason Furman即表示,此「倡議」雖令人鼓舞,但僅是邁出第一步,關鍵的考驗將在於是否能以強而有力的方式確實貫徹執行倡議中的內容,此倡議仍欠缺細節及執行面之部分。
簡析WTO綠色能源管制爭端案例