近期人工智慧(Artificial Intelligence, AI)的智慧財產權保護受到各界廣泛注意,而OpenAI於2023年3月所提出有關最新GPT- 4語言模型的技術報告更將此議題推向前所未有之高峰。過去OpenAI願意公布細節,係由於其標榜的是開源精神,但近期的報告卻決定不公布細節(如訓練計算集、訓練方法等),因為其認為開源將使GPT- 4語言模型面臨數據洩露的安全隱患,且尚有保持一定競爭優勢之必要。
若AI產業選擇不採取開源,通常會透過以下三種方式來保護AI創新,包括申請專利、以營業秘密保護,或同時結合兩者。相對於專利,以營業秘密保護AI創新可以使企業保有其技術優勢,因不用公開技術內容,較符合AI產業對於保護AI創新的期待。然而,企業以營業秘密保護AI創新有其限制,包含:
1.競爭者可能輕易透過還原工程了解該產品的營業秘密內容,並搶先申請專利,反過來起訴企業侵害其專利,而面臨訴訟風險;
2.面對競爭者提起的專利侵權訴訟,企業將因為沒有專利而無法提起反訴,或透過交互授權(cross-licensing)來避免訴訟;
3.縱使企業得主張「先使用權(prior user right)」,但其僅適用在競爭者於專利申請前已存在的技術,且未來若改進受先使用權保護之技術,將不再受到先使用權之保護,而有侵犯競爭者專利之虞,因此不利於企業提升其競爭力。
綜上所述,儘管AI產業面有從開源轉向保密的傾向,但若要完全仰賴營業秘密來保護AI創新仍有其侷限,專利依舊是當前各企業對AI領域的保護策略中的關鍵。
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Facebook是全球最大的社交網站,而Lamebook則是於2009年4月創辦,專門供網路使用者上傳搞笑文章、照片或發表瘋狂評論的小型網站。今年三月開始,Facebook對Lamebook發出許多警告信(cease and desist letter),要求Lamebook停止使用Lamebook字眼作為商標,否則將對其提出商標侵權的訴訟。今年七月時,Facebook的律師寫信給Lamebook主張其侵權,信中並聲稱Lamebook作為商標的使用,並非屬於受法律保護的嘲諷性商標使用(parody use),因為Lamebook的網站並未針對Facebook給予任何批評或評論。 然而Lamebook則認為其網站是專門供網友上傳他們在最愛的社交網站上所看到的搞笑照片或近況動態,屬於嘲諷性商標使用。為了先聲奪人,Lamebook搶在Facebook提出商標侵權訴訟前,於11月4日向德州Austin聯邦法院提出請求確認Lamebook詞語的使用並未侵害Facebook的商標權。 在歷經幾個月的溝通及發送警告信皆未果的情況下,Facebook的律師11月9日於加州San Jose聯邦法院,向Lamebook提起商標侵權訴訟,並對外說明Lamebook網頁呈現方式、Logo皆和Facebook非常相似,他們相信Lamebook網站有不正當企圖假借Facebook的名譽和名氣,吸引更多使用者使用Lamebook網站,Facebook將會持續保護自己的品牌和商標。 針對Facebook提出的商標侵權訴訟,Lamebook則回應其和Facebook所提供的服務並不相同,其並未提供社交服務予使用者。此外,Lamebook認為網站僅是提供一個機會予使用者對於全球最盛行的社交網站進行嘲諷、評論,Lamebook詞語的使用是屬於嘲諷性商標使用,屬於美國憲法第一修正案(First Amendment)所保障的言論自由權利,是一種受保護的言論表達形式,並未侵害或淡化Facebook的商標權。 值得一提的是,Lamebook並非屬於第一個被Facebook警告有商標侵權疑義的網站,在Lamebook訴訟案之前,已陸續有幾個網站受到Facebook指控商標侵權。而最近也出現許多聲浪開始撻伐Facebook不該以巨人之姿,將”face”和”book”兩個通用詞語予以壟斷,完全禁止他人使用這兩個詞語。 究竟Lamebook小型網站最終是否可以嘲諷性使用為由,於商標侵權大戰中,戰勝目前全球最熱門社交網站Facebook,容我們拭目以待。
猶他州選民詳細資料遭網站公開,引起社會大眾關注據猶他州政府檔案存取及管理法(the Government Records Access and Management Act,簡稱GRAMA),該州選民註冊資料及投票歷史紀錄檔案屬於得公開資訊,據此,猶他州民得給付1,050元美金並填寫申請表,向政府申請取得全州選民數據庫之資料。 上開法令作為申請之依據,UTvoters.com創辦人Tom Alciere透過向該州政府申請並取得該州選民資訊後,建置該網站。透過該網站系統,任何人可查詢該州選民選舉資料。Tom Alciere指出,倘選民認為他們資訊被公布網站上並不合理,他們可以要求移除網站上的資訊,但這些資訊仍被記錄在該州數據庫中,且仍可被公開取得。 該州負責選舉主任委員Mark Thomas指出,倘能證明自身安全因資料遭公開而陷入危險,或具有某些情況如屬政府官員(例如州市長或參議員)等資料,基於安全考量,得移除數據庫之資料。 該州選民認為他們資料如同信用卡被竊一般的遭到洩漏,且不應被公開於網路;該州參議員Karen Mayne亦認為該不合理制度須做改變,政府一方面應鼓勵民眾參與投票,但非在過程中犧牲與公開選民的個人資料。 相關修正案之建議,限制該類資料僅能作為「政治」上的使用,且應排除與網路連結。若違反,則將面臨6個月以上有期徒刑及1,000美元以上之罰金。
瑞士洛桑管理學院公布《2025年IMD世界競爭力年報》瑞士洛桑管理學院(International Institute for Management Development, IMD)於2025年6月17日發布《2025年IMD世界競爭力年報》(IMD World Competitiveness Yearbook),針對全球69個國家與地區,從「經濟表現」、「政府效能」、「企業效能」及「基礎建設」四大面向進行綜合評比,瑞士、新加坡與香港分列前三,展現其制度穩定性與政策應變能力的優勢。 排名第一的瑞士,擁有強健的制度架構,且其「政府效能」與「基礎建設」表現卓越,然瑞士在「經濟表現」與「企業效能」表現略有下滑,主要與公共採購制度的透明度相關,當地企業反映,公共部門合約對外國投標者開放程度不足,限制市場競爭並影響外資參與。 新加坡「經濟表現」亮眼,使其整體競爭力維持在第二名,然因企業外移嚴重,其「企業效能」由去年的第二名滑落至第八,對未來競爭力構成威脅。 香港由第五名升至第三,四大面向皆有明顯進展,顯示其持續改善投資環境;且香港在企業效能方面表現出色,有效強化其作為全球金融中心的地位。 我國排名第六,較去年上升兩名,展現整體競爭力持續提升。四大面向表現均衡,尤以「經濟表現」與「企業效能」成績亮眼,顯示我國出口動能穩定,企業具備良好轉型能力與國際競爭力,科技產業持續發揮關鍵影響力。「政府效能」維持穩定,財政與稅制制度具備競爭優勢,對營商環境有正面助益。惟在「基礎建設」與社會面向方面,仍面臨人口結構變遷、能源轉型與永續發展等挑戰,需持續強化相關制度與政策配套,以確保長期發展動能。 總體而言,競爭力除經濟與治理外,亦受社會及供應鏈變動影響。未來各國應持續強化治理與創新能力;兼顧社會包容性與產業永續發展,以維持長期競爭力。
美國國家標準暨技術研究院發布「人工智慧風險管理框架:生成式AI概況」美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standard and Technology, NIST)2024年7月26日發布「人工智慧風險管理框架:生成式AI概況」(Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile),補充2023年1月發布的AI風險管理框架,協助組織識別生成式AI(Generative AI, GAI)可能引發的風險,並提出風險管理行動。GAI特有或加劇的12項主要風險包括: 1.化學、生物、放射性物質或核武器(chemical, biological, radiological and nuclear materials and agents, CBRN)之資訊或能力:GAI可能使惡意行為者更容易取得CBRN相關資訊、知識、材料或技術,以設計、開發、生產、使用CBRN。 2.虛假內容:GAI在回應輸入內容時,常自信地呈現錯誤或虛假內容,包括在同一情境下產出自相矛盾的內容。 3.危險、暴力或仇恨內容:GAI比其他技術能更輕易產生大規模煽動性、激進或威脅性內容,或美化暴力內容。 4.資料隱私:GAI訓練時需要大量資料,包括個人資料,可能產生透明度、個人資料自主權、資料違法目的外利用等風險。 5.環境影響:訓練、維護和運行GAI系統需使用大量能源而影響碳排放。 6.偏見或同質化(homogenization):GAI可能加劇對個人、群體或社會的偏見或刻板印象,例如要求生成醫生、律師或CEO圖像時,產出女性、少數族群或身障人士的比例較低。 7.人機互動:可能涉及系統與人類互動不良的風險,包括過度依賴GAI系統,或誤認GAI內容品質比其他來源內容品質更佳。 8.資訊完整性:GAI可能無意間擴大傳播虛假、不準確或誤導性內容,從而破壞資訊完整性,降低公眾對真實或有效資訊的信任。 9.資訊安全:可能降低攻擊門檻、更輕易實現自動化攻擊,或幫助發現新的資安風險,擴大可攻擊範圍。 10.智慧財產權:若GAI訓練資料中含有受著作權保護的資料,可能導致侵權,或在未經授權的情況下使用或假冒個人身分、肖像或聲音。 11.淫穢、貶低或虐待性內容:可能導致非法或非自願性的成人私密影像或兒童性虐待素材增加,進而造成隱私、心理、情感,甚至身體上傷害。 12.價值鏈和組件整合(component integration):購買資料集、訓練模型和軟體庫等第三方零組件時,若零組件未從適當途徑取得或未經妥善審查,可能導致下游使用者資訊不透明或難以問責。 為解決前述12項風險,本報告亦從「治理、映射、量測、管理」四大面向提出約200項行動建議,期能有助組織緩解並降低GAI的潛在危害。