2023年4月韓國政府公布「數位平台政府(디지털플랫폼정부위원회,Digital Platform Government)實施計畫」,促使政府全面結合人工智慧和資料運用,打破過往部會機關個別發展數位專業的阻隔,為國民提供數位化整合的政府服務,並鼓勵企業創新。
「數位平台政府」為2022年新任總統尹錫悅推行的政府改革措施之一,同年7月頒定組織條例,成立直屬於總統之「數位平台政府委員會」,委任財政、科學、行政及個資保護4部會首長及19位專家組成。數位平台政府實施計畫預計2027年完成,計畫訂出4項數位平台政府關鍵服務任務,任務目標與對應措施如下:
(1)政府為人民服務:建立政府綜合服務窗口,統整中央、地方各級單位之千餘種稅捐、福利等內容,提供如「青年政策整合」之個性化便利服務,以減少人民不便與潛在社會問題。
(2)智慧的一體式政府:擴大機構間資料的共享與利用,打破部會之間、中央和地方政府之間的資料孤島情形,目標串連1.7萬餘的政府系統,成為政府創新基礎設施,以靈活應對快速變化的外部環境。
(3)公私協力的成長平台:打造數位經濟生態系,以交通、安全、能源和城市為初步建置領域,後續擴展到醫療、環境和公共管理等,預計培養1萬家基於此生態系經營的SaaS(Software as a Service,軟體即服務)公司。
(4)可信賴的平台政府:加強人民對個人資料的控制權,將於數位政府平台中引入資料近用記錄檢查和管理功能,並採用「零信任」、「供應鏈安全」等機制提高安全性。
美國於2011年2月份啟動「更佳建築倡議」(Better Building Initiative)計劃,期在2020年達成降低工業和商業之能源密集度百分之二十的目標。展望2013年,美國能源部於2012年底發布該倡議之進度報告(Progress Report)。報告開宗明義指出若干有礙建築能源效率之投資障礙,擬如下: (1) 尚缺少能源效率投資成本節省之實證數據 (2) 尚缺少潛在市場和技術解決方案之相關資訊 (3) 能源效率作為商業最佳實踐尚未普遍被接受。基此,能源部致力於發展以下策略: (1) 創新產業研發 (2)促進能源效率投資 (3) 培育清潔能源之技術人員 (4) 強化聯邦公部門示範作用。 在創新產業研發面向,能源部成立「更佳建築聯盟」(Better Buildings Alliance),此乃結合零售、食品、商業房地產、醫療照護、高等教育產業,預計於2013年將擴大到州和地方層級;聯盟成員將承諾設定節能目標,擇定高效率之建築科技進行採購。其次,在促進能源效率投資上,報告指出,因市場尚缺乏相關數據資訊(data information),難就能源效率之市場價值(value)進行驗證;將建立起相關機制,作為未來融資和建築物改善的基礎。最後,在強化公部門示範作用上,透過聯邦能源管理計畫(Federal Energy Management Program, FEMP)和節能績效契約(Energy Savings Performance Contract, ESPC),持續強化能源技術服務公司(Energy Service Companies, ESCO)進行聯邦建築物節能效益之提升和擔保。 綜上,可得知建築能源效率數據資訊之欠缺乃目前美國能源部在推展「更佳建築倡議」面臨的最大問題。查美國國會於2012年12月初通過「美國製造業能源技術修正法案」(American Energy Manufacturing Technical Corrections Act),就前述聯邦能源管理計畫(FEMP)和資料蒐集標準(Data Collection)進行規範,相關法制政策趨勢殊值注意。
歐盟電子通訊市場之事前管制與界定 歐盟執委會發布指引以因應《人工智慧法》「禁止的人工智慧行為」條文實施歐盟執委會於2025年2月4日發布「關於禁止的人工智慧行為指引」(Commission Guidelines on Prohibited Artificial Intelligence Practices)(下稱「指引」)」,以因應歐盟《人工智慧法》(AI Act,下稱AIA)第5條關於「禁止的人工智慧行為」之規定。該規定自2月2日起正式實施,惟其內容僅臚列禁止行為而未深入闡釋其內涵,執委會特別制定本指引以避免產生歧義及混淆。 第5條明文禁止使用人工智慧系統進行有害行為,包括:利用潛意識技術或利用特定個人或群體之弱點進行有害操縱或欺騙行為、實施社會評分機制、進行個人犯罪風險預測、執行無特定目標之臉部影像蒐集、進行情緒識別分析、實施生物特徵分類、以及為執法目的而部署即時遠端生物特徵識別系統等。是以,指引就各禁止事項分別闡述其立法理由、禁止行為之具體內涵、構成要件、以及得以豁免適用之特定情形,並示例說明,具體詮釋條文規定。 此外,根據AIA規定,前述禁令僅適用於已在歐盟境內「投放市場」、「投入使用」或「使用」之人工智慧系統,惟對於「使用」一詞,並未予以明確定義。指引中特別闡明「使用」之定義,將其廣義解釋為涵蓋「系統投放市場或投入使用後,在其生命週期任何時刻的使用或部署。」 指引中亦指出,高風險AI系統的特定使用情境亦可能符合第5條的禁止要件,因而構成禁止行為,反之亦然。因此,AIA第5條宜與第6條關於高風險AI系統的規定交互參照應用。 AIA自通過後,如何進行條文內容解釋以及法律遵循義務成為各界持續討論之議題,本指引可提升AIA規範之明確性,有助於該法之落實。
關於軟體產品的智慧財產權保護建議近期軟體產品(特別是演算法)的智慧財產權保護受到各界廣泛注意,2022年12月美國實務界律師特別撰文對此提出相關智財權保護建議。軟體產品通常涉及演算法,指由人工智慧(AI)和分析組成,用於解決特定問題的一組規則。專利通常被企業預設為保護技術產品的最佳形式。 然而在2014年,美國最高法院在Alice Corp. v. CLS Bank International一案中可以發現將軟體申請專利保護可能存在風險,如:(一)軟體可能被認為是抽象概念(abstract ideas),非專利適格標的,而無法受專利法保護;(二)通常不易主張專利權,或可能在訴訟過程中因舉證責任造成機密資訊揭露等風險。因此該文作者認為難以受專利法保護之演算法、用於基於機器學習或訓練模型的資訊和資料集等軟體資料,亦可考慮透過營業秘密來保護,並提出以下營業秘密管理的建議: 1.員工教育訓練:建議企業可在僱傭的各階段(僱傭時、每年、終止時)採行相關措施、訓練,以減少營業秘密的竊用,及防止未來員工抗辯不知道該資訊是營業秘密。 2.機密標示:建議企業透過此階段審視組織對於機密文件之界定,再透過機密標示配合存取權限設定,協助企業控管與防止機密外流。 3.執行:瞭解需要受管理的營業秘密是什麼以及其為何重要。 4.監控和衡量員工參與度:建議企業採取相關監測機制檢視員工活動,及早發現離職動向與管控營業秘密資訊。 5.避免資訊揭露:建議企業應確保在向消費者或客戶行銷的過程中不洩露營業秘密,或至少採取相關保護措施,如簽訂保密契約。 6.確保資料安全:建議企業可建置網路安全策略、設置密碼、存取限制、外部設備使用下載或儲存限制等管控措施。 綜上所述,對於從事軟體開發的企業,除以專利保護產出成果外,還可從技術本質、後續是否容易主張、是否適合公開等面向,評估搭配營業秘密保護成果。並在選擇以營業秘密保護成果時,採行相關的管理措施避免營業秘密外洩而造成企業損失,包括:劃定需管理的營業秘密、制定員工教育訓練與相關管制措施,如機密標示、權限控管,並可搭配預警機制以便能夠即早發現異常。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)