英國交通部(Department for Transportation, DfT)於2023年8月30日提出「交通行動服務(MaaS)實務準則(Mobility as a Service: code of practice)」,內容針對MaaS之提供商,提出產品及服務建議。MaaS實務準則涵蓋包含以下五個面向,以提供MaaS廠商具體明確的產品設計及營運建議:
1. 交通包容性與近用性(accessibility),例如應盡力避免產品之AI演算法產生偏見、確保AI學習資料無偏差;產品介面應提供視覺、聽覺輔助功能;針對身障民眾應提供適當之交通路線建議,以及應提供偏鄉、無網路區域非線上(offline)服務管道;
2. 低碳運輸之推廣,如納入更多步行、單車等環保交通選項;
3. 友善之多元支付方式,如現金、數位支付、定期套票,並整合火車、地鐵、客運、公車之支付系統;
4. 資料分享與資料安全並重,保障使用者隱私,如採用公認之資料安全標準以及與同業簽訂資料共享契約;
5. 重視消費者權益保障,鼓勵平台間公平競爭,如釐清各參與者間之責任,避免消費者投訴無門,以及提供線上及非線上聯絡窗口,及時處理消費者需求等。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
日本經濟產業省於2021年10月20日公布第3屆「J-Startup」新創企業獲選名單。本次共選出50間企業,產業所涉及領域包含醫療、數位轉型、能源、太空等。獲選的企業將獲得政府及合作的民間組織所提供之支援,例如協助國內外活動展出、援助研究開發、增加投標機會、商談與其他企業合作等,預期創造出新創企業的成功範例。 「J-Startup」新創企業之選拔分為二階段,第一階段是由具備創業經驗之推薦委員(推薦委員由頂級風險投資人、大企業中與創新有相關之人才、學術單位專家等人員組成)基於新創企業的經營理念、國際性、成長發展性、對於社會議題的應對措施等考量,推薦在全球市場快速發展、具備有領導日本創新潛力之新創企業。第二階段由第三方外部審查委員(律師、學術專家等組成)審查選拔程序後,確定「J-Startup」新創企業名單。 「J-Startup」於2018年6月是由日本經濟產業省、日本貿易振興機構(JETRO)、新能源產業技術綜合開發機構(NEDO)共同創立營運,目的為培養出活躍於全球之新創企業。第1屆「J-Startup」(2018年6月)選拔出92間企業,第2屆(2019年6月)選拔出49間企業,再加上今年度所選拔出之50間企業,目前為止共計有188間新創企業獲選為「J-Startup」(第1屆、第2屆獲選企業中,有3間企業已解散或被併購)。
英國個人資料保護最新案例發展及其對我國法制之啟示 Deloitte 智財調查報告指出企業多重視營業秘密但缺乏管理意識與具體管理措施據2024年1月5日IAM報導(下稱IAM報導)依據Deloitte 2023年的研究報告(Deloitte IP 360 Survey)指出大部分的企業雖然有認知到營業秘密對於企業而言承載重大的價值,但仍通常缺乏管理的意識和具體措施,然而對於企業來說營業秘密管理卻是具有重要性的。 IAM報導綜整了一篇Deloitte 2023年的研究報告(Deloitte IP 360 Survey,下稱系爭報告),其針對橫跨15個國家、5大產業共57間公司的智慧財產管理成熟度進行調查分析,系爭報告指出大部分的企業針對專利、商標等註冊取得之智慧財產權多擁有成熟且全面的管理措施,但針對其他難以發現的無形資產(“hard-to-find” intangibles),如營業秘密、資料、know-how等,通常缺乏管理的意識和措施,例如:大約有29%的受訪者表示企業「未積極地捕獲」(原文為actively capture,大意指識別、管理和保護)營業秘密;約14%的受訪者表示企業未建立標準化流程或方針以識別營業秘密。並且,針對營業秘密的具體管理作法,IAM報導特別著重以下三點: 1.主動監測:僅僅只有25%的受訪者表示,企業有主動監測營業秘密之產出,並具有相關管制措施。 2.教育訓練:有42%的受訪者表示未受過營業秘密意識的訓練(trade secret awareness training)。IAM報導特別指出,若員工對於營業秘密的範圍以及重要性沒有概念,則營業秘密管理機制的建立也會失去其意義。 3.離職面談:即使有相當大比例的營業秘密訴訟源於離職員工,但在既有離職面談中是否有納入營業秘密意識訓練的調查上,僅有不到一半(47%)的受訪企業表示有做,24%的企業表示沒有做,還有29%的企業不確定是否有做。 綜上所述,系爭報告提出,許多企業在營業秘密的管理上仍有很大的進步空間,並提醒,在訴訟上只有營業秘密擁有者採取「合理保密措施」(包括建立標準化機制)來保護營業秘密時,在法律上才能獲得更大的保護以及獲得損害賠償的機會。 針對營業秘密管理制度建置,企業可參考資策會科法所發布之「營業秘密保護管理規範」,該規範從識別營業秘密開始,到營業秘密使用管理、員工管理(包含人員進用離職時應採取措施、教育訓練)等均有相關要求,可協助企業透過PDCA循環建置系統性營業秘密規範,補足缺乏的營業秘密管理意識和具體保密措施。 本文同步刊登於TIPS網(https://www.tips.org.tw)
歐盟執委會通過關於《人工智慧責任指令》之立法提案歐盟執委會(European Commission)於2022年9月28日通過《人工智慧責任指令》(AI Liability Directive)之立法提案,以補充2021年4月通過之《人工智慧法》草案(Artificial Intelligence Act)。鑑於人工智慧產品之不透明性、複雜性且具自主行為等多項特徵,受損害者往往難以舉證並獲得因人工智慧所造成之損害賠償,《人工智慧責任指令》立法提案即為促使因人工智慧而受有損害者,得以更容易獲得賠償,並減輕受損害者請求損害賠償之舉證責任。 《人工智慧責任指令》透過引入兩個主要方式:(一)可推翻之推定(rebuttable presumptions):人工智慧責任指令透過「因果關係推定(presumption of causality)」來減輕受損害者之舉證責任(burden of proof)。受損害者(不論是個人、企業或組織)若能證明人工智慧系統因過失或不遵守法規要求之義務,致其受有損害(包括基本權利在內之生命、健康、財產或隱私等),並且該損害與人工智慧系統之表現具有因果關係,法院即可推定該過失或不遵守義務之行為造成受損害者之損害。相對的,人工智慧之供應商或開發商等也可提供相關證據證明其過失不可能造成損害,或該損害係由其他原因所致,以推翻該損害之推定。(二)證據揭露機制(disclosure of evidence mechanism):若受害者之損害涉及高風險人工智慧時,得要求自該供應商或開發商等處獲取證據之權利。受害者透過證據揭露機制能夠較容易地尋求法律賠償,並得以找出究責的對象。 歐盟執委會認為以安全為導向的《人工智慧法》,為人工智慧訂定橫向規則,旨在降低風險和防止損害,但仍需要《人工智慧責任指令》之責任規定,以確保損害風險出現時,相關賠償得以被實現。但歐盟執委會仍選擇了較小的干預手段,《人工智慧責任指令》針對過失之責任制度進行改革,並未採取舉證責任倒置(a reversal of the burden of proof)之作法,而是透過「可推翻之推定」,一方面減輕受損害者之舉證責任,使受損害者得對影響人工智慧系統並產生過失或侵害行為之人提出損害賠償;另一方面賦予人工智慧之供應商或開發商等有機會推翻前揭造成損害之推定,以避免人工智慧系統之供應商或開發商面臨更高的責任風險,可能阻礙人工智慧產品和服務創新。