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」
據韓國媒體於2024年2月13日報導指出,越來越多韓國企業面臨因為營業秘密的外洩而導致企業虧損的問題,鑒於目前的韓國海關扣留制度(Customs Retention System)僅適用於對外公開的智慧財產權(如商標與專利),多方呼籲應將侵害企業內部營業秘密之侵權商品納入海關法的管制中,甚至有政黨提出法案,建議擴大海關法的適用範圍,禁止侵害韓國企業營業秘密的商品進出口。 該篇報導藉一起正在調查中的營業秘密侵害案件為例,涉案之韓國槍械零件製造商,以「前員工在職時,透過個人電子郵件與客戶進行業務往來,取得企業營業秘密資訊(包括設計圖),並於離職後,創設一間A企業並涉嫌出口利用獲得之營業秘密生產的侵權商品」為由,於2023年向該名離職員工提起訴訟,該案後經政府機關調查,最終於2024年2月底進行首次聽證會。 針對上述案件,國防產業相關人士(Defense Industry Insiders)指出,因為韓國海關僅得依法禁止專利、商標之侵權商品進出口,營業秘密的侵權商品在爭議案件調查期間仍可持續進出口。對此,韓國政黨提出了一項法案(下稱系爭法案),旨在修改海關法,從而允許海關扣留「侵害營業秘密的商品」以及「侵害國家指定的先進工業和國防技術的商品」。 該篇報導也指出,雖韓國海關局對於修法基本上持贊成態度,但也有相關疑慮,如:可能會因為海關扣留範圍的擴大被濫用於壓制競爭行為;相較於容易識別的商標侵權案,營業秘密的範圍很廣,界線模糊,可能造成海關難以立即識別侵權。 綜上,即使系爭法案有利於營業秘密侵權救濟,但仍有上述疑慮有待解決,故本議題仍值得持續關注。而本文仍建議相較於事後救濟,企業可參考資策會科法所發布之「營業秘密保護管理規範」,透過PDCA循環建置系統性營業秘密規範,協助企業從事前防範營業秘密侵權風險,始為企業長久經營之計。 本文同步刊登於TIPS網(https://www.tips.org.tw)
日立全球儲存科技公司對大陸微型硬碟製造商提起專利侵權訴訟硬碟製造商日立全球儲存科技公司(Hitachi Global Storage Technologies)聲明該公司已於2004年12月28日於北加州地方法院對中國大陸硬碟製造商南方匯通微型硬碟科技股份有限公司(GS Magicstor of China)及其位於加州Milpitas之聯合研究機構GS Magic and Riospring of Milpitas, CA提起專利侵權訴訟,主張南方匯通侵害日立對於生產硬碟所擁有的多項專利權,並希望獲得財產上損害賠償並永久禁止GS Magic繼續於美國製造、利用、進口、販售該侵權產品,求償額度目前尚未公佈。 日立所生產的一吋硬碟已被裝配於Apple的iPod Mini MP3隨身聽,該公司更計畫於今年開發更小的微型硬碟。
日本發布《首席AI長指引》與《實務手冊》,強化資料來源可溯,引導企業將AI風險納入資料治理框架2026年3月1日,日本人工智慧(AI)安全研究所(Japan AI Safety Institute, J-AISI)發布《首席AI長指引 1.00版》(Chief AI Officer Guidebook (Version 1.00),下稱指引)與《首席AI長設置與AI治理實施實務手冊 1.00版》(Practical Manual for Establishing a Chief AI Officer and Implementing AI Governance (Version 1.00),下稱實務手冊)。兩份文件旨於促進AI時代下的永續企業經營(sustainable business operations),提升產品與服務品質、建立客戶與使用者的信任。 一、指引與實務手冊概覽 指引內容包含設立「首席AI長」(Chief AI Officer, CAIO)職位之目的、職責。實務手冊內容則進一步指出一種組織模式,其中首席AI長為獨立的高階主管,直接向執行長匯報,並在首席AI長下設立AI治理辦公室,以及建議設立一個「跨部門AI指導委員會(Company-wide AI Steering Committee)」,成員包括首席AI長、首席資料長、首席資訊長、首席技術官、首席資訊安全官、法律合規部門、資料保護官、人力資源部門以及關鍵業務部門。各業務部門與系統所有者應依照既有標準運作,並向人工智慧治理辦公室和資料治理組織提供必要資訊。 二、將AI特定風險納入資料治理框架:降低幻覺與偏見之具體作法 在AI系統的生命週期中,資料品質影響決定模型效能、可解釋應與透明度。 首席AI長的職責為整合AI、資料與技術策略,於確保企業信任與風險管理之基礎下,驅動企業創新與數位轉型,並最大程度提升企業價值。因此,首席AI長應與首席資料長、法務部門協調,規範資料的生命週期、設定品質指標(Quality Metrics),並嚴格核實第三方素材授權(licenses for third-party materials)。 以下介紹文件建議之AI資料生命週期(資料蒐集)之管理作法: (一)區分資料用途:針對每個使用案例與模型,區分(1)AI模型訓練用資料;(2)AI訓練完成後,用於驗證與評測模型產出品質的評估資料(evaluation data),此類資料不參與模型的優化調整,僅客觀確認模型的準確度;(3)於AI模型運行過程中,使用者輸入的資料(data entered during inference),包含提示詞、上傳的文件及系統日誌(Logs)。 (二)資料分類:企業應依資料機敏程度進行分類,如機密、個資、內部及公開資訊等分類,以便加以定義資料之蒐集方式、儲存方式、資料遮罩要求(masking requirement,包含去識別化),以及控管資料傳輸至外部AI服務之權限。 (三)落實可追溯性與透明度文件:應透過實務手冊18.3之資料表(Datasheets)進行標準化記錄,包含 1. 基本資訊,如資料及名稱與版本;資料所有者;資料建立日期、最後更新日期等。 2. 目的與使用範圍,如資料集的用於訓練、評估、優化等;資料使用範圍限內部,或可對外提供等。 3. 組成與範圍,如記錄資料筆數與特徵概況;目標期間、區域與族群,如年齡、產業;資料格式,如文字/影像/音訊等。 4. 資料來源與蒐集方法,包含資料來源(內部系統、客戶提供的資料、公開資料、供應商提供的資料等);資料蒐集方法(日誌、調查、網路爬蟲等);是否取得資料主體同意等。 5. 資料品質與預處理(preprocessing),包含:紀錄去識別化等資料轉換流程;規範資料標記之品質管理機制。 6. 代表性與偏見,如列出AI預期使用情境與目標客群的一致性;特定性別、年齡、地區是否存在代表性不足的偏差等。 7. 隱私與法源依據,如資料是否包含個人資料或敏感資訊;資料處理之法律依據,如資料主體同意、契約等;採取之隱私保護措施,如去識別化等。 8. 授權、權利與資料反覆使用之條件:使用條件,如授權條款、是否允許商業使用等。 9. 安全性與存取控制:儲存位置,如資料中心、雲端或本地以及是否加密;資料之存取權限,如控管檢視、編輯、匯出等權限。 10. 資料保存與銷毀:記錄訓練資料、評估資料、輸入資料等不同類型資料之儲存期限,並規定如儲存期限過後,需以不可回復之方式銷毀資料,或必要時,應匿名後歸檔等規定。 三、接軌國內實務:企業可參考EDGS規範健全AI風險管理需求 面對AI資料生命週期管理,建議我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》。EDGS同樣強調數位資料歷程管理,從資料生成、保護到維護的管理流程,有效強化資料的完整性。透過導入EDGS,企業不僅能提升內部創新、數位轉型,更能在面對AI糾紛時,提供歷程紀錄,從源頭端落實首席AI長所要求的循證治理目標。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)