日本內閣府組成「AI時代的智慧財產權研討小組」,由東京大學副校長渡邊敏也作為主席於今(2023)年10月4日召開首次會議,為討論生成式AI(人工智慧)發展帶來的智慧財產權問題。討論主題包括法規範現況、在人類參與有限的情況下由生成式AI所產出之發明是否可以申請專利等,目標於年底前彙整、蒐集企業經營者待解決議題。亦將從其他法律的角度進行討論,例如:AI模仿商品形態是否亦受到日本《不正競爭防止法》之拘束;AI與專利之間的關係,依據日本《專利法》,專利權目前僅授予個人參與創造過程的發明,隨著AI技術的發展,預計會出現難以做出決策的情況,將討論諸如取得專利所須的人類參與程度等問題;以及擁有大量資料的權利持有者向AI開發者提供有償資料的優缺點。與會專家表示,希冀看到從鼓勵利用AI進行新創作和發明之角度出發。日本文化廳和其他相關組織亦同步討論AI生成的作品,若與現有之受著作權保護的作品相似時是否會侵害著作權之議題。
日本內閣府早先於今年5月公布「AI相關論點之初步整理」(AIに関する暫定的な論点整理),我國行政院於今年8月31日正式揭示國科會擬定之「行政院及所屬機關(構)使用生成式AI參考指引」草案,我國經濟部智慧局亦規劃研擬就AI生成物是否享有著作權或專利權、訓練資料合理使用範圍、企業強化營業秘密保護等3大面向建立AI指引,國內外AI相關指引議題均值得持續追蹤瞭解。另,企業無論是擔憂AI技術成果外洩、不慎侵害他人智財權或智財成果被生成式AI侵害之虞等,因應數位化趨勢與數位證據保全而應強化相關管理措施,資策會科法所發布之《營業秘密保護管理規範》、《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》協助企業檢視自身管理措施之符合性並促進有效的落實管理。
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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。
中國大陸有關網路預約出租汽車之規範中國大陸國務院法制辦公室前於2015年10月10日在網站上公告,有關其交通運輸部就《網路預約出租汽車經營服務管理暫行辦法(徵求意見稿)》對外徵求意見至同年11月9日止。該暫行辦法係因應利用網路建構服務平台,並提供非傳統之職業駕駛或營業車輛的運輸服務類型,如Uber等。 由前述公開資料觀之,中國大陸預計對Uber或相關業者,只要符合從事網路預約出租汽車經營服務,即納入交通運輸主管部門之管制範圍。且依提供服務類型不同,區分為網路預約出租汽車經營服務(指平台)、及網路預約出租汽車經營者(實際提供服務之業者)二大類,並分別進行管理,如不得提供類似計程車之巡遊載客。 此外,依目前規劃,國務院交通運輸主管部門(指交通運輸部)負責指導全國網路預約出租汽車管理工作,而縣級以上的人民政府,其交通運輸主管部門(如地方交通委員會或交通局)須實施網路預約出租汽車管理。如要求縣級以上之主管機關應建立監管平台及進行監督管理,如定期公開車輛、駕駛人及乘客評價等資訊外,網路預約出租汽車經營服務之平台及相關業者依該暫行辦法規定須取得「道路運輸經營許可證」,而從事該運輸服務所使用之車輛除限7人座以下,並應登記為出租客運、安裝衛星定位及報警裝置等,且須有「道路運輸證」。 另該暫行辦法不適用於對原屬巡遊出租汽車使用電信、互聯網等方式為乘客提供服務,及不以營利為目的之共乘,如通勤或節假日私人小客車合乘等類型。
英國無線電頻譜管理改革政策(下)--風險評估與對策 歐盟資通安全局發布《物聯網安全準則-安全的物聯網供應鏈》歐盟資通安全局(European Union Agency for Cybersecurity, ENISA)於2020年11月發布《物聯網安全準則-安全的物聯網供應鏈》(Guidelines for Securing the IoT – Secure Supply Chain for IoT),旨在解決IoT供應鏈安全性的相關資安挑戰,幫助IoT設備供應鏈中的所有利害關係人,在構建或評估IoT技術時作出更好的安全決策。 本文件分析IoT供應鏈各個不同階段的重要資安議題,包括概念構想階段、開發階段、生產製造階段、使用階段及退場階段等。概念構想階段對於建立基本安全基礎非常重要,應兼顧實體安全和網路安全。開發階段包含軟體和硬體,生產階段涉及複雜的上下游供應鏈,此二階段因參與者眾多,觸及的資安議題也相當複雜。例如駭客藉由植入惡意程式,進行違背系統預設用途的其他行為;或是因為舊版本的系統無法隨技術的推展進行更新,而產生系統漏洞。於使用階段,開發人員應與使用者緊密合作,持續監督IoT設備使用安全。退場階段則需要安全地處理IoT設備所蒐集的資料,以及考慮電子設備回收可能造成大量汙染的問題。 總體而言,解決IoT資安問題,需要各個利害關係人彼此建立信賴關係,並進一步培養網路安全相關專業知識。在產品設計上則須遵守現有共通的安全性原則,並對產品設計保持透明性,以符合資安要求。