加州州長Gavin Newsom 早先簽署了《加利福尼亞州適齡設計法》(California Age-Appropriate Design Code Act AB 2273,以下簡稱該法),2023年4月28日,倡議團體與聯邦政府官員提交一份意見陳述以支持該法,預計於2024年7月1日生效;針對提供線上服務、產品給18歲以下加州兒童的企業進行管制。
該法的適用範圍:
1. 倘若企業提供的線上服務、產品或功能符合以下條件,則受該法所規範:
(1) 提供服務的對象為兒童(年齡於13歲以下的孩童)之網路服務商。
(2) 所提供之服務包括兒童經常瀏覽的網站,或者確定是廣泛被兒童使用的線上服務、產品或功能。
2. CPRA(California Privacy Rights Act)所規範之「企業」,是位於加州並蒐集加州居民個人資料的營利性組織,其須滿足以下條件之一:
(1) 年度總收入超過 25,000,00美元,或是每年單獨或聯合購買、出售或共享100,000名以上加州居民或家庭的個人資料,或者年收入的50%以上來自出售或共享加州居民的個人資料。
(2) 該法不適用於網路寬頻服務、電信服務或實體買賣行為。
一. 規範內容
1. 資料保護影響評估:企業針對所營事業須完成資料保護評估,且必須每兩年自主進行資料安全確認。
2. 最高級別隱私權設置:企業對於兒童使用者,須預設最高等級之隱私權設置及保護。
3. 隱私政策和條款:企業必須簡明的提供隱私政策、服務條款和明確標準,並使用與兒童年齡相符的清晰語言,以便兒童理解語意。
(1) 將兒童依據年紀分為:0至5歲為「早期識字階段」、6至9歲為「核心小學階段」、10至12歲為「過渡階段」、13歲以上為「早期成年階段」。
(2) 定位服務:要求企業在兒童的活動或位置受到父母、監護人或其他消費者的監控或追蹤時,向兒童明確提醒。
該法針對兒童制定嚴謹的法規予以保護,確保兒童個人資料不會在沒有認知的情況下,因使用服務而被蒐集、處理及利用。該法特殊的地方為,對於未成年人進一步區分不同年齡段,若有明確區分出並針對各年齡段進行不同的告知事項設計,將更易使閱讀之未成年人明確了解個資告知內容,應值贊同。
2024年7月1日,美國實務界律師撰文針對使用生成式AI(Generative AI)工具可能導致的營業秘密外洩風險提出營業秘密保護管理的強化建議,其表示有研究指出約56%的工作者已經嘗試將生成式AI工具用於工作中,而員工輸入該工具的資訊中約有11%可能包含公司具有競爭力的敏感性資訊或客戶的敏感資訊,以Chat GPT為例,原始碼(Source Code)可能是第二多被提供給Chat GPT的機密資訊類型。系爭機密資訊可能被生成式AI工具提供者(AI Provider)用於訓練生成式AI模型等,進而導致洩漏;或生成式AI工具提供者可能會監控和存取公司輸入之資訊以檢查是否有不當使用,此時營業秘密可能在人工審查階段洩漏。 該篇文章提到,以法律要件而論,生成式AI有產生營業秘密之可能,因為營業秘密與著作權和專利不同之處在於「發明者不必是人類」;因此,由生成式 AI 工具協助產出的內容可能被視為營業秘密,其範圍可能包括:公司的內部 AI 平台、基礎的訓練算法和模型、輸入參數和輸出結果等。惟基於目前實務上尚未有相關案例,故生成式AI輸出結果在法律上受保護的範圍與條件仍需待後續的判例來加以明確。 實務專家提出,即使訴訟上尚未明確,企業仍可透過事前的管理措施來保護或避免營業秘密洩露,以下綜整成「人員」與「技術」兩個面向分述之: 一、人員面: 1.員工(教育訓練、合約) 在員工管理上,建議透過教育訓練使員工了解到營業秘密之定義及保護措施,並告知向生成式AI工具提供敏感資訊的風險與潛在後果;培訓後,亦可進一步限制能夠使用AI工具的員工範圍,如只有經過培訓及授權之員工才能夠存取這些AI工具。 在合約方面,建議公司可與員工簽訂或更新保密契約,納入使用生成式AI的指導方針,例如:明確規定禁止向生成式AI工具輸入公司營業秘密、客戶數據、財務信息、未公開的產品計劃等機密資訊;亦可增加相關限制或聲明條款,如「在生成式AI工具中揭露之資訊只屬於公司」、「限制公司資訊僅能存儲於公司的私有雲上」等條款。 2.生成式AI工具提供者(合約) 針對外部管理時,公司亦可透過「終端使用者授權合約(End User License Agreement,簡稱EULA)」來限制生成式AI工具提供者對於公司在該工具上「輸入內容」之使用,如輸入內容不可以被用於訓練基礎模型,或者該訓練之模型只能用在資訊提供的公司。 二、技術方面: 建議公司購買或開發自有的生成式AI工具,並將一切使用行為限縮在公司的私有雲或私有伺服器中;或透過加密、防火牆或多種編碼指令(Programmed)來避免揭露特定類型的資訊或限制上傳文件的大小或類型,防止機密資訊被誤輸入,其舉出三星公司(Samsung)公司為例,三星已限制使用Chat GPT的用戶的上傳容量為1024位元組(Bytes),以防止輸入大型文件。 綜上所述,實務界對於使用生成式AI工具可能的營業秘密風險,相對於尚未可知的訴訟攻防,律師更推薦企業透過訴訟前積極的管理來避免風險。本文建議企業可將前述建議之作法融入資策會科法所創意智財中心於2023年發布「營業秘密保護管理規範」中,換言之,企業可透過「營業秘密保護管理規範」十個單元(包括從最高管理階層角色開始的整體規劃建議、營業秘密範圍確定、營業秘密使用行為管理、員工管理、網路與環境設備管理、外部活動管理,甚至是後端的爭議處理機制,如何監督與改善等)的PDCA管理循環建立基礎的營業秘密管理,更可以透過上述建議的做法(對單元5.使用管理、單元6.1保密約定、單元6.4教育訓練、單元7.網路與環境設備管理等單元)加強針對生成式AI工具之管理。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
美國對法國數位服務稅採取301條款貿易報復美國貿易代表署(Office of the United States Trade Representative, USTR)於2020年7月10日針對法國數位服務稅(Digital Services Tax)首度採取「301條款」貿易報復。《1974年貿易法》第301條授權美國政府在對外之國際貿易協定未獲執行,或貿易夥伴採取不公平貿易行為時,進行調查及後續的貿易報復。法國作為全球第一個課徵數位服務稅的國家,法國國民議會於2019年7月11日通過數位服務稅,美國隨即於2019年7月16日開啟「301條款調查」並召開公聽會。美國貿易代表署於2019年12月6日發布調查報告(Report on France’s Digital Services Tax)指出法國數位服務稅是針對美國不合理或歧視性的貿易帳礙。美國總統川普和法國總理馬克宏於2020年1月23日達成暫緩數位服務稅課徵之共識,然而法國在6月再度實施數位服務稅。美國遂對法國啟動「301條款」貿易報復,貿易報復項目係法國進口美國的化妝品、手提包等貨品課徵25%的稅,受波及的貨品粗估高達13億美元。儘管美國企圖透過貿易報復作為警示,許多國家仍持續研擬採取或已經開始課徵數位服務稅。美國貿易代表署指出:「過去兩年,部分國家研擬或已經開始採取數位服務稅,而有相當多的證據可以證明數位服務稅是針對美國大型科技公司。」繼法國之後,美國貿易代表署於2020年6月2日再度開啟「301條款調查」,此次調查對象包括奧地利、巴西、捷克、歐盟、印度、印尼、義大利、西班牙、土耳其和英國等。
歐洲食品安全局頒佈利益申報實施細則為了有效管理歐洲食品安全局(European Food Safety Authority, EFSA)內部各項活動間之利益管控與監督,EFSA日前於3月5日公布利益申報(Declarations of Interest, DOIs)施行規則(Implementing Rules),並計畫於2012年7月1日正式實施,且同時搭配一個為期4個月的過渡(Transition Period)配套措施方案。該利益申報施行規則,乃為EFSA於今年初所核准之「獨立性與科學決策過程」(Independence and Scientific Decision-Making Processes)政策的基礎規範項目之一。 本次EFSA所頒布之利益申報施行規則,其訂定之理由係因,原任職於EFSA旗下基因工程植物之首席風險評估專家,轉任至一家專門研發及生產該種植物之生物科技公司;為避免並且釐清相關因該事件所衍生之利益衝突問題,乃制定本規範。故此,為具體有效管理EFSA內部人員與其他涉及EFSA各項活動之機構間的利益監督事宜,EFSA遂進一步於今年初開始著手進行相關措施之規劃。目前該利益申報施行規則除了主要針對EFSA旗下之各層級人員訂定各項利益類型之規範準則外,更重要的是,其亦提供其旗下之專業科學研究人員,各項能有效具體確認其利益界線之劃分的保護措施。由於該利益申報施行規則授與EFSA選取與管理利益申報議題若干彈性,因此EFSA能具體且有效的利用相關規範延攬頂尖研究人員,進而協助EFSA提升其內部研發人員之創新研發能力。 政府機關成員之利益申報與迴避問題,乃為全球各國政府需面對之問題,而對於如何有效且彈性的進行相關議題之管控,更是相關政策制訂時需加以考量之點。EFSA之利益申報施行規則不僅有效管理內部人員之利益衝突與申報問題,同時亦藉由彈性的管理規範方式,延攬優秀頂尖人才,達到具體提升研發水準之功效;對此,EFSA之規範方式與運作成效,實值得加以觀察與效仿。
稻米基因定序大功告成,有助解決全球糧食問題由十個國家的科學家共同努力完成的「國際水稻基因組定序計畫( IRGSP )」,其研究成果刊登於最新一期的 Nature 期刊。科學家們共同解讀水稻 12 條染色體的基因密碼,未來將根據這些密碼來控制水稻的生長和結穗,可望有助解決全球糧食問題。 依聯合國統計資料顯示,水稻是全球人口 20% 的食物能量來源,而在全球人口持續擴增之情況下, 2025 年必須提高 30% 的水稻產量,才能擁有足夠糧食。 自1998 年起,本計畫即在日本主導之下,與中華民國、韓國、英國、加拿大、美國、巴西、印度、法國與中國等國之定序實驗室進行分工、共享,定序後的 DNA 序列將放在公開序列資料庫,供研究人員使用;而本計畫已在 2002 年底完成草圖,並陸續完成彌補空隙與基因註解工作。本計畫之成果於近幾年來,已陸續協助辨識數個影響重要農藝性狀的基因,例如,影響植物生長勢、提高水稻產量的基因、改變水稻光週期、使優良栽培種得以擴展種植面積的基因、控制植株高度的基因等。 水稻基因組定序工作之完成宣告後基因組時代的正式來臨,而完成此一世紀任務之際,善用相關經驗與新知,以投入水稻的深入研究工作,將能台灣水稻及其他作物的遺傳育種研究提供實際幫助。