歐盟執委會(European Commission)於2024年1月24日發布AI創新政策套案(AI innovation package),將提供全面性的激勵措施,協助AI新創公司、中小企業與歐盟AI技術之發展。AI創新政策套案預計將修訂〈歐盟高效運算聯合承諾〉(the European High Performance Computing Joint Undertaking),以創建AI工廠(AI factories);成立AI辦公室(AI Office);並建立歐盟AI新創與創新交流(EU AI startup and innovation communication),重點分述如下:
(1)AI工廠:歐盟執委會在將2027年前透過〈歐盟高效運算聯合承諾〉投資80億歐元,在歐盟境內建設全新的超級電腦,或升級現有高效運算設備,實現高速機器學習(fast machine learning)與訓練大型通用AI模型(large general-purpose AI models),使AI新創公司有機會使用超級電腦與大型通用AI模型來開發各種AI應用。並且,AI工廠將坐落於大型資料存儲中心(large-scale data storage facility)周圍,讓AI模型於訓練時可取得大量可靠的資料。其次,AI工廠將藉由開放超級電腦來吸引大量人才,包含學生、研究員、科學家與新創業者,以培養歐盟高階AI人才,供未來歐盟持續發展可信任的AI(Trustworthy AI)。
(2)AI辦公室:該辦公室將設置於歐盟執委會內,用於確認與協調歐盟成員國AI政策的一致性。此外,該辦公室未來亦將用於監督即將通過之歐盟《AI法案》(AI Act)的執行成效。
(3)歐盟AI新創與創新交流:歐盟執委會將透過〈展望歐洲〉(Horizon Europe)與〈數位歐洲計畫〉(Digital Europe Programme),在2027年前投入40億歐元的公部門與私人投資,俾利歐盟開發生成式AI(Generative AI)模型。該政策套案亦將加速歐盟共同資料空間(Common European Data Spaces)之發展,使歐洲企業得取得可靠且具價值性之資料來訓練AI模型。最後,執委會將啟動歐盟〈生成式AI倡議〉(GenAI4EU initiative),將AI工廠所訓練之生成式AI應用於工業用與服務型機器人、醫療保健、生物科技與化學、材料與電池、製造與工程、車輛移動、氣候變遷與環境保護、網路安全、太空、農業等實際領域,刺激產業創新發展,改善人類生活。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
「促進整合產官學共同研究的大學概況調查書(産学官共同研究におけるマッチング促進のための大学ファクトブック)」為日本經濟產業省與文部科學省所共同設置的「促進創新產官學對話會議」議定後向外提出,期待藉此使企業更容易理解大學的產官學合作現狀,進一步實現正式的產官學連攜活動。 該概況調查書的先行版中收集整理了各大學整合產官學連攜的實績等資訊,2018年發布的正式版則統整日本327所大學的情報,擴充並更新了該概況調查書的內容,包含:1.產學連攜相關的聯絡窗口資訊等;2.產官學連攜活動的配套方針與往後期待重點化的事項;3.產學連攜之本部機能的相關情報;4.面向正式共同研究的配套措施,如平均交涉期間、跨領域型共同研究;5.各大學之專精領域及其實例;6.資金、資產及智慧財產相關連的持有使用狀況;7.大學發起的創投事業數及其支援體制;8.混合僱用制度的狀況。
歐盟發布新人工智慧規範,以風險程度判斷防止科技濫用歐盟執委會於2021年4月21日提出「人工智慧規則」(AI regulation)草案,成為第一個結合人工智慧法律架構及「歐盟人工智慧協調計畫」(Coordinated Plan on AI)的法律規範。規範主要係延續其2020年提出的「人工智慧白皮書」(White Paper on Artificial Intelligence)及「歐盟資料策略」(European Data Strategy),達到為避免人工智慧科技對人民基本權產生侵害,而提出此保護規範。 「人工智慧規則」也依原白皮書中所設的風險程度判斷法(risk-based approach)為標準,將科技運用依風險程度區分為:不可被接受風險(Unacceptable risk)、高風險(High-risk)、有限風險(Limited risk)及最小風險(Minimal risk)。 「不可被接受的風險」中全面禁止科技運用在任何違反歐盟價值及基本人權,或對歐盟人民有造成明顯隱私風險侵害上。如政府對人民進行「社會評分」制度或鼓勵兒童為危險行為的語音系統玩具等都屬於其範疇。 在「高風險」運用上,除了作為安全設備的系統及附件中所提出型態外,另將所有的「遠端生物辨識系統」(remote biometric identification systems)列入其中。規定原則上禁止執法機構於公眾場合使用相關的生物辨識系統,例外僅在有目的必要性時,才得使用,像尋找失蹤兒童、防止恐怖攻擊等。 而在為資料蒐集行為時,除對蒐集、分析行為有告知義務外,也應告知系統資料的準確性、安全性等,要求高度透明化(Transparency obligations)。不只是前述的不可被接受風險及高風險適用外,有限風險運用中的人工智慧聊天系統也需要在實際和系統互動前有充足的告知行為,以確保資料主體對資料蒐集及利用之情事有充足的認知。 在此新人工智慧規範中仍有許多部份需要加強與討論,但仍期望在2022年能發展到生效階段,以對人工智慧科技的應用多一層保障。
歐盟執委會發布《2019歐盟產業研發投資計分板》,美國和歐盟為世界研發投資最主要地區歐盟執委會(European Commission, EC)於2019年12月18日發布《2019歐盟產業研發投資計分板》(The 2019 EU Industrial R&D Investment Scoreboard)。產業研發投資計分板是歐盟每年出具一次的報告,2019年計分板報告包含2500家在2018-2019年間投入最多研發資金的企業,分別位於全球44個國家/地區,每一企業的研發投資金額超過3000萬歐元,總計約為8234億歐元,為全球研發支出的90%。在這2500家企業中,551家來自歐盟公司,為投資總額的25%;769家來自美國,為投資總額的38%;318家來自日本,佔13%;507家中國公司,佔12%。 報告中指出,2018年企業研發投資總額較2017年增加8.9%,主要是中國在全球研發資金投入比例不斷增加。另外,研發投資高度集中於大型企業;在這2500家企業中,前10大、前50大企業分別佔研發總額的15%和40%。前50大企業中,最多者為美國企業22家和歐盟企業17家。再從研發投資領域觀察,前三大領域分別為資通訊產業(38.7%)、健康(20.7%)和汽車產業(17.2%),佔總量的76.6%。但每一個國家重視的領域不盡相同,例如歐盟投資20%在資通訊、21.6%在健康、31%汽車,而美國的資通訊研發投資佔了52.8%、26.7%在健康,僅有7.6%在汽車。 再從個別企業研發投資排名來看,前四大企業分別為Alphabet、Samsung、Microsoft和Volkswagen。另外,報告統計在過去的15年中,有8家企業在全球研發投資金額排名中上升了70名以上,分別為:Alphabet、華為、蘋果、Facebook、阿里巴巴、Celgene、Gilead Sciences和德國馬牌;也代表這15年間資通訊、生技與汽車產業發展的重要性。
美國營業秘密之獨立經濟價值的認定趨勢變化2023年6月來自美國法院的兩份營業秘密意見,強調了獨立經濟價值的重要性,並打破過往學者認為該要件沒有判斷實益的擔憂。所謂的獨立經濟價值,是指任何資訊若要成為營業秘密,所需具備源自其保密狀態的經濟價值。由於兩份意見都不允許原告透過薄弱之推論與假設,來證明其營業秘密具有獨立之經濟價值,顯示出法院對獨立經濟價值之認定趨勢的變化。 其中一份意見來自美國第四巡迴上訴法院,該法院認為原告未能提供充分的證據證明其營業秘密之價值,並駁回原告以該公司被收購之價格或授權其專有資料庫VulnDB所得收入,作為其75項涉案營業秘密經濟價值的論點。美國第四巡迴上訴法院強調,原告不僅需證明所主張之營業秘密具有經濟價值,尚需證明該經濟價值源自所主張之營業秘密的保密狀態。 另一份意見來自美國俄亥俄州北區地方法院,該法院駁回了原告透過其執行長的宣誓書來證明所主張之營業秘密具有獨立經濟價值的作法。儘管該宣誓書討論了法院經常認定為營業秘密的資訊,比如交易的形式、未經審計的財務報表等,但美國俄亥俄州北區地方法院仍拒絕主觀證詞,要求原告提供所主張之營業秘密具有獨立經濟價值的客觀指標或理由。 企業該如何證明其營業秘密具有獨立之經濟價值? 企業可透過下列方式來證明其營業秘密具有獨立之經濟價值,包括: 1.開發成本:開發營業秘密的時間與材料成本,但過去的研發成本未必等於現在的經濟價值; 2.授權、租賃費:他人付費使用其營業秘密的事實; 3.內部通訊紀錄:他人承認該營業秘密所帶來的好處或前僱員、承包商與其競爭對手分享營業秘密的事實; 4.展現出優勢:透過營業秘密資訊獲得一份有價值的合約或滿足某些標準、條件之要求; 5.降低成本/提高效率:透過營業秘密減少原物料之投入及所需時間或提高生產之效率。 隨著美國法院對獨立經濟價值之認定趨勢的變化,營業秘密案件之原告所負的舉證責任將逐漸提高。據此,當企業欲提出不當使用營業秘密之損害賠償時,應盡早開始收集相關證據,以滿足法院對於營業秘密之獨立經濟價值的認定標準。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)。