美國白宮於2024年5月23日公開呼籲採取行動以打擊利用AI生成性影像,及未經當事人同意傳播真實影像的性虐待行為。此次呼籲源自白宮「解決線上騷擾與虐待問題工作小組」(Task Force to Address Online Harassment and Abuse)相關行動、總統第14110號行政命令-「安全、可靠且可信任之AI開發及利用」(Executive Order on the Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of Artificial Intelligence),以及尖端AI公司自願管理AI風險之承諾(Voluntary AI Commitments)。
白宮指出,迄今為止生成式AI已淪為性虐待的主要工具,同時,涉及未經同意散布或威脅散布私人性影像,亦將對受害者造成嚴重的心理傷害。白宮呼籲相關利害關係人透過自願性承諾,預防與減輕性虐待影像之影響,如:
(1)阻止性虐待影像獲利:
對於從事性虐待影像業務的網站或應用程式,支付平臺與金融機構可限制或拒絕對其提供支付服務。
(2)停止創建深偽性虐待影像
: 對於可透過AI生成性影像之網路服務或應用程式,雲端服務供應商與應用程式商店得減少此類網路服務或應用程式運作。此外,應用程式商店可要求應用程式開發人員採取措施,防止使用者製作非經當事人同意的AI生成性影像。
(3)防止散播性虐待影像:
應用程式與作業系統開發人員可啟用技術保護措施,以保護數位裝置上儲存之內容,防止未經當事人同意分享其影像。
(4)支援並參與為受害者提供有效補救措施之服務:
平臺與利害關係人可選擇與相關組織合作,使性虐待影像受害者可輕鬆且安全地從線上平臺中刪除未經同意之內容。此外,白宮亦呼籲國會修訂於2022年重新授權之「婦女暴力防制法」(Violence Against Women Act Reauthorization),延續並加強原有法律保護效力,同時為AI生成之性虐待影像的受害者提供關鍵援助資源。
美國眾議院法制委員會於七月十八日全體一致通過「專利法2007年改革法案」( Patent Reform Act of 2007),根據美國軟體與資訊工業協會( Software & Information Industry Association,簡稱SIIA)的總裁Ken Wasch表示,該修正案的通過是美國專利制度現代化的重要指標,而一個有效率且公正的專利制度對於繼續美國國內經濟發展並領導全世界經濟時具有舉足輕重的地位。眾議院的議員Howard Berman表示,對於美國專利核發品質低落、花費高昂及時間冗長的訴訟程序已經嚴重地阻礙到創新力與創造力。這次修法的目的在於改善專利的品質、嚇阻專利所有人權利的濫用、以異議專利的有效性的方式以提供更有意義且低花費的替代式專利訴訟、並讓美國專利法能與其他國家的專利法調合。 該法案除了通過的部分包括「不正當行為」(Inequitable Conduct )、「犯罪地的限制」(Restrictions on Venue)、「損害賠償的取得」(Awards of Damage)修正。最令人注意的是,刪除了最具爭議的「專利權核准後審查程序」( Posted- granted Review),該程序並無時間的限制,而始得專利侵權訴訟中之被告能夠對專利之有效性向美國專利商標局提出再審的請求。法制委員會對此程序舉行多次公聽會,但修正案仍以增加現有「專利再審制度」( Reexamination)的方式取代之。 實務界認為,本修正案會使得專利的價值降低,而使得一些非以製造產品為公司營運目的,但專事經營擁有並實施專利權為主要歲收來源的「專利巨人」(Patent Tolls)公司生存困難。
FCC提出推動10年國家寬頻計畫2009年2月美國總統歐巴馬簽署美國振興經濟方案,釋出72億美元擴展寬頻網路連結應用,以網路開放為前提,要求聯邦通訊委員會提出國家寬頻計劃。美國聯邦通訊委員會(FCC )在2010年3月12日公布將推動一項歷時十年的遠大計畫,希望透過建立高速網際網路,重塑美國媒體與科技優先順序的概念。該計畫預定2010年3月16日送交國會。 這項計畫反映美國正視寬頻網路正逐漸成為取代電話與廣播電視業的普通媒介,工作重點在於強化網際網路存取方便性。該項計畫的重點包括補助網際網路提供者佈建偏遠地區的網路服務、拍賣頻譜以供無線寬頻設備使用,以及發展新型態的有線電視與上網功能之全面式機上盒。 此一計畫牽涉數百億美元的聯邦經費,但FCC認為,應可透過拍賣頻譜自給自足。此外,該計畫中的部分建議,尚須國會採取行動與業者支持才能落實,至於使用者恐怕要在數年後才能看到效果。 目前美國在使用寬頻與高速上網等方面落後包括亞洲國家在內的許多國家,約超過30%的美國人無法上網,原因是負擔不起或是沒有意願使用。而FCC的計畫希望能將美國打造成一個完全網路連結的環境,透過還有待矽谷研發的無線裝置讓民眾能快速上網取得健保資訊、進行網路學習,以及進行警民連線。 不過,FCC必須審慎處理既有業者上網費率與品質的問題,此外,不少電視業者以供公眾利益為由反對,並抗拒交回頻譜,以及認為這樣計畫將會導致訊號覆蓋及干擾的問題。
日本訂定氫燃料基本戰略,推廣氫燃料使用並降低碳排放。日本於2017年12月26日「第2次再生能源及氫氣等閣員會議」中,作為跨省廳之國家戰略,訂定「氫燃料基本戰略」(下稱「本戰略」),2050年為展望,以活用及普及氫燃料為目標,訂定至2030年為止之政府及民間共同行動計畫。此係在2017年4月召開之「第2次再生能源及氫氣等閣員會議」中,安倍總理大臣提出為了實現世界先驅之「氫經濟」,政府應為一體化策略實施,指示於年度內訂定基本戰略。為此,經濟產業省(下稱「經產省」)邀集產官學專家,召開「氫氣及燃料電池戰略協議會」為討論審議,擬定本戰略。其提示出2050年之未來之願景,從氫氣的生產到利用之過程,跨各省廳之管制改革、技術開發關鍵基礎設施的整備等各種政策,在同一目標下為整合,擬定過程中有經產省、國土交通省、環境省、文部科學省及內閣府為共同決定。 氫燃料基本戰略之訂定,欲解決之兩大課題: 第一,能源供給途徑多樣化及自給率的提高:日本94%的能源需依靠從海外輸入化石燃料,自給率僅有6-7%,自動車98%的燃料為石油,其中87%需從中東輸入。火力發電場所消費的燃料中,液態天然氣(LNG)所佔比例也在上升中,而LNG也幾乎全靠輸入。 第二,CO2排出量的削減。日本政府2030年度之CO2排出量預定比2013年度削減25%為目標。但是,受到東日本大地震後福島第一核能發電廠事故的影響,日本國內之核能電廠幾乎都停止運轉,因此LNG火力發電廠的運轉率也提高。LNG比起煤炭或石油,其燃燒時產生CO2之量較為少,但是現在日本電力的大部分是倚賴LNG火力發電,CO2排出量仍是增加中。 因此本次決定之氫燃料基本戰略,係以確實建構日本能源安全供給體制,並同時刪減CO2排出量為目標,能源如過度倚賴化石燃料,則係違反此二大目標,因此活用不產生CO2的氫燃料。但是日本活用氫燃料之狀況,尚處於極小規模,或者是實驗階段。把氫燃料作為能源之燃料電池車(FCV),其流通數量也非常少,而氫燃料販賣價格也並非便宜。 氫燃料戰略之目標係以大幅提高氫燃料消費量,降低其價格為目的。現在日本氫燃料年間約200噸消費,預定2020年提高至4000噸,2030年提高至30萬噸,同時並整備相關商用流通網。為了提高氫燃料消費量,需實現低成本氫燃料利用,使氫燃料之價格如同汽油及LNG同一程度之成本。現在1Nm3約為100日圓,2030年降低至30日圓,最終以20日圓為目標,約為目前價格之5分之一為目標,在包含環境上價值考量,使其具備與既有能源有同等競爭力。 實現此一目標需具備:1.以便宜原料製造氫, 建立氫大量製造與大量輸送之供應鏈;2.燃料電池汽車(FCV)、發電、產業利用等大量氫燃料利用及技術之開發。 以便宜原料製造氫, 建立氫大量製造與大量輸送之供應鏈 透過活用海外未利用資源,以澳洲之「褐碳」以及汶萊之未利用瓦斯等得製造氫,目前正在大力推動國際氫燃料供應鏈之開發計畫。水分含量多之褐碳,價格低廉,製造氫氣過程中產生之CO2,利用目前正在研究進行中之CCS技術(「Carbon dioxide Capture and Storage,CO2回收及貯留技術),將可製造低廉氫氣。為了將此等海外製造之氫氣輸送至日本,使設備大規模化,並開發特殊船舶運輸等,建立國際氫燃料供應鏈。再生能源採用的擴大與活化地方:再生能源利用擴大化下,為了確保能源穩定供應,以及有必要為剩餘電力之貯藏,使用過度發電之再生能源製造氫燃料(power to gas技術)而為貯藏,為可選擇之方法,目前正在福島浪江町進行相關實證。 燃料電池汽車、發電、產業利用等大量氫燃料之利用 (1)電力領域的活用:前述氫氣國際供應鏈建立後,2030年商用化實現,以17日圓/kwh為目標,氫燃料年間供應量約30萬噸左右(發電容量約為1GW)。未來,包含其環境上價值,與既有LNG火力發電具備相等之成本競爭力為目標。其供應量。年間500萬噸~1000萬噸左右(發電容量16~30GW)。2018年1月開始在神戶市港灣人工島(Port Island),以氫作為能源,提供街區電力與熱能,為世界首先之實證進行。 (2)交通上之運用:FCV預計至2020年為止,4萬台左右之普及程度,2025年20萬台左右,2030年80萬台左右為目標。氫氣充填站,2020年為止160站、2025年320站,2020年代後半使氫氣站事業自立化。因此,管制改革、技術開發及官民(公私)一體為氫氣充填站之策略整備,三者共同推進。 燃料電池(FC)巴士2020年引進100台左右、2030年為止1200台左右。(FC)燃料電池堆高機2020年引進500台左右,2030年1萬台左右。其他如:燃料電池卡車、燃料電池小型船舶等。 (3)家庭利用:家庭用氫燃料電池(ENE FARM),係以液態瓦斯作為能源裝置,使用改質器取得氫,再與空氣中氧發生化學變化,產生電力與熱能,同時供應電力與熱水。發電過程不產生CO2,但是改質過程抽出氫時,會排出CO2。降低價格,使其普遍化為目標,固體高分子型燃料電池(PEFC)在2020年約為80萬日圓,固態酸化物燃料電池(SOFC)約為100萬日圓價格。在集合住宅及寒冷地區、歐洲等需求較大都市,開拓其市場。2030年以後,開發不產生CO2之氫燃料,擴大引進純氫燃料電池熱電聯產。 其他例如: (4)擴大產業利用。 (5)革新技術開發。 (6)促進國民理解與地方合作。 (7)國際標準化作業等。 此一氫燃料戰略之推行下,本年3月5日為了擴大普及FCV,由氫氣充填營運業者、汽車製造業者、金融投資等11家公司,共同進行氫氣充填站整備事業,設立「日本氫氣充填站網路合作公司(英文名稱:Japan H2 Mobility,下稱「JHyM」)」,加速並具體化氫氣充填站之機制,今後以JHyM為中心,推動相關政策與事業經營。預定,本年春天再設立8個充氣站,完成開設100個氫氣充填站之目標。
因應使用「生成式AI(Generative AI)」工具的營業秘密管理強化建議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)