美國商務部產業安全局(Bureau of Industry and Security,下稱BIS)於2024年7月1日發布出口管制刑事與行政執法案例彙編—《別讓這些事情發生在你身上!》(Don’t Let This Happen to You)。彙編內容除介紹BIS各單位的工作目標與組織架構外,也概述主管機關的裁罰手段,包括刑事及行政裁罰、避免行為人即將發生或繼續違法出口、再出口或國內移轉所採取之限制措施(Denial of Export Privileges)、列管制清單、沒收資產等;亦提供人民救濟管道,如提早通報違法行為的自願自主揭露(Voluntary Self-Disclosures)規定等;更收錄新的執法案例。
該彙編以中國、俄羅斯、伊朗及其他地區之出口目的地為主軸,就管制理由涉及國家安全、軍事、大規模毀滅性武器等理由,分別介紹重點違法案例。提供產、學界識別違法行為時之參考。
對於2024年結案的重點案例,重點摘要如下:
1.愛沙尼亞T公司違反美國出口管制規定,非法將「座標磨床」(jig grinder)輸往俄羅斯,分別遭罰34萬美金及48萬美金。
2.英國籍F氏意圖自美國違法輸出工業微波系統(industrial microwave system)及反無人機系統(counter-drone system)至伊朗,遭判18個月有期徒刑。
3.印第安納大學(Indiana University)的布魯明頓果蠅庫存中心(Bloomington Drosophila Stock Center)向多個國家的研究機構及大學出口含有蓖麻毒素A 亞基轉基因(transgenes of the A subunit of the ricin toxin)的轉基因果蠅,而未申請出口許可,遭停止出口,並須對行政人員進行出口管制教育訓練。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
澳洲雪梨聯邦法院於本月 24 日對分散式 P2P 業者 Kazaa 發出命令,要求 Kazaa 營運商 Sharman Networks 必須在 10 日內( 12 月 5 日之前),在其提供下載的軟體中加入關鍵字過濾技術( keyword filter system ),否則應立即停止營運。市場人士普遍認為 Kazaa 暫時停止營運的可能性相當地高。 源起於去年底澳洲當地唱片業者控告 Kazaa 一案,今年 9 月 5 日澳洲聯邦法院認定 Kazaa 營運商 Sharman Networks 構成著作權侵害,除判決唱片業者勝訴外,法院並判定 Kazaa 必須在 2 個月內修改其軟體程式,加入相關過濾技術,以避免使用者傳輸違法音樂檔案;另一方面,判決賦予唱片業界得提交 3000 個關鍵字名單 ( 包括了曲目及歌手姓名 ) 要求 Kazaa 加以過濾的權利,該名單並得每兩週加以更新。 直至本月 24 日, Kazaa 仍表示其無法控制高達 100 萬使用者的個人行為,拒絕修改其提供下載的 P2P 軟體,導致聯邦法院不得不下達最後通牒。 Kazaa 營運商 Sharman Networks 雖已提起上訴,但在現時關鍵字過濾技術實施不易之下,澳洲 Kazaa 恐將步上已於本月 7 日關閉的 Grokster 後塵。
英國個人資料保護最新案例發展及其對我國法制之啟示 歐盟執委會提出「具可信度之人工智慧倫理指引」歐盟執委會人工智慧高級專家小組(High-Level Expert Group on Artificial Intelligence)於2019年4月8日公布「具可信度之人工智慧倫理指引」(Ethics Guidelines For Trustworthy AI)。該指引首先指出,具可信度之人工智慧需具備三個關鍵特徵:(1)合法(Lawful):應遵守所有適用於人工智慧之法規;(2)合乎倫理(Ethical):確保人工智慧符合倫理原則與價值;(3)健全(Robust):自技術與社會層面觀之,避免人工智慧於無意間造成傷害。 該指引並進一步指出人工智慧應遵守以下四項倫理原則: (1) 尊重人類之自主權(Respect for Human Autonomy):歐盟之核心價值在於尊重人類之自由與自主,與人工智慧系統互動之個人,仍應享有充分且有效之自我決定空間。因此,人工智慧之運用,不應脅迫、欺騙或操縱人類,人工智慧應被設計為輔助與增強人類之社會文化技能與認知。 (2) 避免傷害(Prevention of Harm):人工智慧不應對人類造成不利之影響,亦不應加劇既有的衝突或傷害。人工智慧之系統運行環境應具備安全性,技術上則應健全,且確保不會被惡意濫用。此外,弱勢族群應於人工智慧運用中受到更多關注,並被視為服務對象。 (3) 公平(Fairness):人工智慧系統之開發、布建與利用,必須具備公平性。除了透過實質承諾與規範,進行平等與公正之利益與成本分配外,亦須透過救濟程序確保個人或特定族群不受到歧視與偏見之侵害,並可對人工智慧之自動化決策結果提出質疑,且獲得有效之補救。 (4) 可解釋性(Explicability):人工智慧應盡量避免黑箱(Black Box)決策,其系統處理程序須公開透明,並盡可能使相關決策結果具備可解釋性,分析特定訊息可能導致之決策結果,此外亦需具備可溯性且可接受審核。
數位內容通路商收購相關支援技術數位內容於廣播應用上銷售與管理解決方案的領導廠商拜斯法爾 (Pathfire, Inc)於日前收購了相關的支援技術 Digital Media Gateway (DMG) Server Connect for Programming,並將此一技術應用於十二個廣播站上。 在技術整合之後, 拜斯法爾的程式聯結伺服器,將得以直接將 DMG伺服器之數位內容傳輸至廣播站的空中播送伺服器,並保留原先的數位格式。 隨著廣播電視的數位化,數位內容、廣播電視與相關數位技術的整合,應是未來發展的趨勢。相關技術的整合與相關企業的轉投資與併購,應會持續增加。政府在擬定政策與相關法令之時,宜事先掌握相關趨勢,因勢利導,以達事半功倍之效。