日本經濟產業省於2024年8月23日發布《IoT產品資安符合性評鑑制度建構方針》(IoT製品に対するセキュリティ適合性評価制度構築方針),以順應國際IoT產品資安政策趨勢,因應日益嚴重的資安威脅。
本制度為自願性認證制度,由情報處理推進機構(情報処理推進機構,簡稱IPA)擔任認證機構進行監督。以IoT產品為適用對象,制定共通因應資安威脅之最低標準,再依不同產品特性需求,制定不同符合性評鑑等級,依評鑑結果進行認證,授予認證標章。不同評鑑等級差異如下:
1.等級一:為共通因應資安威脅之最低標準,可由供應商進行自我評鑑,並以評鑑結果檢查清單申請認證標章,IPA僅會針對檢查清單進行形式確認。
2.等級二:係考量產品特性後,以等級一為基礎,制定應加強之標準,與等級一相同係由供應商評鑑,自我聲明符合標準,IPA僅會針對檢查清單進行形式確認。
3.等級三:係以政府機關或關鍵基礎設施業者為主要適用對象,須經過獨立第三方機構評鑑,並以IPA為認證機構進行認證,確保產品值得信賴。
本制度可協助採購者及使用者依資安需求,選用合適的IoT產品,亦有助於日本與國際IoT產品資安符合性評鑑制度進行協作,達成相互承認,減輕IoT產品供應商輸出海外之負擔。
2022年2月14日,美國著作權局(US Copyright Office)所屬之著作權審查委員會(Copyright Review Board),做出一件人工智慧(AI)創作作品不得申請著作權登記之決定,並聲明人類作者是著作權保護的必要前提。 本案申請人Stephen Thaler在2018年首次嘗試為AI「Creativity Machine」創作的藝術作品申請著作權登記,Stephen將Creativity Machine列為作者,並聲明其因擁有該AI而得透過美國著作權法第201條(b)項的受雇著作原則(work for hire)取得前述作品之所有權,且得為此作品申請著作權登記。然而,Stephen提出的申請沒有成功,著作權局認為依著作權法及相關判例,非出自於人類所作之作品不應受著作權保障,而本案AI之創作作品亦無人類的創意性投入或干預。在Stephen提出兩次複審後,著作權審查委員會在2022年做出機關最終決定,除重申僅人類之作品得受著作權保障以外,更進一步表示無權利能力的AI無法簽訂契約,故無受雇著作原則適用之可能。此外,著作權審查委員會亦指出受雇著作原則亦僅能表彰作品的所有權,並非作品是否得以受著作權保障之指標。 Stephen Thaler長年來不斷為AI之創作品爭取法律保護,除上述著作權外,其亦將名為DABUS的AI列為專利發明人,並以此就DABUS之發明在多個國家申請專利,而澳洲聯邦法院在2021年7月做出全球首個認為AI可作為專利發明人的判決。
美國「人工智慧應用管制指引」美國白宮科學與技術政策辦公室(The White House’s Office of Science and Technology Policy , OSTP)於2020年1月9日發布「人工智慧應用管制指引」(Guidance for Regulation of Artificial Intelligence Application),為美國政府機關起草人工智慧規範並進行管制時提供指引,該指引內要求各機關之規範應遵循以下10項人工智慧原則: 一.公眾對AI之信任:政府對AI之管制或其他措施應促進AI之可靠性、健全性,且於應用上應具備可信性。 二.公共參與:政府應提供機會讓利害關係人參與AI管制規範立法程序。 三.科學實證與資訊品質:科學實證與資訊品質:政府機關發展AI之相關技術資訊,應透過公開且可驗證之方式提供給大眾參考,以提高大眾對AI之信任與協助政策制定。 四.風險分析與管理:應採取以風險為基礎之分析評估方法,確認哪些風險係可接受之風險,或那些風險代表無法接受之損害或所失利易大於預期利益。 五.利益與成本:政府於擬定相關規範時,應小心評估AI對於整體社會之利益,與預期外之效果。 六.彈性:法規應持續滾動檢視與調修以因應AI之創新應用。 七.公平且無歧視:政府應針對AI之應用與決策,考量公平與無歧視相關議題。 八.揭露與透明:透明度與揭露程序之建立可提升公眾對AI應用之信任。 九.安全:政府應特別注意AI系統內所儲存或傳輸資訊之安全與相關安全維護控制措施。 十.跨機關合作:政府各部會或機構間應相互合作與分享經驗,以確保AI相關政策之一致性與可預測性。
世界智慧財產權組織(WIPO)發布《2021年全球創新指數報告》世界智慧財產權組織(WIPO)於2021年9月20日發布了第14版的《全球創新指數報告》(Global Innovation Index, GII),本報告以81項指標對全球132個經濟體的創新生態系進行評鑑,前十名分別為瑞士、瑞典、美國、英國、韓國、荷蘭、芬蘭、新加坡、丹麥、德國,亞洲表現最好的是韓國。 本報告指出,在COVID-19疫情期間,世界各國政府和企業對創新的投資並未減少,且健康相關產業、綠色相關產業、數位科技相關產業最受到矚目。 此外,今年的報告中新增了一個專章「全球創新追蹤」(global innovation tracker),其中針對科學與創新投資(science and innovation investments)這一組指標進一步的分析發現,2020年全球在科學出版數量增加了7.6%、在研發支出增加了8.5%、在創業投資增加了5.8%、在國際專利申請數量增加了3.5%。與2019年相比,國際專利申請數量以中國大陸增加16%最多,美國、韓國的申請數量也都穩定成長,但日本與多數歐洲國家的申請數量皆屬下降;而專利申請的技術領域以醫療技術、製藥技術、生物技術為主。整體而言,雖然疫情為全球經濟帶來嚴峻挑戰,但各國對於科學與創新的投資經費仍持續增加。
新冠疫情下日本的數位經濟實踐之路新冠疫情下日本的數位經濟實踐之路 資訊工業策進會科技法律研究所 2021年3月9日 2021年2月,日本經濟團體聯合會(以下簡稱「經團聯」)發布其所舉辦有關「後疫情時代的數位政府與數位經濟」之座談會研討內容。該座談會於2020年12月舉辦,主旨為探討日本持續推進數位轉型與邁向社會5.0目標之過程中,面對新冠肺炎疫情之擴大,有何待解決之課題[1]。 壹、主要問題 數位轉型之層面所涉甚廣,本文認為可初步分為政府面、企業面及個人面。首先,就政府面而言,可探討如何建立e化政府並提供民眾便捷服務。其次,就個人面而言,則可能涉及消費者資料之蒐集與個人隱私資料保護之議題。最後,就企業面而言,則包含同種企業或不同企業間彼此蒐集到的資料共享、利用及分析。 針對企業間,擔任數位經濟推進委員長之篠原弘道於會中指出,數位轉型致力於價值創新,然而,日本業界間的數位轉型存在一極大的待突破問題,即是彼此對於資料資源之分享,尚存不信任甚且互相猜疑,此將不利於資料共享之發展。篠原弘道進一步說明,數位轉型以突破空間與距離之屏障為特色,欲突破此一屏障有賴於民間企業彼此間的合作與信賴,僅只單一企業的資料本身無法有效達至此目標,呼籲日本國內企業能協力合作,強化數位流通與交流[2]。 執此,如何促進企業間的資料分享,建立互相信賴的關係,突破業界間彼此藩籬,即為官方及民間所應努力的目標。 貳、具體案例 就民間而言,日本已有民間發起之企業共享平台,例如2018年5月至12月,三菱房地產於東京車站周邊之大丸有地區進行實驗性的OMY(大手町、丸之內到有樂町一帶的區域,日本俗稱Daimaruyu,簡稱OMY))資料活化計畫,驗證跨行業別企業間的資料利用分配與有效性,期盼能將資料應用於促進該地區的經濟成長、帶動觀光發展,甚至規劃災害措施[3]。 提供該計畫資料服務平台的富士通有限公司經理池田榮次指出,該計畫為了建立彼此信任感,而非一味地僅關注於資料的分析,進行了多達12間公司之間的對談,並也得到了一定的成效。 參、事件評析 有關企業面的資料活用,本文認為可大致分為「單一公司」、「同業種內」及「異業種間」三者。單一公司之資料活用,以壽司郎為例,其將每盤菜餚均以IC標籤管理,藉以蒐集每盤菜餚之新鮮度、銷售情況。從而,累積之資料即可運用於掌握消費者喜好,並避免食材之浪費等[4]。同業種內則涉及相同類別的企業間,藉由共享資料以減低成本。例如不同藥物研發公司,藉由樣本試驗共享,從而擴增實驗母群體之數量[5]。異業公司則可能由位於同一地區之不同企業所構成,例如前揭大丸有OMY資料活用計畫。 經團聯所提出之議題,乃著眼於同業種內及異業種間的跨公司間資料交流不易,因而提出民間企業積極跨越藩籬之呼籲。我國於推動資料共享平台等相關政策時,亦可思考政府端可提供何種支持及資源,以側面促進同種或不同種企業間之資料共享意願;同時,如何令企業理解到彼此間的合作協力,將是新興價值得以開拓的寶貴契機,亦是一大值得省思之重點。 參考連結 日本經濟團體聯合會2月份月刊特集〈後疫情時代的數位政府與數位經濟〉https://www.keidanren.or.jp/journal/monthly/2021/02_zadankai.pdf [1]〈ポストコロナのデジタルガバメントとデジタルエコノミー〉,《経団連月刊》,2月号期,(2021)。 [2]同前註,頁15。 [3]〈異業種データ活用で、東京のビジネスエリアが生まれ変わる【前編】〉,Fujitsu Journal,https://blog.global.fujitsu.com/jp/2019-07-26/01/,(最後瀏覽日:2021/03/09)。 [4]〈15社のビッグデータ活用事例から学ぶ、成果につながる活用の方法〉,https://liskul.com/wm_bd10-4861#3_IC(最後瀏覽日:2021/3/9)。 [5]独立行政法人情報処理推進機構,〈データ利活用における重要情報共有管理に関する調査 調査実施報告書〉,頁9(2018)。