美國勞工部發布「人工智慧及勞工福祉：開發人員與雇主的原則暨最佳實務」文件，要為雇主和員工創造雙贏
美國勞工部（Department of Labor）於2024年10月發布「人工智慧及勞工福祉：開發人員與雇主的原則暨最佳實務」（Artificial Intelligence and Worker Well-Being: Principles and Best Practices for Developers and Employers）參考文件（下稱本文件）。本文件係勞工部回應拜登總統2023年在其《AI安全行政命令》（Executive Order on the Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of Artificial Intelligence）中對勞工的承諾，作為行政命令中承諾的一部分，本文件為開發人員和雇主制定如何利用人工智慧技術開展業務的路線圖，同時確保勞工可從人工智慧創造的新機會中受益，並免受其潛在危害。
本文件以八項AI原則為基礎，提出最佳實踐作法，其重點如下。
1. 賦予勞工參與權（empowering workers）：開發人員和雇主履行各項原則時，應該秉持「賦予勞工參與權」的精神，並且將勞工的經驗與意見納入AI系統整個生命週期各環節的活動中。
2. 以合乎倫理的方式開發AI系統：開發人員應為AI系統建立標準，以利進行AI系統影響評估與稽核，保護勞工安全及權益，確保AI系統性能符合預期。
3. 建立AI治理和人類監督：組織應有明確的治理計畫，包括對AI系統的人類監督機制與定期評估流程。
4. 確保AI使用透明：雇主應事先告知員工或求職者關於AI系統之使用、使用目的及可能影響。雇主及開發人員應共同確保以清晰易懂的方式公開說明AI系統將如何蒐集、儲存及使用勞工的個資。
5. 保護勞工和就業權利：雇主使用AI系統時，除應保障其健康與安全外，不得侵犯或損害勞工的組織權、法定工資和工時等權利。
6. 使用AI以提升勞工技能（Enable Workers）：雇主應先了解AI系統如何協助勞工提高工作品質、所需技能、工作機會和風險，再決定採用AI系統。
7. 支援受AI影響的勞工：雇主應為受AI影響的勞工提供AI技能和其他職能培訓，必要時應提供組織內的其它工作機會。
8. 負責任使用勞工個資：開發人員和雇主應盡責保護和處理AI系統所蒐集、使用的勞工個資。
沈娟娟
法律研究員 編譯整理
U.S. DEPARTMENT OF LABORARTIFICIAL, Intelligence And Worker Well-being: Principles And Best Practices For Developers And Employers,
https://www.dol.gov/general/AI-Principles (last visited Oct. 24, 2024).
White House, Executive Order on the Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of Artificial Intelligence (Oct. 30, 2023),https://www.whitehouse.gov/briefing-room/presidential-actions/2023/10/30/executive-order-on-the-safe-secure-and-trustworthy-development-and-use-of-artificial-intelligence/ (last visited Oct. 24, 2024).
在歷經多次談判會議，由包括美國、歐盟、日本、韓國等11個國家共同參與的「反仿冒貿易協定（Anti-Counterfeiting Trade Agreement, 簡稱ACTA）」，終於在雪梨展開的最後談判回合（11月30日-12月4日）中獲得共識，並於日前正式對外發布ACTA協定文本內容。 該協定旨在透過跨國境的國際合作，有效打擊日益猖獗的盜版及仿冒問題，全文共計6章45條文，包括民、刑事執行、邊境措施等，且因應數位化時代對智慧財產權保護所帶來的衝擊，針對數位化環境智慧財產權的執行措施，也有相對應的規定（section 5: Enforcement of Intellectual Property Rights in the Digital Environment）。而ACTA協定文本尚須提交各簽約國政府或國會表決同意的程序，方能生效。 以歐盟為例，儘管遭受歐盟境內廣大的批評聲浪，歐盟國會於11月24日以驚險的半數通過爭議許久的「反仿冒貿易協定(Anti-Counterfeiting Trade Agreement, ACTA) 」。歐盟國會宣稱，透過ACTA協定的簽署，以國際合作的方式，將有助於解決現今猖獗的侵權問題，以落實智慧財產權的保障。尤其是針對歐盟境內的地理標誌（如Champagner、Spreewald-Gurken），未來將可透過跨國合作，提升對歐洲企業的保護。雖然現階段仍有許多問題未能達成共識，但至少ACTA協定啟動各國合作打擊仿冒的開端。 不過，雖然歐盟執委會一直以來對外“消毒“， ACTA協定的簽署前提是在符合歐盟現行法規的基礎上，並且不會對歐盟人民的基本權、個人隱私權保障造成威脅。但包括電子通 訊傳播業者（e-communications providers）、無疆界醫師組織等團體，都發表聲明，要求歐盟國會確保ACTA協定落實於各會員國內，不會影響改變歐盟既有的法制規範。包括是否引進三振條款，透過網路封鎖手段遏止侵權行為、是否以刑事手段制裁侵權人等爭議，勢必在各歐盟會員國提交其國會表決時，將引起極大的討論。
傳統織物及布料之圖樣是否能申請商標註冊—以「鬼滅之刃」為例最近不論在日本或是台灣，都吹起了一股鬼滅之刃的風潮。據統計，今年（2020）10月份所上映的鬼滅之刃劇場版，僅僅花了10天就達到超過100億日圓的票房收入。連日本首相菅義偉都在國會時質詢時說出「我也要用『全集中呼吸』來答辯」這番話。在這股風潮之下，出版者集英社有感於盜版猖獗，針對作品主角所穿的日本傳統服飾「羽織」的外觀圖樣申請商標，掀起網路上正反不同的討論。但是這樣的外觀圖樣是否可以申請商標呢？ 依據日本商標法第6條規定，如果無法做為區辨與他人業務相關商品或服務之標準時，亦即不具「自他識別力」時，不得做為商標申請註冊如：地模樣（台灣稱「連續圖樣」商標）原則上即不得申請註冊。一般來說，如果連續圖樣非如Louis Vuitton 的經典Epi皮革般廣為人知，均難以做為商標申請註冊。 因此，若是鬼滅之刃中所使用的日本傳統市松（連續方格）花紋（為主角炭治郎所穿）及大麻葉花紋（為主角禰豆子所穿），較不易被認定具有自他識別力，而主管機關也不會希望因為商標而造成日本傳統和服業者的困擾。 此外，包括Cosplay玩家在內的反對者，也認為這些本來就是傳統的圖案，如果可以註冊商標，恐壟斷連續圖樣的使用。目前日本特許廳上針對相關申請案正在審理中，是否會核准註冊，值得後續關注。
數位基礎建設的挑戰與未來-以歐盟「如何掌握歐洲的數位基礎建設需求？」白皮書為中心數位建設在數位化浪潮以及AI來臨的年代，顯得非常重要，也是世界各國重視的議題之一，歐盟於2024年2月提出了「如何掌握歐洲的數位基礎建設需求？」（WHITE PAPER How to master Europe's digital infrastructure needs?）白皮書來匯集專家意見至6月30日止。 數位基礎建設所涵範圍甚廣，包含資訊科技所有的技術系統以及網際網路等等。如果沒有這些建設，將無法順利完成數位轉型及提升競爭力，況且人工智慧以及物聯網時代的到來，正在改變全球消費者的習慣，因此落實數位基礎建設佈建具有相當之必要性。白皮書開門見山地提到數位基礎建設的諸多優點，但要完成目標，需克服許多難題。 數位基礎建設的佈建需投入大量資金，更需仰賴公私協力才可順利達標，因此難題主要圍繞在企業實力以及是否能夠有相當之吸引力，促使企業投資者以龐大的金流支援，而企業投資者之目標以獲利為原則，因此如果要吸引大量投資人進場，必須提出成功施行並獲利的案例來拋磚引玉。白皮書內也提到，歐洲境內固網行動匯流尤其光纖及5G網路覆蓋率較世界各國來的低，且歐盟因為成員國眾多，缺乏單一的市場，難統籌規範，更何況歐盟對於複雜的數位基礎建設生態中，針對參與者沒有明確規範，諸如投入電子通訊網路建置之雲端供應商其權利義務關係，使得參與者無所適從，如何去克服這些絆腳石將會是歐盟的重大挑戰。 為克服數位基礎建設的難題，白皮書建議以三個支柱作為框架，其一為打造共同連結的運算網路系統（Connected Collaborative Computing）作為歐盟經濟體的中樞神經；其二為建立單一的數位市場，整合各國市場機制並建立完善法規制度；最後為所有數位基礎建設須安全且富有韌性，否則遭到攻擊，將會威脅歐盟各國。 數位化的時代，不僅可提提升運作效能，更能促進永續發展，然而工欲善其事，必先利其器，數位基礎建設為不可少之一環，鑒於我國推動數位建設佈建也可能面臨投資誘因的難題，歐盟白皮書所提到的建議以及後續的發展，或許值得我國持續關注。
美國醫療保健領域對新興資料儲存系統理論「資料湖泊」(Data Lake)的應用在現今資訊流通快速蓬勃發展的時代，巨量資料(Big Data)帶來效率與生產力等龐大效益已無庸置疑。相較於將資料以「資料倉儲」(Data Warehouse)模式儲存，「資料湖泊」(Data Lake)被廣泛視為巨量資料快速演進的下一步。 美國的醫療保健領域為因應巨量資料發展並提升醫療保健系統的透明度與有責性，美國醫療保險與補助中心(Centers for Medicare & Medicaid Services, CMS)於2013年底建立CMS虛擬研究資料中心(Virtual Research Data Center, VRDC)，讓研究員能夠以安全有效率的方式取得並分析CMS的龐大醫療保健資料。此種資料倉儲模式會對進入的資料預先分類，並整合為特定形式以指導後續分析的方式。缺點在於為讓資料更易於分享，會進行「資料清理」(data cleaning)以檢測及刪除不正確資訊並將其轉換成機器可讀取格式，各資料版本會被強制整合為特別形式，但資料清理和轉換的過程會導致明顯的數據流失，對研究產生不利的限制。有鑑於此，為更有效益的應用巨量資料，Pentaho首席技術官James Dixon提出新的資料儲存理論—資料湖泊(Data Lake)，此概念於2011年7月21日首先被討論於美國《富士比》雜誌中，目前在英美國家公部門和民間企業間已被熱烈討論。 與Data Warehouse最大不同在於Data Lake可包含「未被清理的資料」(unclean data)，保持其最原始的形式。故使用者可取得最原始模式的資料，減少資源上處理數據的必要，讓來自全國各政府機關的資料來源更易於結合。Data Lake主要有四點特性：1.以低成本保存巨量資料(Size and low cost)2.維持資料高度真實性(Fidelity)3.資料易取得(Ease of accessibility)4.資料分析富彈性(Flexible)。儲存超過百萬筆病患資料的加州大學歐文分校醫療中心(UC Irvine Medical Center)即以Hadoop架構為技術建立了一個Data Lake，該中心能以最原始的形式儲存各種不同的紀錄數據直到日後需要被分析之時，可協助維持資料的來源與真實性，並得以不同形式的醫療數據進行分析項目，例如患者再住院可能性的預測分析。 但相對的Data Lake在安全性和檢視權限上也有一定的風險，尤其是醫療保健領域，因為這意味著病患的資料在個資生命週期裡隨時可被取得，因此資訊的取得應被嚴密控制以維持各層級的安全與保障，在建立安全的Data Lake之前，必須審慎考慮誰有資訊檢視權限以及透過什麼媒介取得Data Lake中的資料等問題。