美國The Center for Intellectual Property Understanding(CIPU,以提高人們的智慧財產管理素養和提倡阻止侵權行為為宗旨的教育推廣非營利組織)於2025年2月19日發布之「Manager and Entrepreneur IP Experience: The Limitations of On the Job Learning」報告指出,於美國從事智慧財產權的美國商業人士於智慧財產權相關問題時有兩大現象,包括:專利人員具備基本營業秘密素養之重要性與日常商務活動之商標、著作權問題日趨普遍。
針對前者,根據Ocean Tomo發布的市場研究,從1975年到2020年,無形資產佔整公司整體價值從17%提升至90%,可見智慧財產權在國際市場的重要性,這也表示有更多不同領域的專業人士在參與處理專利、著作權及商標之問題,包括非法律專業人士,例如工程師、行銷策略師和其他來自教育領域之人員等,但是這些人員之所學很少涉略智慧財產,將導致無法確實有效的因應智慧財產議題,進而造成付出代價高昂的溝通障礙以及難以認定專利是否具備商業應用等負面影響。而一些從事專利領域的人員指出,當了解營業秘密的重要性,將可使從事處理智慧財產相關工作的人員決定是否要保密抑或揭露公開揭露這些資訊。
至於後者,在本篇報告相關的研究指出,高商標註冊率和高獲利及股票回報價值的整體無形資產間存在正向關係。許多受訪者還提到透徹了解商標法對於發展品牌、降低責任風險的方式至關重要。對於生成式AI的領域的企業家,因為侵權和合理使用問題持續存在,所以著作權意識的重要性也隨之提升。而為公司管理著作權資產的專業人士時常有管理多樣化資產的機會,例如廣播、串流媒體的權利金及整個產業鏈的製作成本等。
因此,對於時常接觸智慧財產之產業之相關人員而言,應提供更多智慧財產權相關課程,開發可存取、使用者友善的資源,以彌平從事任何形式的智慧財產權的專業人員法律素養之差距,進而使這些人員足以應對日常業務上可能面臨的智慧財產問題。
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V2V(Vehicle-to-vehicle)通訊使用短程無線通訊技術(dedicated short-range radio communication, DSRC)交換周邊車輛速度與位置等相關訊息,並協助採取相對應措施,如警告駕駛前方車輛正在剎車,或於駕駛視線死角處有其他車輛正高速接近。因此,使用V2V通訊技術可有效避免車輛間相互碰撞、紓解交通壅塞之問題,對環保方面亦有所助益,然而,此技術於多數車輛間得以相互通訊時,方能最大化其效益。 V2V通訊技術可以每秒約10次之頻率,使車輛間相互廣播並接收全面之訊息,從而在一定距離範圍內360度「感知」其他車輛並與其他車輛進行「對話」。若將搭載V2V通訊技術之車輛配備適當的軟體或安全設備,車輛間即可利用接收到的有效訊息來避免潛在的事故威脅。V2V通訊技術可偵測出超過300公尺範圍之交通情況,包括因交通、地形或天氣影響而受人類駕駛忽略之危險,較傳統使用雷達系統或攝影鏡頭進行偵測之方式更為精準。 無論是機車、汽車、卡車及公車皆可使用V2V通訊技術以提升車輛安全系統的性能,車輛間之連接技術將成為協助駕駛發現潛在交通危機的輔助工具,有助於顯著減少每年因交通事故喪生之人數。
美國發表網路安全框架2014年2月12日,美國發表「網路安全框架(Cybersecurity Framework)」,該框架係由美國政府、企業及民間機構花費一年的時間共同發展而成,其蒐集了全球現有的標準、指引與最佳實務作法,最後由國家標準技術局(National Institute of Standard and Technology, NIST)彙整後所提出。 本框架主要可分成三大部份: 1.框架核心(Framework Core) 框架核心包括辨識(Identify)、保護( Protect)、偵測( Detect)、應變( Respond)、與復原( Recover)等五項功能。這五項功能組成網路安全管理的生命週期,藉由這五項功能的要求項目與參考資訊的搭配運用,可使組織順利進行網路安全管理。 2. 框架實作等級(Framework Implementation Tiers) 共分成局部(Partial)、風險知悉(Risk Informed)、可重複實施(Repeatable)、合適(Adaptive)四個等級。組織可以透過對風險管理流程、整合風險管理計畫以及外部參與等三個面向的觀察,瞭解組織目前的安全防護等級。 3. 框架側寫(Framework Profile) 框架側寫係組織依照本框架實際操作後所產出的結果,可以協助組織依據其企業需求、風險容忍度,決定資源配置的優先順序,進一步調整其網路安全活動。 此一安全框架旨在提供整體規劃藍圖予尚未建立網路安全架構的組織參考,而針對已有建立網路安全架構者,該框架並未意圖取代組織原先的風險管理程序和網路安全計畫,而係希望協助公、私部門改善資通訊科技和工業控制系統風險管理的能力。
美國線上交易方式可能在歐洲行不通由於美國與歐洲國家消費者保護政策以及對定型化契約條款的解讀不同,在美國電子商務應用中所常見的線上契約定型化條款內容,很可能在歐洲被解釋為對消費者不公平 (unfair) 而無效。 一位在法國巴黎執業的律師表示,在 AOL Bertelsmann Online France v. Que Choisir 案件中,許多美國律師常用的定型化契約條款,例如:網際網路服務提供者擁有單方變更契約內容之權;消費者之繼續使用服務等同於默示同意新的付費條款內容;網際網路服務提供者對於網路中斷造成的損害不負任何責任;限制消費者只能依循 AOL 的服務使用約款進行損害賠償之求償;及網際網路服務提供者保有中止服務等權利之條款等,在法國法院都被解釋為不合法而無效。雖然 AOL 這個案子還在進行上訴程序,法國巴黎法院在審理另一個案件時,也將類似的條款視為無效,而該案涉案主角則是義大利網際網路服務提供者。 由於法國對於消費者保護的法規係源自於歐盟指令,而歐盟所有會員國皆須在一定期間內將指令內容納入內國法規範,一位在英國執業的律師表示, AOL 在法國法院所得到的判決,如果發生在英國甚或其他歐盟會員國,也可能得到同樣的結果。
歐盟執委會發布《受禁止人工智慧行為指引》歐盟執委會發布《受禁止人工智慧行為指引》 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年02月24日 歐盟繼《人工智慧法》[1](Artificial Intelligence Act, 下稱AI Act)於2024年8月1日正式生效後,針對該法中訂於2025年2月2日始實施之第5條1,有關「不可接受風險」之內容中明文禁止的人工智慧行為類型,由歐盟執委會於2025年2月4日發布《受禁止人工智慧行為指引》[2]。 壹、事件摘要 歐盟AI Act於2024年8月1日正式生效,為歐盟人工智慧系統引入統一之人工智慧風險分級規範,主要分為四個等級[3]: 1. 不可接受風險(Unacceptable risk) 2. 高風險(High risk) 3. 有限風險,具有特定透明度義務(Limited risk) 4. 最低風險或無風險(Minimal to no risk) AI Act之風險分級系統推出後,各界對於法規中所說的不同風險等級的系統,究竟於實務上如何判斷?該等系統實際上具備何種特徵?許多內容仍屬概要而不確定,不利於政府、企業遵循,亦不利於各界對人工智慧技術進行監督。是以歐盟本次針對「不可接受風險」之人工智慧系統,推出相關指引,目的在明確化規範內涵規範,協助主管機關與市場參與者予以遵循。 貳、重點說明 一、AI Act本文第5條1(a)、(b)-有害操縱、欺騙與剝削行為 (一)概念說明 本禁止行為規定旨在防止透過人工智慧系統施行操縱與剝削,使他人淪為實現特定目的工具之行為,以保護社會上最為脆弱且易受有害操控與剝削影響的群體。 (二)禁止施行本行為之前提要件 1.該行為必須構成將特定人工智慧系統「投放於歐盟市場」(placing on the market)[4]、「啟用」(putting into service)[5]或「使用」(use)[6]。 2.應用目的:該人工智慧系統所採用的技術具有能實質扭曲個人或團體行為的「目的」或「效果」,此種扭曲明顯削弱個人或團體做出正確決定的能力,導致其做出的決定偏離正常情形。 3.技術特性:關於(a)有害的操縱與欺騙部分,係指使用潛意識(超出個人意識範圍)、或刻意操控或欺騙的技術;關於(b)有害地利用弱勢群體部分,是指利用個人年齡、身心障礙或社會經濟狀況上弱點。 4.後果:該扭曲行為已造成或合理可預見將造成該個人、另一人或某群體的重大傷害。 5.因果關係:該人工智慧系統所採用的技術、個人或團體行為的扭曲,以及由此行為造成或可合理預見將造成的重大傷害之間,具備相當因果關係。 二、AI Act本文第5條1(c)-社會評分行為 (一)概念說明 本禁止行為規定旨在防止透過人工智慧系統進行「社會評分」可能對特定個人或團體產生歧視和不公平的結果,以及引發與歐盟價值觀不相容的社會控制與監視行為。 (二)禁止施行本行為之前提要件 1.該行為必須屬於將特定人工智慧系統「投放於歐盟市場」、「啟用」或「使用」。 2.應用目的:該人工智慧系統必須用於對一定期間內,自然人及群體的社會行為,或其已知、預測的個人特徵或人格特質進行評價或分類。 3.後果:透過該人工智慧系統所產生的社會評分,必須可能導致個人或群體,在與評分用資料生成或蒐集時無關的環境遭受不利待遇,或遭受與其行為嚴重性不合比例的不利待遇。 三、AI Act本文第5條1(d)-個人犯罪風險評估與預測行為 (一)概念說明 本禁止行為規定之目的,旨在考量自然人應依其實際行為接受評判,而非由人工智慧系統僅基於對自然人的剖析、人格特質或個人特徵等,即逕予評估或預測個人犯罪風險。 (二)禁止施行本行為之前提要件 1.該行為必須屬於將特定人工智慧系統「投放於歐盟市場」、「啟用」或「使用」。 2.應用目的:該人工智慧系統必須生成旨在評估或預測自然人施行犯罪行為風險的風險評估結果。 3.後果:前述風險評估結果僅依據於對自然人的剖析,或對其人格特質與個人特徵的評估。 4.除外規定:若人工智慧系統係基於與犯罪活動直接相關的客觀、可驗證事實,針對個人涉入犯罪活動之程度進行評估,則不適用本項禁止規定。 四、AI Act本文第5條1(e)-無差別地擷取(Untargeted Scraping)臉部影像之行為 (一)概念說明 本禁止行為規定之目的,旨在考量以人工智慧系統從網路或監視器影像中無差別地擷取臉部影像,用以建立或擴充人臉辨識資料庫,將嚴重干涉個人的隱私權與資料保護權,並剝奪其維持匿名的權利。 (二)禁止施行本行為之前提要件 1.該行為必須屬於將特定人工智慧系統「投放於歐盟市場」、「啟用」或「使用」。 2.應用目的:該行為以建立或擴充人臉辨識資料庫為目的。 3.技術特性:填充人臉辨識資料庫的方式係以人工智慧工具進行「無差別的擷取行為」。 4.因果關係:建立或擴充人臉辨識資料庫之影像來源,須為網路或監視器畫面。 五、AI Act本文第5條1(f)-情緒辨識行為 (一)概念說明 本禁止行為規定之目的,旨在考量情緒辨識可廣泛應用於分析消費者行為,以更有效率的手段執行媒體推廣、個人化推薦、監測群體情緒或注意力,以及測謊等目的。然而情緒表達在不同文化、情境與個人反應皆可能存在差異,缺乏明確性、較不可靠且難以普遍適用,因此應用情緒辨識可能導致歧視性結果,並侵害相關個人或群體的權利,尤以關係較不對等的職場與教育訓練環境應加以注意。 (二)禁止施行本行為之前提要件 1.該行為必須屬於將特定人工智慧系統「投放於歐盟市場」、「啟用」或「使用」。 2.應用目的:該系統係用於推斷情緒。 3.因果關係:該行為發生於職場或教育訓練機構。 4.除外規定:為醫療或安全目的而採用的人工智慧系統不在禁止範圍內。例如在醫療領域中,情緒辨識可協助偵測憂鬱症、預防自殺等,具有正面效果。 六、AI Act本文第5條1(g)-為推測敏感特徵所進行之生物辨識分類行為 (一)概念說明 本禁止行為規定之目的,旨在考量利用人工智慧之生物辨識分類系統(Biometric Categorisation System)[7],可依據自然人的生物辨識資料用以推斷其性取向、政治傾向、信仰或種族等「敏感特徵」在內的各類資訊,並可能在當事人不知情的情況下依據此資訊對自然人進行分類,進而可能導致不公平或歧視性待遇。 (二)禁止施行本行為之前提要件 1.該行為必須屬於將特定人工智慧系統「投放於歐盟市場」、「啟用」或「使用」。 2.應用目的:該行為係針對個人進行分類;而其辨識目的係為推斷其種族、政治傾向、工會成員身分、宗教或哲學信仰、性生活或性取向等。 3.技術特性:該系統必須為利用人工智慧,並依據自然人的生物辨識資料,將其歸類至特定類別之生物辨識分類系統。 4.因果關係:前述分類依據為其生物辨識資訊。 5.除外規定:本項禁止規定未涵蓋對合法取得的生物辨識資料進行標記(Labelling)或過濾(Filtering)行為,如用於執法目的等。 七、AI Act本文第5條1(h)-使用即時遠端生物辨識(Remote Biometric Identification, RBI)系統[8]執法[9]之行為 (一)概念說明 本禁止行為規定之目的,旨在考量在公共場所使用即時RBI系統進行執法,可能對人民權利與自由造成嚴重影響,使其遭受監視或間接阻礙其行使集會自由及其他基本權利。此外,RBI系統的不準確性,將可能導致針對年齡、族群、種族、性別或身心障礙等方面的偏見與歧視。 (二)禁止施行本行為之前提要件 1.該行為必須涉及對即時RBI系統的「使用」行為。 2.應用目的:使用目的須為執法需要。 3.技術特性:該系統必須為利用人工智慧,在無需自然人主動參與的情況下,透過遠距離比對個人生物辨識資料與參考資料庫中的生物辨識資料,從而達成識別自然人身份目的之RBI系統。 4.因果關係:其使用情境須具備即時性,且使用地點須為公共場所。 參、事件評析 人工智慧技術之發展固然帶來多樣化的運用方向,惟其所衍生的倫理議題仍應於全面使用前予以審慎考量。觀諸歐盟AI Act與《受禁止人工智慧行為指引》所羅列之各類行為,亦可觀察出立法者對人工智慧之便利性遭公、私部門用於「欺詐與利用」及「辨識與預測」,對《歐盟基本權利憲章》[10]中平等、自由等權利造成嚴重影響的擔憂。 為在促進創新與保護基本權利及歐盟價值觀間取得平衡,歐盟本次爰參考人工智慧系統提供者、使用者、民間組織、學術界、公部門、商業協會等多方利害關係人之意見,推出《受禁止人工智慧行為指引》,針對各項禁止行為提出「概念說明」與「成立條件」,期望協助提升歐盟AI Act主管機關等公部門執行相關規範時之法律明確性,並確保具體適用時的一致性。於歐盟內部開發、部署及使用人工智慧系統的私部門企業與組織,則亦可作為實務參考,有助確保其自身在遵守AI Act所規定的各項義務前提下順利開展其業務。 [1]European Union, REGULATION (EU) 2024/1689 OF THE EUROPEAN PARLIAMENT AND OF THE COUNCIL (2024), https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/PDF/?uri=OJ:L_202401689 (last visited Feb. 24, 2025). [2]Commission publishes the Guidelines on prohibited artificial intelligence (AI) practices, as defined by the AI Act., European Commission, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/commission-publishes-guidelines-prohibited-artificial-intelligence-ai-practices-defined-ai-act (last visited Feb. 24, 2025). [3]AI Act, European Commission, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai (last visited Feb. 24, 2025). [4]依據本指引第2.3點,所謂「投放於歐盟市場」(placing on the market),係指該人工智慧系統首次在歐盟市場「提供」;所謂「提供」,則係指在商業活動過程中,以收費或免費方式將該AI系統供應至歐盟市場供分發或使用。 [5]依據本指引第2.3點,所謂「啟用」(putting into service),係指人工智慧系統供應者為供應使用者首次使用或自行使用,而於歐盟內供應人工智慧系統。 [6]依據本指引第2.3點,「使用」(use)之範疇雖未在AI Act內容明確定義,惟應廣義理解為涵蓋人工智慧系統在「投放於歐盟市場」或「啟用」後,其生命週期內的任何使用或部署;另參考AI Act第5條的規範目的,所謂「使用」應包含任何受禁止的誤用行為。 [7]依據AI Act第3條(40)之定義,生物辨識分類系統係指一種依據自然人的生物辨識資料,將其歸類至特定類別之人工智慧系統。 [8]依據AI Act第3條(41)之定義,RBI系統係指一種在無需自然人主動參與的情況下,透過遠距離比對個人生物辨識資料與參考資料庫中的生物辨識資料,從而達成識別自然人身份目的之人工智慧系統。 [9]依據AI Act第3條(46)之定義,「執法(law enforcement)」一詞,係指由執法機關或其委任之代表,代替其執行目的包括預防、調查、偵測或起訴刑事犯罪,或執行刑事處罰,並涵蓋防範與應對公共安全威脅等範疇之行為。 [10]CHARTER OF FUNDAMENTAL RIGHTS OF THE EUROPEAN UNION, Official Journal of the European Union, https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/HTML/?uri=CELEX:12012P/TXT (last visited Feb. 24, 2025).