美國專利商標局下之專利審查政策處(Office of Patent Examination Policy)於2016年11月2日發布了一份備忘錄(memorandum),就近來聯邦巡迴上訴法院所做之可專利性客體(subject matters eligibility, SME)相關判決為整理並對專利審查者提出若干指引。 該備忘錄表示,美國可專利性客體審查手冊(SME guideline,下稱SME審查手冊)自今年5月修改後,聯邦巡迴上訴法院陸續做出相關判決,因此除了先就相關事項為一整理,之後亦會依據這些判決所確立之一些原則以及專利之利益相關人(patent stake holders)之回饋意見對SME審查手冊進行修改。 此備忘錄主要討論的判決為McRO案以及BASCOM案,在此兩判決中,聯邦巡迴上訴法院均認為下級審法院錯誤地依Alice規則認定專利無效。在McRO案,法院認為有關利用電腦所執行之自動人臉語音同步之動畫系統(automatic lip synchronization and facial expression animation )之方法請求項係屬有效。審查者在適用Alice規則時應依據SME手冊的2階段步驟對請求項進行整體考量,且不應忽略請求項中許多特定要件,過度簡化請求項為抽象概念。其並指出「電腦相關技術之改良」,不僅止於電腦運作或是電腦網路本身,若是一些規則(rules)(主要為一些數理關係式(mathematical relationship))可以增進改善電腦之效能者亦屬之。 備忘錄另藉著BASCOM案提醒審查者,在決定請求項是否無效時,應考慮所有的請求項之元件(elements),以判斷該請求項是否已經具備實質超越(substantial more)一般常規、通用之元件(conventional elements)之要素。同時備忘錄並提醒審查者不應依據一些法院決定不做為先例之判決(nonprecedential decisions)之意見。
美國國家標準暨技術研究院發布「人工智慧風險管理框架:生成式AI概況」美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standard and Technology, NIST)2024年7月26日發布「人工智慧風險管理框架:生成式AI概況」(Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile),補充2023年1月發布的AI風險管理框架,協助組織識別生成式AI(Generative AI, GAI)可能引發的風險,並提出風險管理行動。GAI特有或加劇的12項主要風險包括: 1.化學、生物、放射性物質或核武器(chemical, biological, radiological and nuclear materials and agents, CBRN)之資訊或能力:GAI可能使惡意行為者更容易取得CBRN相關資訊、知識、材料或技術,以設計、開發、生產、使用CBRN。 2.虛假內容:GAI在回應輸入內容時,常自信地呈現錯誤或虛假內容,包括在同一情境下產出自相矛盾的內容。 3.危險、暴力或仇恨內容:GAI比其他技術能更輕易產生大規模煽動性、激進或威脅性內容,或美化暴力內容。 4.資料隱私:GAI訓練時需要大量資料,包括個人資料,可能產生透明度、個人資料自主權、資料違法目的外利用等風險。 5.環境影響:訓練、維護和運行GAI系統需使用大量能源而影響碳排放。 6.偏見或同質化(homogenization):GAI可能加劇對個人、群體或社會的偏見或刻板印象,例如要求生成醫生、律師或CEO圖像時,產出女性、少數族群或身障人士的比例較低。 7.人機互動:可能涉及系統與人類互動不良的風險,包括過度依賴GAI系統,或誤認GAI內容品質比其他來源內容品質更佳。 8.資訊完整性:GAI可能無意間擴大傳播虛假、不準確或誤導性內容,從而破壞資訊完整性,降低公眾對真實或有效資訊的信任。 9.資訊安全:可能降低攻擊門檻、更輕易實現自動化攻擊,或幫助發現新的資安風險,擴大可攻擊範圍。 10.智慧財產權:若GAI訓練資料中含有受著作權保護的資料,可能導致侵權,或在未經授權的情況下使用或假冒個人身分、肖像或聲音。 11.淫穢、貶低或虐待性內容:可能導致非法或非自願性的成人私密影像或兒童性虐待素材增加,進而造成隱私、心理、情感,甚至身體上傷害。 12.價值鏈和組件整合(component integration):購買資料集、訓練模型和軟體庫等第三方零組件時,若零組件未從適當途徑取得或未經妥善審查,可能導致下游使用者資訊不透明或難以問責。 為解決前述12項風險,本報告亦從「治理、映射、量測、管理」四大面向提出約200項行動建議,期能有助組織緩解並降低GAI的潛在危害。
預先擬定的事故應變計畫可降低資料外洩成本根據Ponemon Institute的調查,2011年至2012年中,英國企業資料侵害事故平均成本增加了15%。賽門鐵克指出,若企業備有正式的事故應變計畫,每件資料侵害事故的平均成本會降低至13英磅左右。除此之外,雇用外部顧問來協助應變,每件資料侵害事故的平均成本也會節省4英磅。 依據新的資料保護法律架構,歐盟委員會日前已開始擬訂新的資料侵害事故通知制度。同時,根據不同委員會的需求,未來將針對特定產業,制定新的網路與資訊安全管理規範。。 專家評估未來責任保險將成為確保資訊安全的新潮流。企業藉由事先擬定事故應變計劃來降低資料侵害的風險,同時也進行風險轉移的處置措施。各項事故應變計劃之中,保險制度是企業目前較感興趣的措施之一。保險制度除了可用於風險轉移之外,企業還可以從中取得資料侵害事故的專家網絡。這些專家包含事故鑑定專家、公共關係專家、風險管理專家,信用監測提供者或是資料侵害事故的事務處理公司,例如:協助發送事故通知的公司。保險業建置的專家網絡,未來將可以幫助要保人,以最快最省成本的方式處理相關事故。
歐盟倡議「邁向資料經濟時代」政策,規劃巨量資料Big Data發展策略2014年7月歐盟執委會針對巨量資料規劃新的政策,提出「邁向資料經濟時代」(Towards a thriving data-driven economy)政策,對研究發展帶來激勵,創造更多的商業機會。先前在2010年至2015年巨量資料科技與服務市場觀察報告中,指出預期巨量資料科技複合成長率為40%。從這些國際趨勢觀察,智慧聯網與巨量資料涉及的領域包括健康、食品安全、氣候與能源資源、智慧運輸系統以及智慧城市等,而這些都是當前歐洲無法忽略的問題。因此,此政策中指出應支持重點資料來促進公共服務與市民生活的競爭力與品質,廣泛分享使用並發展公開資料資料以及研究資料、確認相關的法律架構與政策屬有利發展、利用政府採購將資料科技帶入市場等項重點,以促成資料驅動經濟的全球化發展。 歐盟指委會並指出,推動巨量資料政策的施行尚仰賴於其他的行動計畫以及各個會員國之間的合作 。而在資料蒐集與利用逐漸擴張的情形下,歐盟執委會更於2014年7月2日發出聲明,要求各國政府應重視巨量資料帶來的問題,並且指出在巨量資料的公共諮詢中,有主要四個問題: (1)缺乏跨境的合作(2)未具有充分設施以及資金資助機會(3)缺乏資料專家以及相關技術(4)法規範過於零散且複雜。因此,歐盟執委會提出以下幾點,有助於問題的解決: 1. 透過公私營合作制度資助巨量資料發展,特別是在個人醫療領域上的應用。 2. 在Horizon 2020架構下,設立巨量資料中心,將以資料為基礎,將之與雲端使用構成供給鏈,藉此幫助中小企業。 3. 當透過智慧聯網,及機器與機器間通訊取得資料時,應針對資料所有權以及責任規範建立新的準則。 4. 建構資料標準,找出潛在的缺漏。 5. 建立一系列超級運算中心,增加歐洲資料專家。 6. 在不同會員國建立資料處理設施之聯結網絡 。 歐盟執委會希望能於上述各項政策推動下,共同建立有助資料經濟發展基礎架構及環境,並鼓勵產業界共同投入巨量資料的應用發展。