將營業秘密與國家核心關鍵技術混淆的立法方式,會引發更多適用上的實質問題:第一,前述國安法益和私有財產權法益可能發生衝突,惡意的廠商可在夾縫中選擇規避,使技術外流,卻不違反《國安法》或《營業秘密法》(如故意不採取合理保密措施,因而不符營業秘密要件而無從保護)。第二,保護範圍設定在營業秘密,形同以侵害國安等級的刑罰處理私權問題,除名實不符外,恐亦違反比例原則。何況營業秘密罪原則上乃私權糾紛,針對其中告訴乃論之罪部分,國家不能主動介入。
回到更通盤的問題,草案設計的管制,以事後的刑罰與行政罰等單純處罰思維為主;但就整個侵害流程而言,此際技術可能已外流,草案的管制方法是否太過消極?若要達成防堵外流目的,是否也要考慮事前防範、以及事後攔阻外流持續,避免損害擴大?事實上,應有更多元的手段可達到更完整之保護;可是單就2部草案來看,卻似乎欠缺整體考量。請看《新新聞》深入報導。
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從新創企業現狀觀察AI發展熱度
作者 : 黃燁鋒,EE Times China
2021-07-12
從人工智慧(AI)新創企業市場,以及類似Nvidia新創加速計畫(NVIDIA Inception)的專案,都可觀察AI技術或產業如今的發展熱度...
現在的很多生態締造者對於潛在生態的開發都十分在意:比如說及早深入教育市場,生態建設「從娃娃抓起」(編按:指從小開始);再或者對新創企業的扶持或孵化計畫。這裡所謂的「生態締造者」的範圍可以很廣,比如雲端供應商、作業系統供應商、針對應用開發解決方案的供應商,以及各種硬體廠商等。
這些其實是吸引更多開發者,潛移默化中造成開發習慣、黏性的關鍵。《電子工程專輯》中國版(EE Times China)先前拜訪過微軟(Microsoft) Azure一批又一批的孵化企業;還有華為HarmonyOS當下對眾多新創企業的扶持……這類新創企業扶持項目都有著相當易於理解的商業邏輯,亦屬常規操作手段。
而在AI生態建構上頗具代表性的應該就是Nvidia,畢竟筆者之前也一直在提Nvidia在AI生態打造上的完備程度多高,這種生態對新創企業的扶持當然也是必不可少的。Nvidia新創加速計畫(NVIDIA Inception)進入中國是在2016年,這個計畫本身就在加速AI創業公司發展。從AI新創企業市場,以及類似Nvidia新創加速計畫這樣的專案,都可觀察AI技術或產業如今的發展熱度。
AI市場這兩年的新機遇
截至去年底,這項計畫在全球範圍內覆蓋了超過7,000家AI新創公司,去年一年加入Nvidia新創加速計畫的公司數量較上一年多出了25%。從Nvidia的總結來看,新冠肺炎疫情可能很大程度推動了該計畫。之前Nvidia業務開發VP Jeff Herbst曾提過:「2020年一場全球性質的瘟疫攪動了經濟發展。但新創生態系統卻在此期間一度繁榮,這很可能不是巧合。」
這些AI新創企業,依照類別來看主要包括了IT服務、醫療健康、媒體與娛樂。看起來是完全符合預期,就如同疫情期間全球的PC和資料中心市場發展受到刺激一樣,這恰好也是Nvidia業務發展的重點。可以說,疫情雖然短時間內造成了停工停產,但Nvidia可能是這波行情下獲得最大發展機會的企業之一。
數位生活方式的轉變促成了很多領域的快速發展,包括在家辦公、遠端醫療、家庭娛樂等。隨Nvidia大趨勢本身的利多,以及大環境的影響,去年加入Nvidia新創加速計畫的新創企業的一大部分都在這些類別中。
在中國市場上,該計畫去年扶持的企業超過800家。這個數字也極大程度說明了AI在中國發展的繁榮。換句話說,全球25%的成長量也可間接表現出,新冠疫情的蔓延客觀上也推動了AI的發展,而且不止於醫療健康。
AI新創投資市場現狀
Nvidia新創加速計畫可認為是觀察AI新創企業,乃至整個AI產業發展的冰山一角。CB Insights先前公佈了一份AI 100榜單,列出100家AI新創企業——而且據說是從超過6,000家企業中選出來的。這份榜單涵蓋了跨18個核心產業的各種解決方案,這個數字其實已蠻驚人。這份榜單總結了這些年來AI新創公司獲得的融資金額、最具代表性的產業類別,以及有不少企業處在A輪融資階段。其中12家是獨角獸,而在地理位置分佈中,64%位於美國,8家位於英國,6家在中國和以色列等。
針對這個市場有一些更細緻的資料可以列舉。以前不久微軟豪擲197億美元收購Nuance為代表,目前美國最大的5家科技公司中,有4家大量收購了AI新創企業。其中蘋果(Apple)最多,收購次數達到了29次——這也是CB Insights前不久才更新的資料。僅今年一季,全球與AI新創企業相關的交易(如收購、兼併等)次數就達到了626次,交易金額大約是177億美元。與去年相比,2020年整年的資料是354億,這其中的增量還是相當可觀的。有投資機構認為,預期今年針對AI相關的企業交易量會是去年的2~3倍,這種持續活躍和加速的趨勢仍相當明確。
很多機構針對企業所作的統計也顯示,企業對於AI產品的採用計畫正在增加,或者說更多的企業在數位化轉型過程中準備應用AI。Signal AI針對1,000位C級高層的統計顯示,92%認為自家企業需要依靠AI技術來提升決策制定流程。GTC 2021上,Nvidia共同創辦人暨執行長黃仁勳針對Nvidia發佈的AI for Enterprise特別提到:「我們將AI擴展到企業的邊緣。我們相信企業產業邊緣將會是AI產生巨大影響的地方,包括醫療健康、倉儲物流、生產製造、零售、農業、交通。AI還沒有觸達這些產業,但現在不同了。」
所以從投資方和需求方兩個方面來看,AI新創企業相關的投資都在持續擴大。不過這一現象可能與其他熱門領域的發展具有極高的相關性。比如推行SaaS的企業如今受到格外的關注——而這些企業普遍將AI作為企業產品的一部分。所以AI成為某些正在快速成長中的市場的組成部分受到追捧,本身也是AI成長的原因。達成全球AI交易金額的新記錄,可能會在今年持續發生;今年截至目前交易輪次也仍然表現出了熱度。
這其中有一點轉變,是近一年才發生。亦即去年很多企業對於AI的接受度仍然不高——AI之前的存在更像是一種行銷手法:即告訴客戶和投資人,產品中有AI技術才能獲得青睞;而現階段逐漸在轉變至用AI來更實際地解決現實問題的階段發展,或者不需要再去反覆解釋究竟為什麼要接受AI。AI也變得越來越平常,這也是大部分技術走向成熟的必由之路。雖然從投資風向來看,這個市場遠未及成熟,Nvidia在此時持續做針對AI新創企業的新創加速計畫投入,還是相當好的時機。
兩個新創加速計畫示例
與此同時,Nvidia新創加速計畫在客觀上也是降低產業進入門檻的一種方式,所以該計畫本身又在推動AI產業發展。從這個層面來看,這一市場行為與Nvidia本身在技術上進行生態建構還是一脈相承。
對於加入計畫的AI新創企業而言,該計畫提供的支援主要包括幾點:Nvidia的部分產品折扣、AI技術支援(包括Nvidia深度學習學院DLI線上自主培訓課程免費兌換200次)、Nvidia管道的市場推廣(如在GTC大會上給予展示、演講等的機會)、融資服務、業務推薦等,也就是從技術和市場兩方面提供一些基礎支援。除了免費加入的新創企業,計畫中另設有高階會員(設定要求包括至少完成A輪融資或已產生業務收入等)有更多的支援,比如開發者關係支持、更多市場推廣等。
這些服務和支援,基本也顯示了當代新創企業扶持計畫的常規,大方向上也符合AI新創風向的趨勢。這裡列舉兩個加入Nvidia新創加速計畫的新創企業的例子,大致可從中體會此類新創扶持計畫的價值。
中國有家名為心咚科技的企業,主要業務方向是將AI技術融入到時尚、服飾產業。這家公司產品的核心,包括了物理引擎和數位面料中心:設計師藉由心咚科技的產品,可以將現實中的實物面料和服飾,虛擬地呈現出來。這其實很類似於「原型產品」、「設計驗證」,虛擬產品因此能做到「零廢棄物製造」。市面上大多數現有的3D服裝設計軟體都只是視覺模擬,而沒有工業級高精準度物理模擬所需的運算結果。
所以心咚科技採用Nvidia的GPU及互連等方案,實現了高效能運算(HPC)應用,完成對複雜光線追蹤、視覺化運算工作負載的處理,以虛擬的方式完成從選擇面料、成衣設計、審稿、打版到生產過程。心咚科技本身是Nvidia新創加速計畫會員,這個例子也顯示AI相關技術新創企業借助Nvidia的資源、支援和平台,能夠加速應用實踐和延展。
再舉個例子,美國有家新創企業Zippin,他們的產品針對零售店購物可實現自動結帳,這個過程主要是對消費者購買的零食、飲料等進行影像辨識。顧客在支援Zippin系統的店內買東西之後就可以離開,app會保留收據,追蹤消費記錄後收費(app或信用卡支付)。這個專案的市場契機,主要來自國外很多體育館、娛樂場所重開,Zippin自動結帳無人商店不需要排隊就能買東西。
Zippin如今的業務擴展似乎還頗順利,其商店數量在穩步增加,包括一些大型體育場館和零售連鎖店;而且擴展到了美國以外,包括巴西、俄羅斯、日本。這套「自動結帳」系統相關AI的核心部分,應該是商品的影像辨識,並且結合更多感測器實現位置、重量辨識等。不僅是顧客買了什麼,也在於商店本身的庫存管理自動化,Zippin用的是Nvidia Jetson在終端進行模型推理。
Zippin聯合創始人兼首席科學家Motilal Agrawal在談加入新創加速計畫時提到,「Nvidia新創加速計畫團隊與我們見面、借給Zippin第一個NVIDIA GPU並針對我們的應用提供關於Nvidia SDK的指導。」
這兩個例子都是在Nvidia新創加速計畫扶持下,業務得以擴大影響力或開展落地的典型。Nvidia在其官網列舉的實例還有不少,本身也算是對這些企業的市場宣傳途徑之一,可能不同參與者受惠於新創加速計畫的體驗是不同的:Nvidia自己列舉的案例中,有家AI醫療影像手術導航機器人相關新創企業,相當推崇Nvidia深度學習學院DLI 的培訓課程,包括部分課程後Nvidia頒發的一些認證證書。如前面所述,Nvidia深度學習學院DLI線上自主培訓課程也是Nvidia新創加速計畫的重要組成部分,這類課程對於AI新創企業的養成具備相當的價值。
無論是免費的自主培訓課程,還是Nvidia GPU產品折扣、AI技術支援、市場推廣、融資服務、業務推薦,這些Nvidia新創加速計畫的組成部分。對AI新創企業快速入門和進階AI開發、加速產品上市,以及對於Nvidia本身培養AI生態有其價值。
正如本文一開頭所述,這種潛在開發生態與習慣的培養,是大部分生態締造者佈局生態時的必要行為。AI新創企業市場如此火熱,是Nvidia開展新創加速計畫的契機。與此同時,這類計畫本身又在促進AI整個產業往前發展,也是推動AI產業現階段百花齊放、迸發AI創意的起點。
資料來源:https://www.eettaiwan.com/20210712nt61-ai-development-from-the-dynamics-of-new-venture/?fbclid=IwAR1AVhpCZaFFqeTnmgvW7ZoTBBv48gtKEMsxZa4u4i_BDryyVfKnQcYLQ40
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為民服務,協助新住民報案~
下班時電話那頭傳來急促的求救,是一個新住民的姊妹, 他很害怕的跑來向我求救, 內容大意是說有一個人要企圖性騷擾他之後又連續去恐嚇他, 因為案情表達不是很清楚,因此請我幫忙協助到派出所說明, 我因此特地陪他到派出所走了一趟,同時聽他說整個故事, 也聽了一下派出所的員警處理的情形和經過
感覺上新住民就算來了台灣一二十年之後 ,對於意思的表達能力還是有欠缺,因此對於案情的重點部分也沒有說得很清楚,因此受理的員警並沒有特別丟注意到這一點!
但因為性騷擾的案件,它是屬於告訴乃論的性質,這個我在上司法通譯課的時候有和課程學員說過了,但是實際上遇到自己的案件,我想大家都會慌了手腳不知所措,更何況是新住民
所謂告訴乃論的案件,就是你有決定要提出告訴了員警才會受理,另外不告也就不會再受理,學理上叫做「不告不理」,另外有一些案子他並不是告訴乃論,經當事人報案之後,執法人員就必須受理,並且移送到地檢署經檢察官進行偵辦!
這現實的情況當中,性騷擾( 就是還沒有達到性侵害程度的案件),車禍的傷害( 就是發生車禍以後兩車的駕駛人或乘客有受傷),還有妨害名譽( 就是吵架之後互控)這種案件,大部分都是屬於告訴乃論,雙方當事人都會大吵大鬧吵到派出所警員警當公親,之後也百分之八九十後來都不會提告,所以這也不能怪基層員警當和事佬勸說雙方息事寧人,因為經驗使之然!
搞了半天之後才明白,原來派出所他們兩天前就已經受理了但是新住民當時在家人及各方的壓力之下並沒有提出告訴, 然而派出所另外再用社會秩序維護法將那一個人移送法辦裁處( 這點有點相刑事案件的「公訴亅,不需要經過當事人的同意~ 換句話說派出所 對於這件案件他們是有作為,並不是毫無作為,並且後來我得知他們也有請當事人過來進行約制( 就是警告的意思),到底有沒有用這就不得而知,只是一般的人不是很了解這當中案件的流程, 所以會恐慌 自己會不會再度受害所以才四處求救, 這是可以理解的心態! 案件做了將近做一個多鐘頭,帶班的學長請值班員警先做受理案件的一個證明開立動作,再請當事人的家屬拿相關的證據前來派出所做進一步的案件調查程序。講到這裡可能會被誤會成警方在吃案, 其實事實上不是這樣, 是因為當事人被恐嚇的時候也是傳聞(heasay), 所以還是要請有掌握直接證據的當事人到案說明才能釐清真相!
關於傳聞證據能不能變成直接證據是有例外的但這個說來話長,恐怕另外 要再開一版向各位看倌說明在此不再重複!
Anyway 今天晚上總算有在製作一份報案紀錄證明,等待明天決定好下一步動作的時候再做打算, 這個案件講到這裡,可能大家會搞不清楚為什麼會繞來繞去, 我相信執法者所說的告訴乃論罪或是公訴,還有傳聞證據等等的法律名詞,一般人恐怕聽不懂,更何況是新住民, 這也就是司法通譯的竅門了,您翻譯的是正確的可是對方聽不懂你在說什麼, 這種情況對一般人來說也是適用的
一般人對於來到派出所這個小衙門來說,心裡還是有一分戒慎恐懼的, 我想有一個懂法律的人在後面告訴他整個情況會讓他安心不少, 也可以適時地給他一些法律建議並且可以協助指法則進行案件的流暢,有益無害,唯一比較不方便的是,我們因為疫情的關係,在門口協調瞭解案情的時候,會被無情的蚊子叮, 白天的話有時候還曬太陽 這對於女士來說恐怕回去要擦不少保養品
比較令人氣結的是警政署這個e化平台真的很爛,剛打好的報案紀錄結果並不出來之後又當機,整個又要重打 一次,真是浪費很多時間! 關於這點真的是可以再好好的改善一下
以上是今天晚上到派出所去為民服務的心得和觀察
#舊地重遊心情複雜不少但是也駕輕就熟
#法律是一種抽象的文字和語言正常人不會了解更何況是法律程序複雜難懂
#一般政治人物或公眾人物顯少了解法律程序跟法律語言但這剛好是我的專業
#相對於大部分的民意代表或是政治人物而言我才是最專業的
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