微軟與Linspire將展開技術合作
微軟(Microsoft)宣佈又與Linux銷售商簽署，本次合作對象為Linspire公司，而該公司先前曾受到微軟的商標侵權指控。
這兩家公司曾於2004年達成合解，Linspire答應停止使用Lindows一名稱，而微軟為此支付了2千萬美元。Linspire還獲准使用Windows Media的程式碼，並解決了微軟的商標侵權指控問題。
根據達成之協議，兩方將在包括即時通訊(Instant Messaging)和網路搜尋(Web Search)在內的多個領域展開密切合作。對於購買Linspire付費版的用戶將得到相同的法律保障，以規避任何微軟可能對其採取針對Linux桌面軟體的法律行動。但Linspire未計畫在其免費的Freespire產品中提供微軟的技術，以及任何專利保障。
先前微軟曾表示，在Linux系統上的保護行動已成為其最近一系列“交互授權”合約的一部分，如其與LG、三星(Samsung)和Fuji Xerox簽署的一些專利權交易協定。微軟智權總監David Kaefer表示：「這些協議表明，微軟和眾多Linux供應商正為雙方作業系統間能架起一座橋樑而努力不懈」。這些公司並未在協議裏提及商業利益問題，但Kaefer表示：「很顯然，雙方同時都希望在此協商中獲利」。
協議中，Linspire將把微軟的Live Search作為其Linspire產品的預設搜尋引擎，並將獲准繼續使用包括Windows Media 10程式碼在內的Windows Media技術。
微軟還將准許Linspire在其即時通訊工具中使用其部分字體和IP語音技術，而Linspire也將加入Office 2007的XML檔案格式及OpenDocument格式轉換的研發團隊。
為促進歐洲的數位轉型，歐盟執委會（European Commission）在2023年3月24日於通過數位歐洲計畫（Digital Europe programme, DEP）下的2023~2024年工作計畫，預計投入12.84億歐元於「主要數位歐洲計畫工作計畫」（Main DEP programme）（下稱「主要工作計畫」）及「網路安全工作計畫」（Cybersecurity Work Programme），以延續之前投入之成果，並加強歐盟對抗網路威脅的集體韌性。 實際上歐盟於2018年即提出第一個數位歐洲計畫，並透過數位單一市場策略（Digital Single Market strategy）嘗試建立符合數位特性的監管框架，藉以提高歐盟的國際競爭力，發展及加強歐洲的數位能力。數位歐洲計畫包括五個重點領域：超級電腦（Supercomputers）、人工智慧（Artificial intelligence, AI）、網路安全及信任（Cybersecurity and trust）、數位技能（Digital skills），以及確保數位技術在經濟及社會中被廣泛使用。 前述所說的主要工作計畫，其投入資金為9.095億歐元，重要工作有三。首先，藉由關注氣候和環境保護技術、數據資料、人工智慧、雲端、網路安全、先進數位技能及部署此些技術之最佳方法，並加強歐盟的關鍵數位能力。第二，關注數位公共服務，強調具跨境互操作性（cross-border interoperability）的公部門解決方案（例如歐洲數位身份）。此外，也將透過歐洲數位媒體觀測站（European Digital Media Observatory, EDMO）打擊假訊息，並以InvestEU計畫下的策略數位技術投資平台，重點支持中小及新創企業關注網路安全。 其次，網路安全工作計畫的投入資金為3.75億歐元，由歐洲網路安全能力中心（European Cybersecurity Competence Centre）負責執行，將支援建立國家和跨境安全操作中心的能力，以打造最先進的威脅檢測及網路事件分析生態系統。網路安全工作計畫還將資助產業（特別是中小及新創企業）遵守網路安全法規要求的項目，特別是網路及資訊系統安全指令（Directive on Security of Network and Information Systems, NIS2）或網路韌性法案（Cyber Resilience Act）所要求的內容。 歐盟已在加強數位公共服務、數位技能及網路安全等方面投入許多資源，其中網路安全、資安威脅和打擊假消息等議題因其不受地區限制而更受到注目，未來仍待持續關注此些議題之發展。
英國推動農場資料認證計畫，首重資料生成、保護與維護管理英國Farm Data Principles組織（下稱FDP，前身為英國農場資料委員會（The British Farm Data Council）），在2024年2月26日英國農業科學技術跨黨派小組（All Party Parliamentary Group for Science & Technology in Agriculture）於西敏寺辦理的會議，正式宣告農場資料認證計畫，FDP強調因目前欠缺資料治理原則，導致缺乏信任等資料使用障礙，並指出若未事先約定資料如何使用等，將致無法明確保護資料。截至目前為止，已經有7個組織取得完全（Full）或臨時（Provisional）認證。 農場資料認證計畫包含四大核心要求，分別為： 1.「您的資料是您的資料（YOUR DATA IS YOUR DATA）」：如強調應由資料生成者擁有及管控資料，且未經其許可，不得接觸、儲存、共享或銷售資料，以及應明確說明參與資料處理的對象等。 2.「通過認證的組織清楚資料共享的價值和好處（CERTIFIED ORGANISATIONS ARE CLEAR ABOUT THE VALUE AND BENEFIT OF DATA SHARING）」：如應針對資料使用範圍及方式，提供明確說明，以及必須解釋如何整合資料及其衍生的價值等。 3.「通過認證的組織須確保資料安全（CERTIFIED ORGANISATIONS KEEP YOUR DATA SAFE）」：如為維護資料安全，應採取適當的資料安全標準及規劃資料外洩處理流程等。 4.「通過認證的組織須努力使資料變得簡單（CERTIFIED ORGANISATIONS STRIVE TO MAKE DATA EASY）」：如提供資料相關教育訓練，以及確保組織能夠回應請求或投訴等。 為因應農業資料於研發過程中的資料應用風險，資策會科法所創意智財中心協助農業部研擬「智慧農業科技研發資料源頭查檢說明手冊」，並於2024年3月14日正式發布，相關手冊所附之資料管理查檢表，可協助智農科技研發者針對資料取得、使用及管理，事先進行整體性規劃，並與不同的資料提供者及合作對象就資料權利義務約定清楚。其中針對資料管理，更依照資料生成、保護及維護的標準化作業流程，設計各階段相應的管控要項，確保農業資料持續處於有效管理的狀態，以降低資料潛在風險，促進資料流通應用。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
何謂「美國創新戰略」？美國創新戰略（Strategy for American Innovation）係美國經濟委員會（National Economic Council，NEC）及白宮科技政策辦公室（Office of Science and Technology Policy，OSTP）於2009年9月所提出的重要科研指導政策，為美國近年調整科研發展之依據，曾分別於2011年2月及2015年10月配合時事增補最新內容。該政策主要在說明美國政府、國民與企業應如何共同努力進行全面性的創新，強化長期的經濟成長；在此基礎上發展對於美國產業發展具有優先重要性的技術領域。最初提出時內容包括：1.美國創新基石之投資；2.促進以市場為導向的創新；3.以及針對國家需求的優先順位催化重要的科技突破。 白宮在2011年4月進一步提出一些重要的創新促進新機制，包括改革專利制度、重視數位教育以及基礎科學教育的強化、加速發展再生能源、提振美國創業精神（entrepreneurship）等。隨著政策的逐步推行，2015年10月公布之最新版本，內容包括：1.投資創新基石；2.刺激私部門進行創新活動，並研議租稅優惠永久制度化；3.營造一個創新者國家，改善創業環境，協助更多創新者成功創業。並且在政府機關間強調創新，另著重於從私部門的根本改變其活動和行為模式，提升創新層次才能確實將創新成果在產業間創造出來。
英國資訊委員辦公室提出人工智慧（AI）稽核框架人工智慧（Artificial Intelligence, AI）的應用，已逐漸滲透到日常生活各領域中。為提升AI運用之效益，減少AI對個人與社會帶來之負面衝擊，英國資訊委員辦公室（Information Commissioner’s Office, ICO）於2019年3月提出「AI稽核框架」（Auditing Framework for Artificial Intelligence），作為確保AI應用合乎規範要求的方法論，並藉機引導公務機關和企業組織，評估與管理AI應用對資料保護之風險，進而建構一個可信賴的AI應用環境。 AI稽核框架主要由二大面向所構成—「治理與可歸責性」（governance and accountability）以及「AI特定風險領域」（AI-specific risk areas）。「治理與可歸責性」面向，係就公務機關和企業組織，應採取措施以遵循資料保護規範要求的角度切入，提出八項稽核重點，包括：風險偏好（risk appetite）、設計階段納入資料保護及透過預設保護資料（data protection by design and by default）、領導管理與監督（leadership management and oversight）、政策與程序（policies and procedures）、管理與通報架構（management and reporting structures）、文書作業與稽核紀錄（documentation and audit trails）、遵循與確保能力（compliance and assurance capabilities）、教育訓練與意識（training and awareness）。 「AI特定風險領域」面向，則是ICO特別針對AI，盤點下列八項潛在的資料保護風險，作為風險管理之關注重點： 一、 資料側寫之公平性與透明性（fairness and transparency in profiling）； 二、 準確性（accuracy）：包含AI開發過程中資料使用之準確性，以及應用AI所衍生資料之準確性； 三、 完全自動化決策模型（fully automated decision making models）：涉及人類介入AI決策之程度，歐盟一般資料保護規則（General Data Protection Regulation, GDPR）原則上禁止無人為介入的單純自動化決策； 四、 安全性與網路（security and cyber）：包括AI測試、委外處理資料、資料重新識別等風險； 五、 權衡（trade-offs）：不同規範原則之間的取捨，如隱私保護與資料準確性； 六、 資料最少化與目的限制（data minimization and purpose limitation）； 七、 資料當事人之權利行使（exercise of rights）； 八、 對廣泛公共利益和權利之衝擊（impact on broader public interests and rights）。 ICO將持續就前述AI特定風險領域，進行更深入的分析，並開放公眾討論，未來亦將提供相關技術和組織上之控制措施，供公務機關及企業組織進行稽核實務時之參考。