德國民眾對奈米科技關切評估報告出爐
為了瞭解德國消費者對於市面上眾多應用「奈米」科技之消費產品的想法，德國聯邦風險評估研究所（Bundesinstitut für Risikobewertung,BfR）於2007年抽樣調查一千位消費者，並於該年底公布調查結果。根據該問卷調查結果顯示，超過三分之二（66％）受訪者對於奈米科技發展持樂觀態度，並認為應該支持奈米科技的持續發展，並且認為奈米科技改善了生活品質以及其帶來的效益勝過風險。
但是，對於不同領域所應用之奈米科技，受訪者卻表現出不同的態度。因此該研究所所長Andreas Hensel認為，消費者不是依據事實為評價，而是依據「感性標準」。也就是說，他們所「感覺到」的風險在他們理解新科技時扮演重要角色。
相較於2004年所做的問卷調查，目前約有52％的受訪者聽過奈米概念，之前的調查結果只有15％。多數受訪者相信奈米可以幫助醫學領域的發展；其也相信應用奈米於顏料、漆料可提高耐刮與耐磨之能力。在紡織品領域也一樣，民眾相信防污的產品；受到民眾接受的還包括奈米科技在包裝材料以及防曬產品領域之應用。不過，對於其他化妝品卻只有53％的受訪者相信奈米的改善功能。絕大多數受訪者都拒絕將奈米科技應用於食品：69％受訪者拒絕添加「奈米」於調味料，即使奈米可以防止結塊；而就算因此可以延長食物保存期限，也有高達84％的受訪者拒絕在食物中添加奈米微粒。
多數的消費者獲取奈米科技資訊主要來自於大眾媒體，如電視、報紙、期刊與網際網路。但是他們是否相信該資訊，則取決於提供者為何，最受信賴之資訊來自於消費者組織，如消費者保護團體以及產品檢測基金會（Stiftung-Warentest）以及科學界（92％），最不受信賴的資訊則來自於經濟（32％）與政治（23％）。
根據歐盟執委會（European Commission）之聯合研究中心（Joint Research Centre, JRC）於今（2012）年初針對歐盟境內之1000間企業所做的「歐盟產業研發投資趨勢調查」（The EU Survey on R＆D Investment Business Trends）結果指出，目前歐盟境內之頂尖企業期待自2012年至2014年止，以每年平均4％的成長率投注資源於研究發展領域。 儘管目前全球經濟局勢仍不明朗，多數的歐盟企業依舊認為，投注研究發展乃為企業追求未來成長和繁榮的重要關鍵要素。而該現象主要於軟體和電腦服務產業最為明顯。除了企業自身投注研發資源以進行創新研發、市場調查、和新產品的推行等相關活動外，多數的企業亦認為藉由國家補助經費、成立公私部門夥伴合作模式，此類外部激勵方式對於企業創新活動的進行，具有相當之助益。此外，透過簽署各項合作協議，企業與學研機構間得以相互授權合作，進而促進知識分享，此皆目前強調開放式創新（open innovation）概念的具體實踐之例，實值得肯認。然而，歐盟企業亦普遍認為，現行歐盟智慧財產權機制仍有智慧財產權保護申請時程過長，以及申請智慧財產權保護所需費用過於昂貴等不足之處，而該不足之處乃為目前歐盟企業進行創新研發活動時的絆腳石。 如何促進企業之創新研發能力，乃為目前全球各國於規劃推動各項相關策略時之主要討論標的之一。儘管當前歐盟智慧財產機制仍有待改善之處，然就歐盟企業所肯認之跨機關構合作模式、合作協議之簽署、國家經費之補助等措施，仍值得進行進一步的探討與觀察。
日本發布《資料品質管理指引》，強調歷程存證與溯源，建構可信任AI透明度2025年12月，日本人工智慧安全研究所（AI Safety Institute，下稱AISI）與日本獨立行政法人情報處理推進機構（Information-technology Promotion Agency Japan，下稱IPA）共同發布《資料品質管理指引》（Data Quality Management Guidebook）。此指引旨於協助組織落實資料品質管理，以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進，垃圾出（Garbage in, Garbage out）」的難題，資料品質將直接影響AI的產出。因此，為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性，《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料，以資料生命週期分為8個階段，並特別強調透過資料溯源，方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段：組織高層應界定資料蒐集與利用之目的，並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段：此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料，應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料，並明確記錄後設資料（Metadata）。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊，包含資料的創建、轉檔（transformation）、傳輸及使用情況。因此，需要記錄資料的創建者、修改者或使用者，以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度，確保訓練資料進入AI系統時，即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段：重點在於AI標註（Labeling）品質管理，標註若不一致，將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理，即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容，並持續補充後設資料。此外，可添加浮水印（Watermarking）以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段（Data Processing）：建立即時監控及異常通報機制，以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段：導入RAG（檢索增強生成）技術，檢索更多具參考性的資料來源，以提升AI系統之可靠性，並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段（Evaluation of Output）：為確保產出內容準確，建議使用政府公開資料等具權威性資料來源（Authoritative Source of Truth, ASOT）作為評估資料集，搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性（Currentness），避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段（Deliver the Result）：向使用者提供機器可讀的格式與後設資料，以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據，增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段（Decommissioning）：當資料過時，應明確標示停止使用，若採取刪除，應留存刪除紀錄，確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調，完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎，有助組織確認內容準確性、決策歷程透明，方能最大化AI所帶來的價值。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》，同樣強調從源頭開始保護資料，歷程存證與溯源為關鍵，有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
日本政府內閣於今年3月提出個人資料保護法修正草案為因應2016年正式上路實施之社會保障與納稅人識別號碼制度(社会保障・税番号制度)對於個人資料保護所產生之影響，日本政府內閣於2015年3月10日於國會提出個人情報保護法之修正案。 此次修正案主要分有六大重點，包含個資定義擴充與明確化、確保個資文件內容之正確性、強化個資保護規範內容、設立個人情報保護委員會、個資情報處理全球化，以及其他修正事項如未得當事人同意之第三人使用個資條件嚴格化等。 其中主要有兩項係與社會保障與納稅人識別號碼制度相關。首先是強化個資保護規範內容部分，由於社會保障與納稅人識別號碼制度將遇有個資資料庫使用情況，故新增個資資料庫之相關規範與罰則，行為人於未經授權或不當使用個資資料庫時，將可處1年以下拘役併科日幣50萬元以下之罰金，亦即當行為人違反個資法有關個資資料庫規定時，不但須支付罰金也須負刑事責任。 其次，擬設立直屬內閣總理大臣所轄之個人情報保護委員會，其委員組成人選須經參眾兩議院同意後，由內閣總理大臣任命之。委員會主要任務在於專責監督與監測政府各機關以及民間個資處理事業對於個資的傳遞、處理，並適時提出指導意見或建言。
生物遺傳資源歸屬之國際規範分析