歐洲議會呼籲尊重網路人權
歐洲議會於2009年3月26日，以大多數支持Lambrinidis報告中關於網路上個人自由保護之投票結果，反對法國政府和著作權行業提出的修正案。歐洲議會的態度是「保障所有公民接近使用網路就如同保障所有公民接受教育」，而且「政府或私人組織不能以處罰之方式拒給這種接近使用的權利」。歐洲議會議員要求會員國政府需體認到網路是一個有效增加公民權利義務之特殊機會，就這方面而言，使用網路及網路內容是一個關鍵要素。
這份報告被歐洲議會議員所採用，得以認識到提供安全措施來保護網路使用者(特別是孩童)之必要性，由於使用者可能會因使用網路，而暴露在成為罪犯或恐怖份子的犯罪工具的風險中。報告中提出方案對抗網路犯罪，但同時也要求在安全及網路使用者基本權利保障中尋求平衡點。 此報告否定法國所提之修正案，歐洲議會又再度否決由法國努力推動「網路侵權三振法案」（three strikes file-sharing law)。歐洲議會認為對於所有網路使用者的監測活動及對於侵權者之處罰有違比例原則。歐洲議會亦公開支持「網路權利憲章」（Internet Bill of Rights)以及推動「隱私權設計」（privacy by design）宗旨。
擁有專利但不生產商品，以購買專利與主張專利為主要商業模式的專利蟑螂，近來在美國引起眾多討論，2013年6月，美國白宮更正式發表聲明，不但要求行政機關打擊專利蟑螂，更建議立法機關作出相關修法。 高智發明（Intellectual Ventures，以下簡稱IV）自2001年創立以來，擁有約7萬個專利，其中4萬個屬於IV商業化專案，為主張專利之武器群。一向不承認自己屬於專利蟑螂的IV，2013年12月公開表列出3萬3千個用以主張專利侵權獲利之專利，包括無線技術、半導體技術、硬體、以及生物技術等高值專利；至於其他未公開的專利，IV則稱受限於第三方的保密義務無法公開。 IV宣稱此舉目的在於提供潛在專利被授權人或買受人一個購物清單；然而更為可能的，是面對同年11月底甫通過眾議院投票之創新法案帶來的壓力，所釋出之善意表示退讓。 前述公開清單目前在IV官網上公開提供下載與搜尋，對於企業或事務所，將來受到不知名公司控告專利侵權時，可以檢視這份清單，瞭解該案是否為IV所主導，但實際在訴訟策略上該如何運用學界與實務界尚未有明確的作法，值得繼續觀察。
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）
美國國土安全部保護物聯網策略原則簡介 Horizon EuropeHorizon Europe為歐盟2021-2027年之科技研發架構計畫。科技研發架構計畫（Framework Programmes for Research and Technological Development，依不同期別縮寫為FP1-FP8）為全球最大型的多年期科研架構計畫，今期之Horizon 2020已進入尾聲，2021年起所實施的歐盟科研架構計畫──FP9正式命名為「Horizon Europe」。 為打造歐盟成為創新市場先鋒，延續Horizon 2020計畫成效，Horizon Europe重視投資研發與發展創新，包含強化歐盟的科學與技術基礎、促進歐洲創新能力，以及永續歐洲社會經濟的模式與價值。 Horizon Europe發展方向分為三大主軸，分別為： 卓越科學（Excellent Science）：透過歐洲研究理事會（European Research Council, ERC）、新居禮夫人人才培育計畫（Marie Skłodowska-Curie Actions, MSCA）和研究基礎設施（Research Infrastructures）加強歐盟科學領導力。 全球挑戰與產業競爭力（Global Challenges and European Industrial Competitiveness）：此主軸再分別發展6個子題，以應對歐盟和全球政策並加速產業轉型。該6個子題分別為(1)健康；(2)文化與創造力；(3)社會安全；(4)數位與太空產業；(5)氣候、能源與交通；(6)糧食、生物經濟（Bioeconomy）、自然資源、農業與永續環境。 創新歐洲（Innovative Europe）：促進、培育和部署市場創新，維護友善創新環境之歐洲生態系統（European ecosystems）。 此外，Horizon Europe擬把實驗階段中具備高潛力和前瞻性的技術帶入市場，轉以任務導向協助新創產業設立，推動跨事業多方整合。