歐盟研究：應重視改善基因改造產品管理規範的區域性差異
基因改造作物的商業化普遍在各地受到管理規範，如今全球即將步入上市階段的基因改造作物與日俱增，相反地在歐洲地區相關核准作業程序卻遲滯緩慢。這主要起因於各國家地區對於基因改造產品所採取管理方式與法律規範各有不同，相關產品的安全評估標準及法律審查程序也有所差異，因此目前基因改造作物產品雖然在同一時間內申請上市核准，之後仍難以取得全球各國家地區之核准。
今(2009)年7月，歐盟所屬之研究單位Joint Research Centre(JRC)指出基因改造作物產品的非同期性核准(asynchronous approval)將為全球農業市場交易帶來相關一連串的問題。根據JRC研究，某些國家地區如歐盟，採取全面禁止基因改造作物(“zero-tolerance policy”)，立法禁止核准基因改造作物以進口商品之名義輸入，即便某些基因改造作物已在本國境內允許種植並且將其歸類為安全，但任何含有上述微量基因改造作物成分之農產品，也同樣遭歐盟禁止輸入，歐盟全面禁止基因改造作物產品之作法形同架設了一道產品交易的禁令。以過往經驗為例，因歐盟全面禁止基因改造作物之管理方式，已導致產品無法輸入，大幅影響該地區的動物飼料。
隨著全球基因改造作物種植面積及商業使用量增加的發展趨勢，未來恐將難以在全球市場中取得毫無添加基因改造作物的產品，尤其當這些基因改造作物是允許在其他國家境內種植，但卻未獲歐盟批准者。因此，相對於未添加基因改造作物產品之價格將因此上揚，而仰賴動物飼料進口輸入的歐盟則應多加關切此事。
為能降低含有微量基因改造作物商品所帶來的衝擊，JRC歸納「全球基因改造作物商業化流程研討會」中專家學者之意見，建議歐盟宜再次考量全面禁止政策之必要，或改以容許低含量基因改造作物產品之上市標準予以取代；其他建議則包括簡化核准程序，設立各國互相認可的基因改造作物風險評估方法，以及彈性落實國際食品標準委員會相關之規定，以期能減少日後基因改造作物產品非同期性核准之影響。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美聯社(The Associated Press, AP)於十月九日在「南紐約聯邦地方法院」(SDNY)，正式地向世界權威的數碼核證服務供應商VeriSign及其子公司Moreover Technologies提出違反著作權與商標權等侵權訴訟。根據AP向法院所提出的起訴狀中主張七項訴因，內容以被告違反聯邦著作權法及紐約州的商標法等相關法律規定，其中包含VeriSign及Moreover Technologies製造出與AP的虛偽聯結( False Association)而違反了商標法案-Lanham Act等。AP在起訴狀中也主張因被告上開侵權行為及非法侵入AP的電腦主機而違反紐約州「非法侵入他人動產罪」(Trespass to Chattels)之行為，故同時請求聯邦法院准予核發永久禁止令，以禁止被告使用AP所有的新聞報導內容並刪除被告公司電腦內所有屬於AP所有之著作財產權。 本案被告之Moreover Technologies最早標榜透過網路新聞的搜集、分類及傳送的方式，成為提供即時新聞、當前知識及商業資訊之先驅，其在該公司的網頁上使用AP所有超過兩萬五千筆的新聞內容。而同案被告VeriSign，於二○○五年十月份以約略美金三千萬的現金將Moreover Technologies合併。AP的總裁暨執行長Tom Curley表示，任何未得AP之授權同意而自行搭載(Free Riding)使用AP所有之新聞內容之人，其行為已對新聞記者的著作財產權造成莫大的損失，AP從成立至今，已有三十二各新聞記者因公殉職。基於上開理由，AP向法院請求被告因侵權所獲得之利益及懲罰性損害賠償。
德國聯網車輛駕駛策略德國聯邦政府目標擬定於2020年實現高度自動化駕駛，為達成自動駕駛目標，車聯網（Connected driving）及智慧交通系統（Intelligent transport systems）技術成為必要發展工作項目。車聯網即透過無線通訊技術，使車輛間（Vehicle-to-Vehicle, V2V）或車輛對基礎設施 （Vehicle-to-Infrastructure, V2I）等彼此交換訊息，或是將行車資訊傳輸到伺服器，並透過資訊網路平臺將資料整合利用，並依不同功能需求進行有效監控管理和提供綜合服務。未來，可預見道路使用者的個別交通資訊的質與量將大幅提升，無論是部份自動駕駛或高度自動駕駛，將產生龐大資料量，故系統需要即時迅速的運算能力。例如，前方一旦發生車禍事故，必須通知後方自動模式駕駛車輛即時減緩速度，並適時轉由駕駛人員介入操控。 自動化及車聯網駕駛發展係為跨領域之問題，聯邦政府即針對五大領域問題：基礎設施、法規、創新研發、聯網化、資訊安全及資料保護，提出一連串作法及措施，確保德國汽車產業能保持領先地位。 我國資通訊及汽車零件產業具備技術相對優勢，然應就適合我國車聯網之實際需求發展，促進相關產業創新應用，並利用我國產業優勢與國際接軌，讓台灣在車聯網的發展中取得先機。
澳洲正式通過數位身分法案，未來民營企業將協助提供數位身分識別服務澳洲於2024年5月30日正式通過並簽署《2024年數位身分法案》（Digital ID Act 2024）和《2024年數位身分（過渡及相關條文）法案》（Digital ID (Transitional and Consequential Provisions) Act 2024，以下合稱數位身分法案）。數位身分法案將於2024年12月1日開始實施，而相關的支援規範（supporting rule）和資料標準（data standard）也已於同年6月25日完成公眾討論階段。 數位身分法案的實施將分階段進行，澳洲競爭和消費者委員會（Australian Competition and Consumer Commission）被任命為首階段的數位身分主管機關，未來隨著數位身分法案的落實和深化，澳洲政府可能會建立一個更具專業及獨立性的監管機構來負責這項業務。 澳洲將擴展現有的澳洲政府數位身分識別系統（Australian Government Digital ID System, AGDIS），在第一階段myGovID將作為唯一的數位身分識別服務提供給使用者，使其能夠更便利的使用政府線上服務。澳洲政府未來將擴展AGDIS的應用範圍至更多的政府和民營服務，並允許使用者選擇經認證的民營企業來提供數位身分識別服務。 數位身分法案的主要目標包括： 1.為個人提供安全、方便、自願和包容的方式，以在與政府和企業的線上交易中驗證其身分。 2.提供數位身分的識別服務，以幫助各類型的潛在使用者皆可融入數位社會。 3.加強用於驗證個人身分或屬性的個人資訊安全。 4.鼓勵社會使用數位身分識別和線上服務，減少因數位化不足而存在的地理與實體限制及經濟負擔。 5.提升澳洲社會對於數位身分識別服務的信任。 數位身分法案將採取以下措施來達到目標： 1.建立數位身分識別服務提供者的認證機制。 2.向經認證的數位身分識別服務提供更多的隱私保護措施。 3.建立一個安全、易於使用、自願、可訪問、包容和可靠的AGDIS。 4.加強以下三者的監督和管理： (1)數位身分識別服務提供廠商。 (2)AGDIS的使用者。 (3)AGDIS的性能和完整性。 澳洲的數位身分法案嘗試建構一套更加完整且安全的數位身分認證法律規範，並且將這個系統和產業推向整個澳洲社會，由政府促使更多服務提供者和服務使用者加入這個數位生態中，後續可持續關注以作為我國政府攜手民間企業推動國家與社會數位轉型時的參考。
合成資料（synthetic data）「合成資料」（synthetic data）的出現，是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料，或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下，透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式，讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用，透過這個方法，資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下，使合成資料所訓練出來的分類模型（classifiers）不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中，最熱門的研究為運用「生成對抗網路」（Generative Adversarial Network, GAN）形成合成資料（亦有其他生成合成資料之方法），生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」（generator）與辨識網路（discriminator）對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果，使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料，也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室（Defense Science and Technology Laboratory, DSTL）於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告，此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司（BAE Systems）的應用智慧實驗室（Applied Intelligence Labs, AI Labs）執行「後勤科技調查」（Logistics Technology Investigations, LTI）計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一，探討在隱私考量下（privacy-preserving）「合成資料」當今技術發展情形，並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出，資料的種類多元且面向廣泛，包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等，針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同，也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估；報告指出，目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法，建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。