韓國財政經濟部(Ministry of Economy and Finance)於2020年12月17日發布「2021年經濟政策」(2021 Economic Policies)。2021年經濟政策中包含兩大重點,分別為因應新型冠狀病毒影響下的不確定性,盡快恢復經濟成長動能,以及推動產業創新與結構轉型,以培植未來的經濟成長動力。政策文件中指出,儘管2020年經濟成長率因疫情影響而表現低迷,但仍期許2021年經濟能夠盡快好轉,改善投資、出口與國內就業。 針對如何盡快恢復經濟成長動能議題,政策文件指出首先應處理因疫情帶來的不確定性,除了維持擴張性財政政策,以增加政府支出刺激總體需求外,在經濟成長與疫情防治間應取得平衡並加強風險管理;其次為透過租稅減免促進消費、擴大投資額度與提供出口融資,以及提供資金以扶植中小企業、提供優惠貸款協助大型企業度過疫情難關、鬆綁法規以發展地方經濟等一連串措施,來達到恢復經濟成長動能的目標。 而在推動產業創新與結構轉型上,將持續投資於5G應用與6G技術的發展上,推動數位經濟與數位政府系統建構,具體措施包含減免投資5G應用貸款稅率2%、籌集投資數位新政基金、完善智慧醫療應用等。此外在扶植新創政策上,則包含建立新興科技實驗場域(K-test bed),以政府採購扶植新興科技、提供商機以及協助銜接海外市場,修正創投法規開放附認股權憑證之低利貸款以引進矽谷創投資金,以及排除可轉換可贖回之債務認定以降低政府研發補助申請門檻等,以有效扶植創新能量成為未來的經濟成長動力。
美國商標註冊發布新規定:外國人需透過美國執業律師代理其商標業務美國專利商標局(簡稱USPTO)公告新商標規定於8月3日生效,國外申請人、註冊人及商標訴願暨上訴委員會(TTAB)程序的當事人均須透過合法美國執業律師代理其商標業務,包含:向USPTO提出商標申請註冊、商標糾紛。此要求適用於所有商標申請人、註冊人和永久合法居住地或是主要業務所在地於美國境外的當事人。 近期,USPTO發現愈來愈多的國外申請人、註冊人和當事人向USPTO提交不正確或有詐欺嫌疑的文件,其不符合美國商標相關法規或USPTO規則。此次新規定目的在於: 加強外國人遵守美國商標相關法規。 改善向USPTO提出商標案的正確性。 維護美國商標註冊的完整性。 數十年來,全球許多其他國家都有須透過當地律師代理執行業務的相關要求。USPTO局長Andrei Iancu表示:「企業靠著USPTO的商標註冊,決定品牌的重要法律決策,為了確保商標註冊的正確、完整性與公眾利益,USPTO必須要有適當的規定來強制所有申請人和註冊人遵守規定。」;USPTO商標專員Mary Boney Denison亦表示:「相信新規定將有助於提高外國人向USPTO提交的文件品質。」 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw )」
歐盟發佈關於監督金融業之數據保護準則歐洲數據保護監督組織(European Data Protection Supervipsor,EDPS)發表「關於在歐盟監督金融業之數據保護準則」(Guidelines on Data Protection for Financial Services Regulation),以作為確保歐盟的數據保護規範,將被整合進正在發展中的金融政策與相關規定之實用工具。該準則為金融市場監督機制的一部分,在金融業對個人資料的處理上,特別是透過監控、記錄保留、回報、以及資訊交換這些存有侵犯個人資料和隱私權風險的措施予以規範。 該準則包含10項步驟與建議,旨在協助歐盟後續金融監督政策的制定,其中一些重要的建議如下: (1)應評估資訊之處理是否可能妨礙隱私權。 (2)應為數據的處理建立法律基礎。 (3)評估適當的資訊保留期限並給予正當化依據。 (4)建立個人資料傳輸至歐盟外的正當法律依據。 (5)提供個人資料保護權利的適當保障。 (6)衡量適當的數據安全保護措施。 (7)應為數據處理的監督提供特定之程序。 有鑒於2008年金融危機的影響,該準則透過提供一個能確保個人資料被妥善保護的有效方法,期以重建金融市場的信心。Giovani Buttarelli,作為新任歐洲數據保護監督委員,在一份伴隨準則釋出的聲明稿當中表示:「個人資料的價值已經隨著數位經濟的成長不斷增加,確保各行業的個人資料得以受到保護也益顯重要。歐洲數據保護監督組織(EDPS)計畫對不同行業制定相關保護規範,此準則是第一個發佈的。」
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)