基因改良作物命運大不同
而在 美國 有 85﹪的大豆，76﹪的棉花，45﹪的小麥是經過基因改良的。至於 澳洲 農業與資源經濟局則最近則對基因改良作物做出一份報告，認為各省禁止基因改良食品會減小經濟效益，使 澳洲 面對世界各地日益增多的基因改良作物發展，屈居弱勢。至終可能會在十年後造成1.5億到6億澳幣的損失。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
- http://news.yahoo.com/s/nm/20050920/sc_nm/food_eu_gmo_dc;_ylt=AuYNlvYNKq7FIV2lzf13tOyJhMgF;
- http://news.yahoo.com/s/nm/20050919/sc_nm/gmo_china_cotton_dc;_ylt=AgsYdFp8NBc_njn5cnq4NT
- http://news.yahoo.com/s/afp/20050916/sc_afp/denmarkeubiotechgmo;_ylt=Ap089KUxE5.HaWu1ao8sH
- http://tw.news.yahoo.com/050910/4/2a667.html
- http://www.news.com.au/story/0,10117,16650654-1702,00.html?from=rss
美國國會於2022年12月22日通過《2022年保護美國智慧財產法》（Protecting American Intellectual Property Act of 2022），經美國總統拜登（Joe Biden）於2023年1月5日簽署後正式生效。鑒於近年來美國營業秘密外洩事件頻傳，中國大陸和駭客透過各類方式竊取美國的智慧財產，對美國的經濟和國家安全產生重大危害。因此，共和黨參議員Ben Sasse與民主黨參議員Chris Van Hollen於2020年6月共同提出本法，並於2021年4月提出修正版本，期待美國政府進一步採取保護美國營業秘密的具體措施。 本法授權美國政府對涉及營業秘密重大竊盜的外國人及外國實體（foreign entity）實施制裁。重點包含： 1.要求美國總統每年應向國會提出報告，且第一份報告應於本法正式施行後6個月內提出，報告應列出符合以下條件之外國人、外國實體名稱及外國實體的執行長或董事會成員： (1)故意竊取美國營業秘密，且其行為很可能或已經對美國國家安全、外交、經濟、金融構成重大威脅者； (2)對上述故意竊取美國營業秘密之行為提供重要的財務、物質、技術、商品、服務等支援，或從中獲得利益者。 2.實施制裁 (1)針對外國實體，本法授權美國政府得實施的制裁手段有12項，包含根據國際緊急經濟權力法（International Emergency Economic Powers Act）凍結其資產、將該實體列入美國商務部的出口管制名單（Entity List）、禁止美國金融機構對該實體提供貸款、拒絕向該實體採購、禁止該實體的外匯交易、禁止美國人投資該實體的股票或債券、限制該實體成員入境、將該實體成員驅逐出境等。美國總統應針對名單中的對象實施至少5項制裁，並可對該外國實體之高層實施上述制裁。 (2)針對外國人，制裁手段包含凍結資產、拒絕入境、撤銷簽證等 3.豁免 總統若認為符合美國國家利益，得豁免對外國人及外國實體之制裁，但應於15天內向國會提交豁免的理由。 本法施行後，美國除了既有的《保護營業秘密法》（Defend Trade Secrets Act of 2016）外，將透過上述的制裁手段強化營業秘密的保護力道。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
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。
知己知彼，兩岸研發經費比一比依據本（2013）年9月26日中國大陸國家統計局、科學技術部、財政部聯合發布之統計公報顯示，去（2012）年全中國投入在研究與試驗發展（R&D）之經費支出達人民幣（以下同）10,298.4億元，較前（2011）年增加1,611.4億元，成長約18.5%。而大陸地區之研究與試驗發展經費約佔其國內生產總值（GDP）之1.98%，較2011年的1.84%提高0.14個百分點。惟同期（2012年，即民國101年）我國研發經費總計為新台幣4,312.96億元，佔臺灣地區GDP比率為3.07%，較中國大陸1.98%之比率略高。 另據大陸統計公報顯示，在中國大陸10,298.4億元之研發經費內，用於「基礎研究」之支出為498.8億元，比2011年增長21.1%；在「應用研究」之經費則為1,162億元，增長13%；至於「試驗發展」經費支出則為最大宗，達8,637.6億元，增長19.2%。總體來說，大陸地區之基礎研究、應用研究和試驗發展3項，佔其研發經費總支出之比率分別為4.8%、11.3%和83.9%；而臺灣地區則是以基礎研究、應用研究及技術發展等3類為區分，在2011年時分別為9.7%、23.7%及66.6%，說明臺灣地區在基礎與應用研究2部份佔研發經費總支出之比率較中國大陸為高。 然而相關研發經費投入至後續產出專利、運用，能否有效結合，或因而強化國家競爭力、減少需用單位間之落差，已是兩岸或其他國家所關切的焦點。因此，為利知己知彼，除了瞭解競爭國家之資源投入情形外，其研發成果相關運用情形等，亦實值得我們後續觀察、研究。
美國4州及司法部指控資料處理商（Agri Stats）的資料共享行為涉及聯合行為美國明尼蘇達州、加州、北卡羅萊納州及田納西州之檢察總長於2023年11月加入「美國司法部（U.S. Department of Justice, DOJ）在同年9月對於肉品產業資料提供者（Agri Stats, Inc.，以下簡稱Agri Stats）提起的反壟斷訴訟」中，主張Agri Stats透過報告方式將肉品數據資料分享給訂閱服務之肉類加工商，此類資料共享行為削弱了市場競爭關係造成聯合行為，違反了休曼法（Sherman Act）。以下先就此案背景進行說明，以釐清此案象徵意義。 於2023年2月，美國司法部反壟斷部門撤回3項與資訊共享相關的聲明，該3聲明是為了醫療保健產業而發布，其中就資料分享之安全使用方式亦可讓其他產業的資料提供業者評估其資料分享行為是否造成反壟斷行為，惟在目前AI／演算法技術變革之下，利用共享所得之資料反推競爭對手之競爭策略具有可行性，因此當年認為有助於促進競爭之資料共享行為，現在反而有造成聯合行為之可能，故廢棄該3項已過時的聲明。 於2023年9月28日，美國司法部反壟斷部門於明尼蘇達州指控Agri Stats違反休曼法。Agri Stats為專門彙整、分析美國豬肉與家禽（肉雞、火雞）相關商業資料的資料處理商，並將其分析報告提供給具競爭關係的肉品加工商，肉品加工商可透過將Agri Stats分析報告反推以監控／預測出競爭對手之價格、供應量、營運計畫等，並依分析報告建議進行價格調高與減產的行為，而被美國司法部認定為聯合行為。 該訴訟所涉及的肉品加工商占了全美家禽（肉雞與火雞）銷售量的9成以上，豬肉銷售量的8成以上。目前已有前述4州加入該訴訟，法院後續會如何認定，將影響產業間的資料交換作法，也顯現出資料商業化前須先做好資料管理，確保在合規的範圍內進行資料利用，國內廠商可參資策會科法所公布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》對自身資料管理機制進行檢視。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw/）