全球四大晶片業者共同研發奈米蝕刻技術
世界四大電腦晶片業者決定與紐約州合作，在今後五年內出資 5.8億美元，研究發展下一代電腦微晶片製造技術。紐約州預定出資1.8億美元，美國IBM、超微半導體(AMD)、美光科技(Micron)與德國英飛凌預定各出五千萬美元的現金與設備，另2億美元由多家提供物料與設備的廠商提供。惟世界最大晶片廠商英特爾(Intel)並未參與此計畫，英特爾目前在x86微處理器市場中，占有銷售量的80%、銷售額的90%。
此國際奈米蝕刻事業（ International Venture for Nanolithography, INVENT）計畫的基地，預定設在奧伯尼紐約州立大學奈米科學與工程學院，預期共有500多位研究人員、工程師與其他人員，投入此計畫。
奈米科技是研究分子與原子級的科學，此一計畫研究重心是利用光線，蝕刻大約頭髮直徑十萬分之一大小的電路，讓參與公司及早取得與學習應用研究出來的蝕刻工具。由於近年半導體速度與複雜性快速提高，晶片業者製造更小、更快晶片的難度增加，研究發展成本飛躍上升，業界體認到必須合作，才能負擔。一具蝕刻工具成本可能高達 2500萬美元，蝕刻工具進步攸關晶片廠商繼續縮小晶片規模，使每個晶片具有更多運算與儲存能力。目前生產的最先進晶片運用90奈米科技，晶片廠商希望從2006或2007年起，生產65奈米晶片。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
陳怡玫
副主任兼規章法制組組長 編譯整理
韓國警方在新頒布的 「生命倫理及安全法」 正式實施後，第一次 逮捕 一名涉嫌非法出售人類卵子的金姓男子，卵子的來源乃是該名男子利用積欠其高額債務的女子出售所得的。 警方在搜查了首爾地區的四家醫院後，起訴了涉嫌出售卵子的兩名大學生和一位主婦，並調查其他涉嫌利用網路從事掮客生意，將韓國女性的卵子出售給國內外 不孕夫妻 。 調查顯示，非法大型網站買賣女性卵子現象在韓國正日益猖獗，提供卵子的女性絕大多數都是因經濟困難 。 「生命倫理及安全法」於今年 1 月 1 日開始施行，該法律除了禁止買賣卵子和雇用代理母外，也是韓國作為禁止複製人類之法律依據。
歐盟委員會就資料法草案提出修改報告於2023年2月28日，歐盟議會( European Parliament )工業、研究和能源委員會( Committee on Industry, Research and Energy )就2022年公開之資料法草案( Data Act )提出修正報告，該報告支持資料法草案賦予使用者訪問、使用並共享其資料的權利，以發揮出工業資料的經濟潛力，並就資料法草案內容提出修改之報告(以下簡稱修改草案)。 以下就修改草案對於資料持有者權利之影響摘要說明如下： 1、對資料持有者之營業秘密的保護，資料持有者就其有營業秘密之資料，能要求使用者保護該資料的秘密性，並要求使用者要採取一定之保密措施，若使用者未能執行該保密措施，資料持有者可暫停資料共享； 2、資料持有者提供資料之對象為公司時，可對其請求之合理補償，該合理補償包含產生/處理資料與提供資料等讓資料可用的成本，惟該資料成本若可與其他資料請求分攤，則不應由單一使用者支付全部費用，且對於小/微型企業，不得請求超過提供資料的直接成本； 歐盟為使工業資料可充分發揮其效益，資料法草案旨在推動資料共享並建立相對的遊戲規則，此次修改草案從營業秘密與成本補償的角度切入，以保障資料持有者權利，該修改草案預計於3月中全體會議上進行表決，其規範對象包含有在歐盟提供物聯網/雲端產品或服務之企業，國內企業亦會因網路跨境性質而受影響，可參考資策會科法所所發布之重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)預做準備。 「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。