經建會回應歐洲商會之建議：將積極鬆綁法規，強化區域整合 提供完善投資環境
根據統計，歐盟在台投資大幅躍升，今年更超越美國在台投資總額，居外資在台投資第一位，顯示歐商對於台灣投資環境的重視與信心；政府也有決心繼續鬆綁法規，強化區域整合，以提供完善投資環境。對於歐洲商會建議之重點議題，經建會已對於各項議題作出初步回應，並表示行政院相關機關會積極檢討並持續溝通。
經建會胡勝正主委強調，歐洲商會所關切的議題有些牽涉全面政治環境考量，例如擴大開放大陸商品來台或放寬大陸投資 40 ％上限等，將請主管機關朝放寬方向為整體性之研議規 劃； 其至於他屬現行政策可行但未解決問題，經建會將持續協調相關部會，朝開放的方向規劃推動。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
今年十一月初，美國運動穿戴式裝置製造商Jawbone針對其競爭對手Fitbits所提起之專利侵權控告提出反訴，主張Fitbits濫用專利、涉嫌壟斷市場，違反反托拉斯法。本次Jawbone的反訴讓這場運動穿戴式裝置的智慧財產權之戰更加白熱化。 Jawbone及Fitbits為美國運動穿戴式裝置的兩大領導廠商，雙方在今年展開一連串的智慧財產權爭訟。這場智慧財產大戰開始於今年五月，當Fitbits正準備首次公開發行(IPO)時，Jawbone控告Fitbits挖角Jawbones部分員工，並藉此盜走Jawbone共約18000筆的機密資料。數週之後，Jawbone又控告Fitbits專利侵權，並緊接著向美國國際貿易委員會(United States International Commission)提起禁制令(Injunction)，禁止Fitbits進口侵權產品。Fitbits在九月反擊，控告Jawbone侵害了包含其軟體和使用者介面設計在內的專利。十月，美國法院命令Fitbits五名員工應歸還Jawbone的所有機密資料。在獲得初步的勝利後，Jawbone又以Fitbits違反反托拉斯法為由，針對Fitbits在九月提出的專利侵權訴訟提起反訴，再次對Fitbits予以回擊。 在本次反訴中，Jawbone表示：「Fitbits蓄意濫用專利，目的是為了保持其市場地位。」Jawbone同時否認所有Fitbits的專利侵權指控。Jawbone更額外聲明，Jawbones將繼續跟進之前對Fitbits提起的三項專利侵權訴訟、營業秘密侵害訴訟，以及對ITC提起的禁制令。 相較於手機等其他智慧型裝置，運動穿戴式裝置仍屬於較年輕的市場，因此仍有相當多的發展性。然而，許多大廠相繼進入這個領域，也讓智慧財產權爭議越趨激烈。
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）
德國聯邦內閣提出安全數位通訊及醫療應用法（E-Health-Gesetz）草案德國聯邦內閣於2015年5月27日提出安全數位通訊及醫療應用法（Entwurf eines Gesetzes für sichere digitale Kommunikation und Anwendungen im Gesundheitswesen, E-Health-Gesetz）草案。 德國聯邦衛生部部長說明因草案的形成一直有所爭議，以致過程冗長。而為了保證大量數據的資料維護及安全，德國資料保護及資訊流通之主管機關聯邦資料保護官（Bundesbeauftragten für den Datenschutz und die Informationsfreiheit, BfDI）及聯邦資訊安全局（Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik, BSI），從一開始即密切參與其中合作。針對電子健保卡（die elektronische Gesundheitskarte）的資訊安全要求，德國聯邦衛生部將關注科技發展，持續更新相關規定。 本法案包括高安全標準之數位設施的建置期程，以及產生病人具體應用效益的時間規劃表，重要規定如下： 1.主檔資料管理（Stammdatenmanagement）：被保險人主檔資料（Versichertenstammdaten）的測試及更新，自2016年7月1日起，於兩年內針對全國區域進行大範圍測試。 2.結合病人的緊急資訊（Notfalldaten）：醫生能立即取得所有重要資訊，如過敏或過去病史等資料。當病人有該等需求之意願時，自2018年起健保卡即應包含緊急資訊。 3.藥物治療計畫（Medikationsplan）：包含病人使用藥物治療的所有資訊，藥物治療計畫能於治療過程中使病人更加安全。而同時最少使用三種藥物的被保險人，自2016年起應採行藥物治療計畫。之後應可於電子健保卡取得藥物治療計畫相關資訊。 4.以電子方式發送醫療診斷報告（Arztbriefe）：因目前為止醫療診斷報告仍係透過郵寄，然而為求重要資訊立即呈現，於2016年及2017年醫生以電子方式安全寄送診斷報告者，每份報告應收取55歐分的費用。 5.遠距醫療（Telemedizin）：為推動遠距醫療的利用，自2017年4月1日起遠端傳輸X光照（Röntgenaufnahmen）的醫療診斷結果將收取費用。 6.醫療資訊系統的互通性：建立互通性指引（Interoperabilitätsverzeichnis）應可使醫療方面各類資訊系統所採行的標準透明化，且可使其規範更加標準化。而該指引應包含遠距醫療應用資料入口網站（Informationsportal）。 7.本法案所提期程，特別係針對實施的代表性自治組織（Organisationen der Selbstverwaltung），德國聯邦法定健康保險總會（GKV-Spitzenverband）、聯邦特約醫師協會（Kassenärztliche Bundesvereinigung）及聯邦特約牙醫協會（Kassenzahnärztliche Bundesvereinigung）適用。
美國資通訊設備無障礙使用計畫趨勢觀察