IBM嘗試新方法支持開放原始碼

  IBM公司在2日拉斯維加斯舉行世界夥伴(PartnerWorld)會議時,宣布提倡開放原始碼創新的新措施,包括成立求職應徵者資料庫,以及一項電子學習計畫。這座資料庫預定今年第三季推出,屆時會把具有開放原始碼技術的大學生所投的履歷表一一編列成目錄。想被納入資料庫的資格,包括曾經參加IBM校園人才培訓計畫(Academic Initiative)中級程度以上,並通過IBM開放原始碼專業資格考試的人士。該資料庫提供IBM的企業客戶與商業夥伴檢索。起初,此資料庫只涵蓋北美洲地區,但IBM打算將來擴大推廣到世界其他地區。


   該公司也將透過提供IBM校園人才培訓計畫,提供各校所需的中介軟體及硬體,而Hubs計畫本身不打算收費,或只酌收少許費用。第一座這種中心預定春季在德州A&M大學成立。


   IBM另外在PartnerWorld宣布,計劃今年與商業夥伴共同成立100座新的「創新中心」( innovation centers)。藍色巨人先前已承諾投資1.5億美元開辦這類中心,讓系統整合業者、獨立軟體公司、附加價值流通業者以及解決方案服務提供者藉此取得IBM的技術與設備,以協助他們測試並最佳化自家產品。其構想是協助這些夥伴加速產品上市,並降低產品開發費用。自2004年推出以來,IBM已在北美和歐洲成立大約40座這種中心。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

相關連結
※ IBM嘗試新方法支持開放原始碼, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=523&no=66&tp=1 (最後瀏覽日:2025/04/02)
引註此篇文章
你可能還會想看
英國提出因應GDPR自動化決策與資料剖析規定之細部指導文件

  2018年5月,英國資訊專員辦公室(Information Commissioner’s Office, ICO)針對歐盟GDPR有關資料自動化決策與資料剖析之規定,公布了細部指導文件(detailed guidance on automated decision-making and profiling),供企業、組織參考。   在人工智慧與大數據分析潮流下,越來越多企業、組織透過完全自動化方式,廣泛蒐集個人資料並進行剖析,預測個人偏好或做出決策,使個人難以察覺或期待。為確保個人權利和自由,GDPR第22條規定資料當事人應有權免受會產生法律或相類重大效果的單純自動化處理決策(a decision based solely on automated processing)之影響,包括對個人的資料剖析(profiling),僅得於三種例外情況下進行單純自動化決策: 為簽訂或履行契約所必要; 歐盟或會員國法律所授權; 基於個人明示同意。   英國2018年新通過之資料保護法(Data Protection Act 2018)亦配合GDPR第22條規定,制定相應國內規範,改變1998年資料保護法原則上容許資料自動化決策而僅於重大影響時通知當事人之規定。   根據指導文件,企業、組織為因應GDPR而需特別留意或做出改變的事項有: 記錄資料處理活動,以幫助確認資料處理是否符合GDPR第22(1)條單純自動化決策之定義。 倘資料處理涉及資料剖析或重大自動化決策,應進行資料保護影響評估(Data Protection Impact Assessment, DPIA),判斷是否有GDPR第22條之適用,並及早了解相關風險以便因應處理。 提供給資料當事人的隱私權資訊(privacy information),必須包含自動化決策之資訊。 應確保組織有相關程序能接受資料當事人的申訴或異議,並有獨立審查機制。   指導文件並解釋所謂「單純自動化決策」、「資料剖析」、「有法律效果或相類重大影響」之意義,另就可進行單純自動化決策的三種例外情況簡單舉例。此外,縱使符合例外情況得進行單純自動化決策,資料控制者(data controller)仍必須提供重要資訊(meaningful information)給資料當事人,包括使用個人資料與自動化決策邏輯上的關聯性、對資料當事人可能產生的結果。指導文件亦針對如何向資料當事人解釋自動化決策處理及提供資訊較佳的方式舉例說明。

GPL(General Public License,通用公共許可證)即將進行更新修訂

  FSF( Free Software Foundation,自由軟體基金會)於日前公佈,將針對現行版本GPL Version 2進行更新修訂。由於GPL Version 2自1991 年使用至今未曾修改過,隨著軟體開發技術日新月異,新興網路應用議題亦不斷產生,故確時有必要更新修訂。FSF預定在2006年第一週會公布GPL v3草案,詳細說明每一條條文修改的原因及影響,並提供予IT產業、軟體使用者、以及和GPL v3有利害關係的各界人士,共同彙集多方的意見,以期獲得更廣大的效益。   然改寫GPL v3實屬不易。GPL是世界性的授權條款,但現今世界各國的著作權法與專利法等相關法令規範不一,再加上新興的網路應用技術與模式,GPL v3新規範應儘可能將上述要項考量納入增訂,以避免引發爭議;若是相關爭議順利解決的話,預料2007年年初就可將GPL v3擬訂完成。

簡介「歐洲共同資料空間」

簡介「歐洲共同資料空間」 資訊工業策進會科技法律研究所 2022年09月30日 壹、前言   歐盟為促進數位經濟的發展,於2015年5月發布「數位單一市場(Digital Single Market)」政策,並指出資料(data)對於發展數位經濟的重要性 [1]。經過了5年的規劃,歐盟於2020年2月發布了「歐洲資料戰略(European Data Strategy)」,勾勒出建立歐洲「單一資料市場(single data market)」的具體措施與進程。   歐盟執委會(European Commission)在「歐洲資料戰略」中指出,為確保歐洲數位經濟的競爭力,應採取相關措施創造一個有吸引力的市場環境,其目標就是建立「歐洲共同資料空間 (Common European data space)」[2] 。本文以下將介紹「歐洲共同資料空間」的發展背景與現況。 資料來源:作者自繪 圖一 「歐洲共同資料空間」的政策發展脈絡 貳、「歐洲共同資料空間」的發展背景 一、源起   歐盟期待能建立一個真正單獨且對全世界開放的資料市場,各類資料能安全地存放其中,企業可輕易地近用高品質的產業資料,以加速企業的成長並創造更高的經濟價值[3]。在此資料空間中,資料的使用需要符合歐盟的法規,且所有資料驅動(data-driven)之服務和產品應符合歐洲「數位單一市場」的規範。因此,歐盟陸續制定相關法律和標準,建設相關基礎設施,期望能促進更多的資料在歐盟境內儲存和處理[4] 。歐盟執委會初期以「歐洲開放科學雲(European Open Science Cloud, EOSC)」的經驗為基礎[5] ,聚焦9個重點產業領域發展資料空間,其介紹如下表: 表一:「歐洲共同資料空間」9個重點產業領域 產業/領域 發展資料空間的目標 1 工業/製造業資料空間 挖掘「非個人資料」的潛在價值,以強化歐盟工業的競爭力,預計在2027年可以創造1.5兆歐元的產值 2 綠色協議(Green Deal)資料空間 支持氣候變遷、循環經濟、零污染、生物多樣性等行動 3 交通移動(Mobility)資料空間 強化運輸和交通移動資料庫的近用、整合、共享,確保歐盟的智慧運輸系統在全球的領先地位。 4 健康資料空間[6] 提升疾病預防、檢測、治療的發展,促進實證醫學發展的加速 5 金融資料空間 提升金融領域的資料共享、創新、市場透明度、永續金融 6 能源資料空間 透過安全和可信任的方式進行跨部門的資料共享,提升資料的可利用性,促進低碳的落實 7 農業資料空間 透過對農業生產等資料的分析,提升農業部門的競爭力。 8 公行(Public administrations)資料空間 提高政府支出的透明性和問責,強化政府科技、法遵科技、法律科技的應用 9 技能(Skills) 資料空間 降低教育培訓體系和勞動市場需求的落差 資料來源:整理自歐盟執委會2022年2月發布的工作報告 二、設計原則   歐盟執委會原訂於2020年第4季提出「歐洲共同資料空間」的具體規劃,但進度有所延遲。2021年3月歐盟理事會(European Council)認為需要加速建立共同資料空間,並請歐盟執委會說明各產業領域資料空間的進展及未來需要採取的必要措施。[7]   根據歐盟執委會2022年2月出版的工作報告指出,所謂的資料空間可以定義為相互信任夥伴間的一種資料關係,參與夥伴在儲存和共享資料時必須適用相同的標準和規則[8]。此外,在資料空間中,資料並非中心化儲存,而是儲存在其來源處,只有在必要時才會透過語義互操作性(semantic interoperability)共享資料[9]。而「歐洲共同資料空間」將根據以下的原則進行設計[10]: 1.資料控制(Data control)   資料空間可以促進資料工具的開發,以彙集、近用、使用、共享各種類型的資料。資料持有者可使用這些資料工具,簡化資料上傳的流程、授予或撤銷其資料授權、更改資料近用權限等。 2.治理(Governance)   建立適當的治理結構,確保以公平、透明、符合比例、非歧視的方式,近用、共享、使用資料,此治理結構應遵守歐盟現有的相關規範,如《非個人資料自由流通框架(Framework for the Free Flow of Non-Personal Data in the European Union)》、《歐盟一般個人資料保護規則(GDPR)》、等。 3.尊重歐洲的規範和價值觀(Respect of EU rules and values)   資料空間應遵守相關的歐盟法律框架,如GDPR、網路安全、基本權利、環境保護、競爭法、歐盟關於提供資料服務相關的規則等;此外,應採取適當的技術和法律措施,防止未經授權的資料近用。 4.技術基礎設施(Technical data infrastructure)   鼓勵資料空間之參與者使用共通的技術基礎設施,並整合網路安全的設計原則,建構能確保資料彙集、近用、共享、處理、使用之安全和隱私保護的基礎設施。 5.互連接性及互操作性(Interconnection and interoperability)   為避免資料碎片化(fragmentation)、整合成本過高、產生資料孤島等問題,「歐洲共同資料空間」參考國際標準、歐洲空間資料基礎設施(INSPIRE[11]) 、FAIR原則[12],強化資料空間的互操作性,並透過歐盟運算基礎設施[13]共享和近用資料,以達到相互連接和互相操作。 6.開放性(Openness)   只要願意遵守歐盟規範、尊重歐洲價值觀的使用者都可以利用「歐洲共同資料空間」。開放性將有助於創造不同產品和不同服務提供商間的競爭,避免因產品或服務製造商的特定協定(protocols)產生鎖定效應(lock-in)。 三、近期整體發展   首先,歐盟執委會強調,由於「歐洲共同資料空間」涉及各產業領域,每個產業領域都有其特性;即便是同一產業中,所涉及之利害關係人多元,其資料需求也會不同。因此,為避免對特定產業領域正在發展之資料共享解決方案產生影響,歐盟將著重於建立各產業共通的技術基礎設施和資料治理框架[14]。根據2022年5月歐盟正式發布的《資料治理法(Data Governance Act) 》,第六章中規定未來將成立「歐洲資料創新委員會(European Data Innovation Board, EDIB)」;依據該法第30條的規定,EDIB的任務之一是制定促進「歐洲共同資料空間」的指引,內容包含建立跨產業領域資料共享的標準、強化互操作性等[15]。   其次,根據歐盟執委會2022年8月出版的調查報告指出,截至2022年上半年為止,歐盟關於資料空間徵案的結果,主題不僅有最初規劃的9個產業領域[16],還擴及智慧城市、文化資產、媒體、財政、語言、旅遊、公部門採購與安全執法等產業領域[17]。此外,與這些產業領域相關的公部門開放資料集部分已經編目並放在歐盟data.europa.eu[18]的網站上,譬如該網站上目前有48,000筆關於交通運輸的資料集,未來可能對於「交通移動」領域資料空間的建立有幫助[19]。   再者,歐盟執委會為了瞭解歐洲目前所有資料空間的發展現況,以國際資料空間協會(International Data Spaces Association, IDSA)的「國際資料空間雷達(International Data Space Radar)」、歐洲非營利組織所倡議的「歐洲雲和資料基礎架構專案(Gaia-X)」、「歐洲工業數位化開放平臺(Open DEI)」為調查對象。根據研究結果,這3個組織目前共有151個和資料空間有關的計畫或措施,但其中僅只有21個使用了開放資料,且僅19個計畫有公部門參與其中[20]。歐盟執委會認為開放資料社群和各國公部門長期以來,在推動開放資料與建立開放資料標準已經累積一定的經驗,未來可以對「歐洲共同資料空間」提供更多的建議[21]。   最後,歐盟執委會將「歐洲共同資料空間」的利害關係人區分為四大類別,包含核心參與者、中介者、軟體/服務提供商、治理機構,並選定相關人士進行訪談,以聚焦「歐洲共同資料空間」未來的推動方向。根據訪談結果,所有受訪者皆指出目前「歐洲共同資料空間」發展的一個重大問題,亦即缺乏完整的資料集目錄。因此,受訪者建議未來「歐洲共同資料空間」的重點可放在發展資料集目錄[22]。 參、結論   從上述的整理可以發現,歐盟相當有系統性地推動「歐洲共同資料空間」,期待透過不同產業領域資料空間的互相連接,強化資料近用和互操作性,在促進資料共享和使用的同時,亦充分保護個人與企業的資料權利[23]。雖然歐洲各產業領域的資料空間仍在持續發展,但歐盟對於發展資料經濟的政策規劃,不管在基礎設施的建設、標準化的制定、法制面的配套,都值得我國持續關注。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw) [1] A Digital Single Market Strategy for Europe, at 14-15, COM (2015) 192 final (May. 6, 2015). [2] A European strategy for data, at 4, COM (2020) 66 final (Feb. 19, 2020). [3] id. at 4-5. [4] id.. [5] 關於「歐洲開放科學雲」的介紹可參考蔡立亭 ,〈論臺灣科研資料治理機制推行之模型-以歐洲開放科技雲為例〉,《科技法律透析》,第33卷第5期,頁21,(2021)。 [6] 關於「歐洲健康資料空間」近期的發展可參考施雅薰,〈歐盟執委會發布「歐洲健康資料空間」規則提案,旨在克服健康資料利用之障礙〉,資訊工業策進會科技法律研究所,https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=67&tp=1&d=8858(最後瀏覽日:2022/09/27)。 [7] European Commission, Commission Staff Working Document on Common European Data Spaces 1(2022)。 [8] European Commission, data.europa.eu and the European Common Data Spaces 6(2022)。 [9] id. at 2. [10] European Commission, supra note7, at 3-4. [11] 關於「歐洲空間資料基礎設施」的介紹請參考INSPIRE KNOWLEDGE BASE,https://inspire.ec.europa.eu/(last visited Sep. 26, 2022). [12] Fair原則是可查找(Findable)、可近用(Accessible)、可相互操作(Interoperable)、可再使用(Re-usable) 的英文縮寫,相關介紹可參考GO FAIR,https://www.go-fair.org/fair-principles/(last visited Sep. 26, 2022). [13] 如歐洲雲服務或歐洲高效能運算(HPC)。 [14] European Commission, supra note7, at 4-5. [15] id. at 29-30. [16] 關於這9個產業領域2021-2023年間的規劃進度可參考European Commission, supra note 7, at 41-42. [17] European Commission, supra note 8, at 7. [18] 該網站設立於2021年4月,是整合European Data Portal及EU Open Data Portal兩個網站而成立。 [19] European Commission, supra note 8, at 8. [20] id. at 13. [21] id. at 5. [22] id. at 18. [23] European Commission, supra note 7,. at 2.

世界經濟論壇發布《贏得數位信任:可信賴的技術決策》

  世界經濟論壇(World Economic Forum, WEF)於2022年11月15日發布《贏得數位信任:可信賴的技術決策》(Earning Digital Trust: Decision-Making for Trustworthy Technologies),期望透過建立數位信任框架(digital trust framework)以解決技術開發及使用之間對數位信任之挑戰。   由於人工智慧及物聯網之發展,無論個人資料使用安全性還是演算法預測,都可能削弱人民對科技發展之信賴。本報告提出數位信任路線圖(Digital trust roadmap),說明建立數位信任框架所需的步驟,以鼓勵組織超越合規性,指導領導者尋求符合個人與社會期望之全面措施行動,以實現數位信任。路線圖共分為四步驟:   1.承諾及領導(commit and lead):數位信任需要最高領導階層之承諾才能成功,故需將數位信任與組織戰略或核心價值結合,並從關鍵業務領域中(例如產品開發、行銷、風險管理及隱私與網路安全)即納入數位信任概念。   2.規劃及設計(plan and design):透過數位信任差距評估(digital trust gap assessment)以瞭解組織目前之狀態或差距,評估報告應包括目前狀態說明;期望達成目標建議;治理、風險管理與合規性(governance, risk management and compliance, GRC)調查結果;將帶來之益處及可減輕之風險;計畫時程表;團隊人員及可用工具;對組織之影響等。   3.建立及整合(build and integrate):實現數位信任需關注人員、流程及技術等三大面向。首先需確保人員能力、達成該能力所需之資源,以及人員溝通與管理;第二,定義組織數位信任流程,包括制定計劃所需時程、預算及優先實施領域,調整目前現有管理流程,並識別現有資料資產;最後,針對技術使用,可考慮使用AI監控、雲端管理系統以及區塊鏈等,以監測資料之使用正確性及近用權限管理。   4.監控及滾動調整(monitor and sustain):建立數位信任框架後,需持續建構相關績效及風險評估程序,以確保框架之穩定,並根據不斷變化的數位信任期望持續改善,以及定期向董事會報告。

TOP