遠距健康照護之法律議題研析
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
宋佩珊
資深管理師 編譯整理
2017年底，日本總務省(総務省)宣布實施Startup×Act計畫，委由知名智庫野村綜合研究所(株式会社野村総合研究所)辦理執行，希望透過與新創團隊共同協作的模式，運用資通信科技(Information Communication Technology, ICT)緩解日本高齡化、少子化、都市防災、城鄉差距等問題。該計畫第一期已於2018年2月執行完畢，並於2018年3月8日在東京舉行了計畫成果發表會。根據日本總務省新聞稿表示，Startup×Act計畫是參考美國的新創駐進計畫(Startup in Residence, STiR；或譯創業家居留計畫)進行設計。 STiR係舊金山公民創新市長辦公室(San Francisco Major’s Office of Civic Innovation)於2014年成立的計畫，該計畫強調以公私共同協作的方式解決政府所面臨的民生問題。STiR運作方式雖在個別城市略有差異，但大致係由地方政府選定特定數個待解決的都市問題，再以工作坊的形式與有興趣之新創團隊進行討論。整個計畫以16周為期，以公私共同開發出產品或服務原型為目標，最後由新創團隊進行提案報告，為都市問題提供解決方法。提案可能被市政府採納並在市政府的協助之下以該都市做為實證場域，未來更可能與市政府簽訂合作契約，進一步使該新創團隊成為一成熟型新創公司。據統計，平均每年參與STiR的新創團隊有半數獲得了與當地市政府的合約。目前STiR已經推行至全美包含華盛頓DC在內的11個城市，並在荷蘭阿姆斯特丹與海牙皆設有姊妹站，由此可見STiR模式獲得相當大的迴響與肯定，並具有跨域、跨文化之普適性。 日本參考STiR所推出的Startup×Act計畫於2017年底啟動，第一個參與的地方政府為京都府京丹後市，之後陸續有北海道天塩町、香川縣高松市、熊本縣熊本市加入計畫。Startup×Act的Act為Applications for Cities and Town之縮寫，彰顯城市作為新創產品或服務實證場域的計畫特色。 Startup×Act擇定健康醫療與社福照顧、育兒與教育、安全安心生活、城鄉發展與交通以及產業振興提升就業為五大都市問題。在Startup×Act計畫之下，地方政府毋須提供政府採購的需求說明書(Request for Proposal, RFP)，僅需提出希望解決之問題。舉例而言，香川市就提出「希望能讓被取消駕照資格的高齡者繼續享受出門購物的樂趣」，最後該案由一間VR新創公司提出解決方案。 STiR與Startup×Act這種類工作坊的高密度、高強度的腦力激盪與供需兩端直接溝通是其特色。時程短、彈性高，資源共享與知識流通量巨大，並且以解決問題為導向，能破除新創企業參與政府採購的障礙。新創團隊除了可以在短時間內累積大量地方社群與政府人脈，增加彼此信任度，更可以從具體的實證經驗當中學習並進一步拓展市場。
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）
美國參議院擬針對生物燃料提供稅賦優惠先進的能源發展方向是開發先進技術，利用生物材料（如能源作物或生物排泄物）等生物性資源來生產能源，此種能源生產方式又稱為生質能源。由於生質能源的建置成本高，故業界多冀盼政府能給予財務方面的支援。 最近美國布希總統已經設定透過增加對潔淨、再生的生物燃料的使用，降低美國對進口石油的依賴以及溫室氣體排放量，而基於同樣的目標，美國參議院財務委員會（Senate Finance Committee）最近更提出了能源進化及投資法（Energy Advancement and Investment Act of 2007, EAIA），希望能鼓勵大規模的商業投資，以促進生物燃料的生產與使用。 EAIA特別針對使用纖維性質的生物材料（cellulosic biomass）來生產生物燃料之製造者，提供生產上的租稅扣抵（production credit），與此同時並擴大既有針對乙醇所實施的優惠措施之適用範圍。這兩大租稅優惠是為了鼓勵企業生產者加速推動生物燃料的開發，儘快使生物燃料可以供應市場所需達到10億加侖的水準。