美國聯邦貿易委員會推動「不留痕」機制，使消費者可選擇不在網路上留下個人資訊
美國聯邦貿易委員會（Federal Trade Commission ,FTC）最近開始推動一套「不留痕」（do-not-track）機制，旨在防止網站蒐集未經使用者授權之個人資料。
FTC所出具的報告，旨在幫助政策制訂者和立法者形塑隱私規則，同時要求網站揭露更多其所蒐集之資料的相關事項，諸如蒐集的資料種類、如何使用該資料、以及保存期間。該報告並建議企業提供使用者更多拒絕被蒐集資料的退出選擇方案。
FTC主席Jon Leibowitz在最近的記者會中指出，目前有許多尚未受到網路隱私規範之行銷方式，普遍受到廣告商、社群網站或是搜尋引擎運用。FTC當局的建議由五人所組成的委員會無異議通過，由於網路廣告商、媒體經營者以及零售商所建立的新的行銷模式均建基於個人資料的使用上，因此此建議亦同時考量到該等業者之利益平衡，至2011年1月31日前持續蒐集業者之意見。Leibowitz表示，FTC希望確保新興成長的資訊市場是建立在促進隱私、透明、商業革新和消費者選擇的框架上，而這也是多數美國民眾所希望的。」
此一「不留痕」機制是參照FTC另外一套受歡迎的「勿來電」機制，也就是將電話號碼註冊在一特定的名單上，以防止電話推銷員來電，不過實際上的運作模式仍略有差異。相較於將姓名註冊在一份中央管控的名單，此一機制則是透過網頁瀏覽器的工具，傳送不願被追蹤或接受特定廣告的訊息，Google、Microsoft和 Mozilla都已測試過此套技術。
在此一報告提出後不久，麻州參議員John F. Kerry表明他將會推動一部隱私權相關法律，使FTC有更多規則制訂權以實現其報告所提建議。因為作為相關主管機關，FTC制訂規則的權利其實很有限。
蘇柏毓
專案經理 編譯整理
ntent/article/2010/12/01/AR2010120106451.html，最後瀏覽日：2010年12月20日。
USA TODAY，2010年12月13日，http://www.usatoday.com/tech/news/2010-12-13-1A
donottrack13_CV_N.htm，最後瀏覽日：2010年12月20日。
繼陳水扁總統於元旦宣示兩岸經貿改採「積極管理、有效開放」後，行政院於 3 月 22 日 的院會中通過兩岸經貿「積極管理、有效開放」配套機制方案，方案執行面向涵蓋經濟、農業、金融、人員及小三通等經貿往來層向，建立管理目標及機制。其中在經濟類部分，為強化對大陸投資之有效管理，企業赴大陸地區超過一定金額或涉及敏感科技的重大投資案，增設「政策面審查」， 但方案中並未進一步指出一定金額與敏感性產業的定義。 經經濟部邀集陸委會等相關單位，討論積極管理配套措施中的「重大投資案」界定標準，會中決定政府將參考國內廠商設立晶圓廠的投資規模，制定相關審查辦法，將 1 億美元以上或涉及敏感科技的投資案，進行「兩階段審查」，即政策面審查及投審會委員會議審查，並列舉需要經過政策面審查的產業。 所謂政策面審查，依據行政院大陸委員會發布的「兩岸經貿『積極管理、有效開放』配套機制」指出，是由政府邀請企業負責人及經理人，就企業財務計畫、技術移轉、輸出設備、在台相對投資等項目進行協調，在確定企業具體承諾，並由業者出具同意政府於必要時將進行大陸投資事項實地查核的承諾書後，再送投審會開會審查。經濟部表示，業者經核准進行大陸投資後，主管機關應分別針對母公司在國內持續投資與技術升級情況、廠商在大陸營運及增資、擴廠情形，持續追蹤管理，主管機關於必要時並將赴中國實地查核，以落實積極管理。 行政院表示，配套機制方案大部份是強調現行作業的「強化管理措施」，至於相關部會提出新增或應加強的執行事項，原則上應在今（ 95 ）年 6 月 30 日前完成，涉及修法及建置資料庫的部分，應在今年年底前執行或規劃完成。
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）
美國發明法（Leahy-Smith America Invents Act，AIA）第18條修正案之觀察美國國會於今年5月針對美國發明法（Leahy-Smith America Invents Act，AIA）第18條提出擴張性修法。美國發明法第18條係規範專利改革過渡期間涵蓋商業方法專利之複審程序（Transition Program for Cover Business Method Patents Review， CBM），並且定有落日條款，預計將在2020年9月16日失效。本次修正案研擬將落日條款刪除以外，將適用對象從原先適用於金融產品或服務（a financial product or service）之商業方法專利（Business Method Patents）修正為適用於企業、商品或服務（used in the practice, administration, or management of enterprise、product or service）之商業方法專利，此將擴張商業方法專利複審程序之適用範圍。 奇異電子（GE Co.）、3M（3M Co.）、禮來（Lilly & Co.）、施樂（Xerox Corp.）等多家產業界知名公司於今年（2013）9月19日發出聯合信函反對美國國會此次針對美國發明法第18條的擴張性修法。信中表示本次修法將意味著數據處理專利（Data Processing Patents）等尖端的癌症治療方法到汽車安全系統等都可能包含在內，可提起專利侵權的範圍將擴大至難以界定的程度，再者刪除落日條款，會造成諸多不確定性與風險阻礙科技創新的持續投入。 然而，產業界並非意見一致，諸如谷歌（Google Inc.）、臉書（Facebook Inc.）、沃爾瑪（Wal-Mart Stores Inc.）等知名公司則立場相左，早於今年7月即率先表示贊成，聲明此次修法提供創新者一個積極保護自身專利的具體手段。由此足見歐巴馬政府與立法者在專利法制改革中，必然要面對難以預測的產業效應和衝擊，從而增加其制度改革策略思考和制度設計的難度。