歐盟公布資料保護相關指令適用意見書
由歐盟二十七個會員國資料保護主管機關組成的第二十九條資料保護工作小組（The Article 29 Working Party）最近公布其應適用何國資料保護法規之意見書。
歐盟資料保護指令（EU Data Protection Directive）第四條對於蒐集或處理個人資料所應適用之法規有所規範，依該條規定，機構必須依其成立之國別適用該國資料保護法規；機構若於其他國家裝置設備處理資料，則須遵守設備所在地之法令。
隨著全球化的趨勢與新興科技的發展，目前處理資料機構之運作方式已與當初制定指令時有所不同，許多機構在世界各國設置營運點，向全球各地提供各類型服務，尤其是網際網路的發展，使得遠端服務及在虛擬環境下分享個人資訊更為容易，但同時也增加辨識資料處理所在地之困難度，因此工作小組提出該意見書，希望藉此釐清資料保護指令第四條之適用。
工作小組於該意見書中指出，資料保護指令所指的應適用法規，並非資料控制者（data controller）所在地之法規，而是附屬於該資料控制者並實質進行資料處理之機構的所在地法規。蓋因同一資料控制者可能在數國成立附屬機構，在此種狀況下判別適用法規的標準，應視實際上相關資料處理活動的發生地，亦即處理資料機構所在地。
而針對處理個人資料所使用之設備，工作小組表示，即使處理資料之機構並未擁有設備，而使用該設備處理個人資料時，亦可適用指令第四條之規定，需遵守設備所在地之相關法規；但工作小組同時特別釐清，以電信電纜或郵政服務等方式傳輸資料並不會落入資料保護法規之範疇。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國勞動部就業培訓署（The U.S. Department of Labor’s Employment and Training Administration，簡稱ETA）於2026年2月13日發布《人工智慧素養框架》（Artificial Intelligence Literacy Framework，以下簡稱本框架），旨在鼓勵公共勞動力系統與教育系統擴大推動AI素養（AI literacy）相關教育與培訓，為美國勞工因應AI時代之經濟與工作變遷提供方向指引，協助其培備所需核心能力。 本框架目標在支援勞動部執行《美國AI行動計畫》（Winning the Race: America’s AI Action Plan）及《美國人才戰略：為黃金時代打造勞動力》（America’s Talent Strategy: Building the Workforce for the Golden Age）兩部政策文件所揭示之任務，二者均將AI素養列為應於勞動力與教育體系全面推展之基礎性優先事項。本框架可分為三部分，第一部分提出AI素養的工作定義，並就勞工、雇主、教育與培訓提供者及州與地方機構四類受眾，分別說明框架的應用方式；第二部分界定所有勞工應具備的AI素養能力及其具體範疇與實作要求；第三部分則就培訓方案的設計與執行，提供課程規劃與推動策略的具體指引。 一、概念定義 本框架將AI素養定義為一套使個人得以負責任地使用與評估AI技術的基礎能力，並以對現代職場日益重要的生成式AI為核心。美國勞動部指出，「素養」應理解為隨著AI普及各行各業，所有勞工與學生與AI工具互動之知識與技能基準。 本框架分別針對四類受眾分別說明其應用方式。就勞工而言，現有勞工、求職者及即將進入職場之學生，可以此了解AI素養對職涯發展的意義與技能培養方向，在提升工作效能之餘開創新的職涯機會。就雇主而言，可據此建立企業內部AI素養培訓，確保員工有效且負責任地使用AI工具。就教育培訓提供者而言，可將AI素養融入現有課程，為學習者建立職場所需的核心能力。就州與地方機構而言，則可推動勞動與教育體系之AI素養培育，協助學生與求職者因應市場變遷，並回應雇主對AI人才之需求。 二、AI素養五大基本內容領域 本框架界定五大AI素養基礎內容領域，構成所有勞工應具備的能力基線。 1.了解AI原則（Understand AI Principles）：理解AI的核心概念、能力與限制，為有效應用奠定基礎。 2.探索AI用途（Explore AI Uses）：探索不同AI工具與應用情境，及其如何與人類專業知識相輔相成。 3.有效導引AI（Direct AI Effectively）：掌握如何提供適當情境脈絡與撰寫清晰提示詞，以產生有效輸出。 4.評估AI輸出（Evaluate AI Outputs）：評估AI生成結果之準確性與相關性，並了解如何對其輸出進行迭代優化。 5.負責任地使用AI（Use AI Responsibly）：以合乎倫理且安全的方式使用AI，保護重要資訊並對結果負責。 三、AI素養七大推行原則 本框架提出七大推行原則，作為培訓方案設計與執行的具體指引。 1.啟動體驗式學習（Enable Experiential Learning）：透過實際操作培養AI素養，使學習者得於真實情境中練習AI技能。 2.將學習融入情境（Embed Learning in Context）：將學習融入既有流程並結合產業特性，使學習成果更具實踐價值。 3.建立互補性人類技能（Build Complementary Human Skills）：借助AI強化人類之判斷力、創造力與問題解決能力。 4.消除學習前置障礙（Address Prerequisites to AI Literacy）：消弭AI素養學習之障礙，包括數位素養不足與寬頻網路取得的問題。 5.建立持續學習路徑（Create Pathways for Continued Learning）：提供系統性進修路徑，協助學習者提升進階AI技能並拓展職涯發展。 6.培育賦能角色（Prepare Enabling Roles）：培育管理者、輔導人員及其他於學習歷程中扮演支持角色之人員。 7.以敏捷性為設計原則（Design for Agility）：建立主動的內建機制，以隨AI能力演進迅速更新素養內容與推動方式。 面對AI時代工作型態之快速變遷，美國《人工智慧素養框架》在政策制定、勞動力轉型與AI人才系統化培育等面向所揭示之架構與策略，具有參考價值，可以供我國政府機關研擬相關政策時參考。
爭議多時的日本P2P軟體Winny開發者，獲無罪判決確定日本著名的P2P（Peer to Peer）檔案共享軟體Winny因有侵害著作權法之公開傳輸權之爭議，兩名利用該軟體的使用者於2003年11月被日本群馬地檢起訴。隔年5月Winny軟體開發者「金子勇」因涉嫌構成幫助犯，被京都地檢起訴。全案歷經2006年京都地裁一審之有罪判決、2009年大阪高裁二審判決逆轉無罪、而檢方再上訴日本最高裁判所等程序。檢方於日前撤回上訴，並於2011年12月20日經最高裁判所裁定維持大阪高裁無罪判決，全案定讞。 大阪高裁認為，軟體的開發者未必能認識使用者會將軟體使用在非法目的上，難謂構成幫助之行為，因此，開發者本身對軟體的非法使用並不需要負責。不法行的情形應該是軟體開發者去鼓勵使用者利用軟體進行非法行為。 金子勇在20日召開記者會表示，網路上下載未經授權著作的問題還很多，將竭力解決相關問題，對自己之前開發的軟體而引起之相關侵權訴訟感到遺憾，並呼籲使用者誤濫用Winny，以實現更好的資訊社會。 而日本「電腦軟體著作權協會」（the Association of Copyright for Computer Software）向來致力於著作權之保護工作，協會對此結果表示並不否定P2P技術本身的價值中立性，但是將來會與相關著作權保護團體攜手合作，對於類似Winny的共享軟體之非法侵害，持續推動應對之策，並運用各種手段實現著作權受保護之健全環境。
OECD 發布2015年科學、科技與產業計分板，建議各國政府應增加對於創新研發之投資於2015年10月19日，經濟合作與發展組織(OECD)發布最新2015年OECD科學、科技與產業計分板(OECD Science, Technology and Industry Scoreboard 2015)，此份報告指出，各國政府應增加對於創新研發的投資，以發展工業、醫療、資通訊產業的新領域科技，也將為氣候變化等全球性挑戰提供急需的解決措施。該報告數據顯示，美國、日本和韓國在新一代突破性科技方面具領先地位，即智慧製造材料、健康、資通訊技術這些有潛力改變現有進程的領域，尤其是韓國，最近在這些領域獲得了重大進展。自2000年以來，韓國的公共研發支出增加二倍之多，2014年GDP佔比達1.2%。反觀，許多發達經濟體的公共研發支出卻停滯不前，2014年OECD經濟體公共研發GDP佔比平均水平低於0.7%。 於2010-12年間，在智慧製造材料、健康和新一代資通訊技術領域，在歐洲和美國申請專利家族(patent families)中，美國、日本和韓國共佔到65%以上，接著是德國、法國與中國。2005-07年，韓國在這三個領域的專利家族申請數表現出最為強勁。在資通訊技術領域，韓國正致力於推動智慧聯網技術，歐盟是量子計算，中國則是巨量資料。於2013年OECD國家總研發支出實際增長了2.7%，達1.1萬億美元，但其GDP佔比與2012年相同，為2.4%。這一增長主要來自企業研發投入，而政府研發投入受到了預算合併等措施的影響。創新不止依靠研發上的投入，也依靠互補性資產，如軟體、設計和人力資本，即知識資本（knowledge-based capital, KBC）。知識資本投入已證實可抵抗經濟危機的衝擊，且2013年的數據表明各個經濟行業都增加了對知識資本的投入。但自2010年以來，許多發達國家政府資助或實施的研發減少或停滯不前。OECD警示，研發支出的減少對許多發達經濟體科技研發系統的穩定產生了威脅。鑑於OECD國家70%的研發來自企業部門，也傾向於關注特定應用程序的開發，從而改進先前的OECD計分版本，此份報告強調政府有必要保持對更具開放性的“基礎研究”的投入，始能激發與一些潛在用戶相關的新發現與新發明。
以Apple Pay服務捲入營業秘密糾紛案為例，提醒企業合作應留意的機密管控作法2025年8月6日，行動支付技術開發公司Fintiv向喬治亞州北區聯邦地方法院亞特蘭大分院控訴Apple科技公司以詐欺手段竊取Fintiv公司的前身公司CorFire的專屬行動支付技術，違反《保護營業秘密法》（Defend Trade Secrets Act，DTSA）及《喬治亞州營業秘密法》（Georgia Trade Secrets Act，GTSA）等規定，向法院尋求賠償。 Fintiv公司主張Apple公司在2011年至2012年間，以行動支付技術之業務合作為由，與CorFire公司進行多次技術性洽談。Apple公司利用雙方簽訂之保密契約，取得CorFire公司的行動支付技術的詳細實施方案之接觸權限，並要求CorFire公司上傳部分機密資料至Apple公司管理的共享平臺，以促進合作交流關係，最終Apple公司放棄與CorFire公司的合作計畫，Apple公司卻將協商期間所獲技術內容整合，並應用於其在2014年推出的Apple Pay行動支付服務。Fintiv公司進一步主張Apple公司為將Apple Pay商業化，與信用卡處理商及銀行組成企業聯盟，並隱瞞其非法取得技術的真相，宣稱Apple公司自主研發Apple Pay。Fintiv公司指出，Apple公司此舉不僅損害Fintiv公司的合法權益，也嚴重破壞市場競爭秩序。此外，Fintiv公司表示，Apple公司多年來有系統地採取類似策略，如以合作名義獲取其他企業之機密，進而不當使用多項機密以進行商業化使用。 觀察前述實務案例可得知，即使雙方基於保密契約交換機密資料，仍存在終止合作衍生的機密外洩糾紛，如：機密資料歸屬不清、逾越授權範圍使用機密資料等風險。建議企業在「資料提供前」，應先透過「盤點」營業秘密與機密「分級」，確認合適揭露的機密資料，再藉由「審查」機制確認必要揭露的內容；在「資料提供後」，要求他方提供機密資料之「收受證明」以明確歸屬，並在合作關係結束後，要求他方「聲明返還或銷毀機密資料」，以降低他方不當使用機密資料的風險。 前述建議之管理作法已為資策會科法所創意智財中心於2023年發布之「營業秘密保護管理規範」所涵蓋，企業如欲精進系統化的營業秘密管理作法，可以參考此規範。 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）