歐盟提出共同策略架構以打造完整之創新研發供應鏈
歐盟執委會(The European Commission)於2011年2月9日提出「從挑戰到機會：邁向歐盟研發創新補助之共同策略架構」綠皮書(Green Paper - From Challenges to Opportunities: Towards a Common Strategic Framework for EU Research and Innovation funding，以下簡稱綠皮書)，以整合現有研發創新補助機制(包括FP、CIP及EIT)、改善參與容易度、增進研發之科學影響及經濟價值為目標，提出以共同策略架構(Common Strategic Framework)作為歐盟未來創新研發補助機制的構想，希冀藉此串聯基礎研究、技術服務商品化及非技術性創新等環節，以打造完整之創新研發供應鏈(innovation chain)。
歐盟共同策略架構包括了三大重點目標：1.聚焦於「提供歐盟一個世界級的科學基地」、「增進跨國間競爭」及「解決重大挑戰」；2.使歐盟研發補助更具吸引力且更易進入；3.建立更為一致的會計制度，使補助資金的使用更為容易。
歐盟綠皮書在具體作法與詳細內容上雖有待擬定，但針對現有研發補助機制之改進已提出明確方向，包括：釐清補助目標、減少法規複雜性、增進補助的附加價值與影響力，同時避免資源重覆及分散、簡化參與程序、擴大補助計畫參與、透過補助增進競爭等。此外，執委會亦已預定於2011年底提出具體立法建議，未來此一立法將為歐盟科技研發補助架構帶來如何之變革與影響，值得密切注意。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南（Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen），旨在提升企業數位化與社會責任，並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議： 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時，必須將影響評估列入開發流程，並列為公司應遵守的道德倫理守則，以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義，企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息，並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此，企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下，可能會增加理解性和可追溯性難度，但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中，應特別關注並進一步討論。另外，透過教育及使用說明協助及控制功能，教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段（演算法，機器學習，AI）。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外，應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外，例如透過幫助頁面，儀表板或部落格，解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策，使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施，使用戶理解是否及如何使用相關演算法，此可能包括使用自動化決策，使用特定資料組和使用技術的目的，亦即使用戶對演算法，機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估，目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言，將可帶來巨大的利益，因此應該充分利用。例如，人工智慧可降低語言障礙，幫助行動不便的人可更加獨立自主生活，改善醫療診斷，提升能源供應效率，甚至是交通規劃和搜索停車位，都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展，應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間，同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要，但應兼顧受影響者的利益，並與廣大公眾利益找出妥協平衡點，且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時，應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如，可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分，必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同，資料不完整或錯誤，將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭，如果可能的話，只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此，確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況，特別是在自我學習系統中資料引入的標準，並根據錯誤來源進行檢查，且儘可能全面記錄，針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法，機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要，在開發預期用途的演算法時必須納入考量，對員工應針對道德影響進行培訓，並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題，並特別注意資料饋送，以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程，例如在車輛的自動控制或醫療診斷中，應設計成由責任主體保留最終的決策權力，直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任，並非透過對方法的無條件追踪來實現，而是經過仔細測試，學習和記錄來實現
生物遺傳資源歸屬之國際規範分析 大學研發成果商業化評估方法初探 美國奧克拉荷馬州修正《個資事故通報法》，擴充個資定義範圍並強化通報機制美國奧克拉荷馬州修正《個資事故通報法》，擴充個資定義範圍並強化通報機制 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年07月22日 現行我國關於非公務機關就個資事故進行通報之規定，散落於各中央目的事業主管機關制定之各業別個人資料檔案安全維護管理辦法或相關辦法中，且前揭各辦法對於通報之標準不盡相同。各國主管機關紛紛強化個資治理法制，而美國奧克拉荷馬州修正關於個人資料定義、適當防護措施及個資事故通報機制等事項，以建立更完善之規範。 壹、事件摘要 美國奧克拉荷馬州議會業於2025年5月20日通過第626號法案（Senate Bill 626）[1]，修正《個資事故通報法》（Security Breach Notification Act）[2]，其目的係為補充現行治理規範之不足，修正重點涵蓋：擴充法定用詞之定義，針對「個人資料」（Personal Information）與「適當防護措施」（Reasonable Safeguards）等條文予以補充與增列；強化個資事故（Breach of the security of a system）之通報機制與設立豁免條款，並釐清與其他法規間之適用關係；以及修訂違法情事之民事裁罰。此外，本次修法亦明定，若機構或個人已採取適當防護措施，得作為民事訴訟中之抗辯理由。本法將自2026年1月1日起正式生效，並適用於自該日起所發現、判定或通報之個資事故，相關單位應即早進行法遵準備，以確保制度落實。 貳、修法重點 本次修法主要包含三大核心面向，簡要說明如下： 一、擴充法定用詞之定義 （一）個人資料 於現行法規對個人資料之定義下，再增加新資料類別： 1.與驗證碼、存取碼或密碼結合使用時，可用以登入特定個人金融帳戶之專屬電子識別碼（Electronic Identifier）或路由代碼（Routing Code）； 2.用以辨識特定自然人之獨特生物特徵資料，例如指紋、視網膜或虹膜影像，或其他具體實體或數位形式之生物辨識資料。 （二）適當防護措施 適當防護措施係指，為確保個人資料安全而考量組織或機構之規模、產業別、以及保有之個資類別與數量所制定之政策及作業實務。此概念包括但不限於：進行風險評估、建立技術面及實體面之多層次保護機制、對人員實施教育訓練，及建立個資事故應變計畫等。 二、強化事故通報機制與設立豁免條款 本法要求於發現系統個資事故並已通知受影響之當事人後，應於60日內向州檢察總長（Attorney General）提交書面通報，載明涉及之個人資料類別、事故性質、受影響人數、預估之財務損失、所採行之適當防護措施等必要內容。惟若事故影響人數低於500名州民，或事故發生於徵信機構且影響人數未達1,000人，則可免除向檢察總長通報之義務。 此外，本法明確規範，若特定機構已依據其他法律，如《奧克拉荷馬州醫療資安保護法》（Oklahoma Hospital Cybersecurity Protection Act of 2023）或聯邦《健康保險可攜及責任法》（Health Insurance Portability and Accountability Act of 1996）等履行相關通報義務，則視為已符合本法之要求。 三、民事裁罰 本法明定，民事罰鍰之裁量將審酌事故規模、事故發生後組織之因應作為及是否履行事故通報義務等因素而定，以確保裁量之比例原則。裁量情形說明如下： 1.若機構已採行適當防護措施且依法進行事故通報者，得免除民事責任； 2.若未採取適當防護措施，惟仍依規定完成事故通報者，則須負擔實際損害賠償責任並處以最高75,000美元罰鍰； 3.未落實適當防護措施與事故通報法定義務者，最高處以150,000美元罰鍰。 參、事件評析 本次修法可見奧克拉荷馬州就數位時代資安威脅所採行之積極因應作為，其修正重點包含：擴充個人資料之定義並明定適當防護措施之內容，俾利降低企業法遵成本及法律適用之不確定性；強化事故通報機制並設置合理豁免條款，以確保資訊透明度；於罰則規範中明定民事罰鍰之裁量，應審酌事故規模及是否履行事故通報義務等因素，以符合比例原則。 有鑑於本法修正後所課予之法定義務，建議企業應採行下列因應措施：(1)全面盤點所保有之個人資料，尤應注意新增納管之電子識別碼及生物特徵等資料；(2)檢視並強化現有防護機制，確保符合適當防護措施之要求；(3)建立標準化通報應變程序；(4)強化教育訓練。此外，企業宜定期檢視法規動態，以確保持續符合法規要求。 [1] Bill Information for SB 626, OKLAHOMA STATE LEGISLATURE, http://www.oklegislature.gov/BillInfo.aspx?Bill=sb626&Session=2500 (last visited June 1, 2025). [2] BILL NO. 626, OKLAHOMA STATE LEGISLATURE, https://www.oklegislature.gov/cf_pdf/2025-26%20ENR/SB/SB626%20ENR.PDF (last visited June 2, 2025).