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」
歐盟執委會於2020年11月10日對Amazon發佈反托拉斯調查之初步調查結果，針對其2019年7月之首次調查提出調查意見書（Statement of Objections, SO），認定Amazon使用大量非公開賣家資料，減少自身作為零售商之競爭風險，相關可能違反歐盟運作條約（TFEU）第102條禁止濫用市場主導地位。 歐盟於2019年7月17日對Amazon展開首次反托拉斯調查。Amazon作為平台，具有雙重身分，第一個身分是作為零售商，在網站上銷售商品；第二個身分是作為平台商，提供第三方賣家銷售商品的市場。因此歐盟認為Amazon在平台上收集價格或活動統計資料，將調查Amazon和第三方賣家的標準協議中，是否允許Amazon分析賣家的買賣統計資料？以及第三方賣家使用「黃金購物車」（Buy Box）的機制為何？ 歐盟執委會調查說明，Amazon作為平台，可以大量使用第三方賣家資料，例如訂購及發貨數量、賣家收入、報價次數、物流資料、賣家表現評價、消費者索賠資訊等。然而相關統計數字及資料進入Amazon業務自動化系統，使Amazon零售業務可以大量使用上述非公開資料，以調整自身產品零售報價和業務決策，降低自身作為零售商的市場競爭風險。 此外，歐盟執委會認為，Amazon的「黃金購物車」和「Prime label」機制，使平台上的第三方賣家必須選擇使用Amazon物流、倉儲和售後服務（Fulfillment by Amazon, FBA），才能取得平台的「黃金購物車」和「Prime label」標章，才可能增加產品搜尋曝光度、交易成功率，進而提高銷售量（據統計，Amazon平台超過八成之交易是透過黃金購物車完成）。因此導致消費者大多選擇購買曝光度高、也就是使用Amazon物流的賣家，形成賣家之間的不公平競爭。歐盟執委會後續將啟動第二輪調查，且未言明結束調查時間。
英國政府將設立網路兒童保護中心英國內閣辦公室指出，英國政府將設立網路兒童保護中心以協助警方與孩童保護機構，該中心主要偵查目標為利用網際網路散佈違法之兒童影像或「打扮」兒童的戀童癖人士。其宗旨在減少利用網路協助虐童的行為，而對孩童、家庭與社會產生傷害的情況。 該中心未來將隸屬於 2006 年 4 月 1 日成立之「嚴重組織犯罪局」（ Serious Organized Agency = SOCA ）管轄，並於該局成立之同時開始運作，由專責的警察人員協同孩童保護，並由網路工業專家負責業務之執行。
受美國聯邦最高法院Alice案影響，各級法院傾向宣告商業方法之電腦軟體專利無效依據美國專利法第101條規定，任何人發明或發現一新的、有用的程序、機器、製造物、組合物，或做出任何新的或有用的改良，並符合專利法所定之其他條件或要求，即可以取得專利權；然而，今年（2014年06月19日）美國聯邦最高法院於Alice Corp. v. CLS Bank International一案，認定原告透過第三方中介電腦系統 促進交易雙方交換資訊，以降低交易風險之技術，只是將抽象概念（第三方中介交易之商業方法）以一般方式於電腦軟體運行，故無法取得專利。 司法實務上，各級法院開始遵循此一判決先例，宣告與此性質類似之專利無效。例如：於Buysafe, Inc. v. Google, Case No. 2012-1575 (Fed. Cir. Sept. 3, 2014)一案，法院認定原告用來擔保線上交易安全之技術，只是將擔保契約關係此抽象概念運用於網路，故無法取得專利；於Loyalty Conversion Systems v. American Airlines, Inc., Case No. 2:13-CV-655 (E.D. Tex. Sept. 2, 2014)一案，法院認定原告以獎勵點數換取消費點數之技術，只是將貨幣交換此抽象概念透過電腦進行，故亦無法取得專利。 由各級審法院判決可以觀察到，以商業方法（抽象概念）為內容的電腦軟體專利有逐漸被宣告無效的趨勢，尤其是涉及到：縱使不以電腦軟體運行，但似乎亦可完成的交易方法。由此可見，各級法院對於專利法第101條已經開始採取較嚴格的審查標準。未來無論在專利申請或專利訴訟時，都宜一併考量Alice Corp. v. CLS Bank International案所帶來的影響。
日本發布《首席AI長指引》與《實務手冊》，強化資料來源可溯，引導企業將AI風險納入資料治理框架2026年3月1日，日本人工智慧（AI）安全研究所（Japan AI Safety Institute, J-AISI）發布《首席AI長指引 1.00版》（Chief AI Officer Guidebook (Version 1.00)，下稱指引）與《首席AI長設置與AI治理實施實務手冊 1.00版》（Practical Manual for Establishing a Chief AI Officer and Implementing AI Governance (Version 1.00)，下稱實務手冊）。兩份文件旨於促進AI時代下的永續企業經營（sustainable business operations），提升產品與服務品質、建立客戶與使用者的信任。 一、指引與實務手冊概覽 指引內容包含設立「首席AI長」（Chief AI Officer, CAIO）職位之目的、職責。實務手冊內容則進一步指出一種組織模式，其中首席AI長為獨立的高階主管，直接向執行長匯報，並在首席AI長下設立AI治理辦公室，以及建議設立一個「跨部門AI指導委員會（Company-wide AI Steering Committee）」，成員包括首席AI長、首席資料長、首席資訊長、首席技術官、首席資訊安全官、法律合規部門、資料保護官、人力資源部門以及關鍵業務部門。各業務部門與系統所有者應依照既有標準運作，並向人工智慧治理辦公室和資料治理組織提供必要資訊。 二、將AI特定風險納入資料治理框架：降低幻覺與偏見之具體作法 在AI系統的生命週期中，資料品質影響決定模型效能、可解釋應與透明度。 首席AI長的職責為整合AI、資料與技術策略，於確保企業信任與風險管理之基礎下，驅動企業創新與數位轉型，並最大程度提升企業價值。因此，首席AI長應與首席資料長、法務部門協調，規範資料的生命週期、設定品質指標（Quality Metrics），並嚴格核實第三方素材授權（licenses for third-party materials）。 以下介紹文件建議之AI資料生命週期（資料蒐集）之管理作法： （一）區分資料用途：針對每個使用案例與模型，區分（1）AI模型訓練用資料；（2）AI訓練完成後，用於驗證與評測模型產出品質的評估資料（evaluation data），此類資料不參與模型的優化調整，僅客觀確認模型的準確度；（3）於AI模型運行過程中，使用者輸入的資料（data entered during inference），包含提示詞、上傳的文件及系統日誌（Logs）。 （二）資料分類：企業應依資料機敏程度進行分類，如機密、個資、內部及公開資訊等分類，以便加以定義資料之蒐集方式、儲存方式、資料遮罩要求（masking requirement，包含去識別化），以及控管資料傳輸至外部AI服務之權限。 （三）落實可追溯性與透明度文件：應透過實務手冊18.3之資料表（Datasheets）進行標準化記錄，包含 1. 基本資訊，如資料及名稱與版本；資料所有者；資料建立日期、最後更新日期等。 2. 目的與使用範圍，如資料集的用於訓練、評估、優化等；資料使用範圍限內部，或可對外提供等。 3. 組成與範圍，如記錄資料筆數與特徵概況；目標期間、區域與族群，如年齡、產業；資料格式，如文字/影像/音訊等。 4. 資料來源與蒐集方法，包含資料來源（內部系統、客戶提供的資料、公開資料、供應商提供的資料等）；資料蒐集方法（日誌、調查、網路爬蟲等）；是否取得資料主體同意等。 5. 資料品質與預處理（preprocessing），包含：紀錄去識別化等資料轉換流程；規範資料標記之品質管理機制。 6. 代表性與偏見，如列出AI預期使用情境與目標客群的一致性；特定性別、年齡、地區是否存在代表性不足的偏差等。 7. 隱私與法源依據，如資料是否包含個人資料或敏感資訊；資料處理之法律依據，如資料主體同意、契約等；採取之隱私保護措施，如去識別化等。 8. 授權、權利與資料反覆使用之條件：使用條件，如授權條款、是否允許商業使用等。 9. 安全性與存取控制：儲存位置，如資料中心、雲端或本地以及是否加密；資料之存取權限，如控管檢視、編輯、匯出等權限。 10. 資料保存與銷毀：記錄訓練資料、評估資料、輸入資料等不同類型資料之儲存期限，並規定如儲存期限過後，需以不可回復之方式銷毀資料，或必要時，應匿名後歸檔等規定。 三、接軌國內實務：企業可參考EDGS規範健全AI風險管理需求 面對AI資料生命週期管理，建議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）》。EDGS同樣強調數位資料歷程管理，從資料生成、保護到維護的管理流程，有效強化資料的完整性。透過導入EDGS，企業不僅能提升內部創新、數位轉型，更能在面對AI糾紛時，提供歷程紀錄，從源頭端落實首席AI長所要求的循證治理目標。 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）