中國大陸科技部公布參與2013年度科技型中小企業創業投資引導基金階段參股的創業投資機構名單
根據中國大陸科學技術部（以下簡稱科技部）、財政部2013年11月8日以國科發計〔2013〕647號公布之＜科技部、財政部關於2013年度科技型中小企業創業投資引導基金階段參股項目立項的通知＞，確定計有21家創業投資機構參與本年度階段參股之立項項目，計劃資助金額約人民幣8億元。
按「科技型中小企業創業投資引導基金」係中國大陸財政部及科技部為貫徹＜國務院實施《國家中長期科學和技術發展規劃綱要（2006至2020年）若干配套政策》＞，支持科技型中小企業自主創新，而於2007年7月6日公布＜科技型中小企業創業投資引導基金管理暫行辦法＞。其中第3條規定：「引導基金的資金來源為，中央財政科技型中小企業創新基金；從所支持的創業投資機構回收和社會捐贈的資金」；第8條第一項前段規定：「本辦法所稱的創業投資企業，是指具有融資和投資功能，主要從事創業投資活動的公司制企業或有限合夥制企業」。
中國大陸政府希冀透過引導基金的協助，鼓勵當地創投業者參與引導基金支持的研發項目，並以「創業投資企業」或「創業投資管理企業」等方式，對於從事科技研發的中小企業提供實質資金協助，其具體鼓勵的方式依前述辦法第5條規定可為階段參股、跟進投資、風險補助等。以本次公布之通知為例，其所稱「階段參股」是指引導基金向創業投資企業進行股權投資，並在約定的期限內退出（參股期限一般不超過5年）。而符合該辦法規定條件的創業投資機構作為發起人，發起設立新的創業投資企業時，可以申請階段參股。
近來我國主管機關為促進經濟發展，不斷思索鼓勵創業、就業之措施，或許從創投面提供實質之協助也是參酌因素之一，其他國家或地區的具體措施及內容似值得我們後續觀察、研究。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
陳宏志
專案經理 編譯整理
＜科技部、財政部關於2013年度科技型中小企業創業投資引導基金階段參股項目立項的通知＞，中華人民共和國科學技術部，http://www.most.gov.cn/mostinfo/xinxifenlei/fgzc/gfxwj/gfxwj2013/201311/t20131121
_110530.htm（最後瀏覽日：2013/12/04）。
＜財政部、科技部關於印發《科技型中小企業創業投資引導基金管理暫行辦法》的通知＞，中華人民共和國科學技術部，http://www.most.gov.cn/czgk/czgkzxzj/200707/t20070713_53354.htm（最後瀏覽日：2013/12/04）。
美國能源部（Department of Energy, DOE）所屬之電力傳輸與能源可靠度辦公室（Office of Electricity Delivery and Energy Reliability, OE）與聯邦智慧電網工作小組（Federal Smart Grid Task Force）對於由智慧電網技術所生之資料相關隱私保護問題，經過一系列包括相關業者在內的公眾意見徵集與專家學者討論後，於2015年1月12日所發布之「自願行為守則」（Voluntary Code of Conduct, VCC），係屬美國總統歐巴馬同日宣示政策，公布對於強化消費者安全、處理身分盜用（identity theft）、並促進線上隱私保護之總體策略方向中的重要部份。 「自願行為守則」的適用對象是供電業者與第三方，目的在於保護包括能源使用資訊（energy usage information）在內的電業消費者資料，並提高消費者的隱私意識與相關資料在提供與近用上所須行使的同意與控制。「自願行為守則」揭示其三大目標，包括：（一）於鼓勵創新的同時，適切地保護消費者資料的隱私與機密性，並提供可靠與不致於無法負擔之電業與能源相關服務；（二）提供消費者對其自身資料的適當近用（appropriate access）；以及（三）不生違反或取代任何聯邦、州、或地方主管機關之法令或管制措施之效果。 而為求取前揭目標之達成與實現，「自願行為守則」訂有五大步驟。此五大步驟包括：（一）「消費者之注意與意識」：透過相關規定向消費者解釋資料蒐集的相關政策與程序，並聚焦於消費者的選擇與責任，藉以讓消費者了解其所必須行使之同意；（二）「消費者之選擇與同意」：透過相關規定讓消費者能為非原始目的（Secondary Purposes）——例如向數個第三方為差別化之近用授權、限制近用之期間、留存資料釋出之記錄、取消授權、以及於授權終止或不再需要相關資料時之資料處置或去識別化等——對其資料之近用進行相關管控、確認有哪些類型的資料與揭露無須消費者同意、以及要求特定資料應直接由消費者處取得；（三）「消費者資料近用」：透過相關規定允許消費者近用其資料、確認可能的錯誤、以及要求更正的相關程序，其中包括在特定情況下就非常態性要求收取費用的可能性；（四）「資料的完整性與安全性」：透過相關規定規範網路安全管理計畫，以及聚合性資料（Aggregated Data）或匿名性資料的建立方式；（五）「自發性執行、管理、與矯正」：透過相關規定對自願採納本「自願行為守則」之服務提供者的行動作出規範，以確保其遵守行為守則。「自願行為守則」雖屬自律規範，但其制定過程有包括電力業者在內之利害關係人的充分參與，並經充分之專家與公民意見徵集，被預期在公布之後將有相當程度之約束力量，並能令因智慧電網與能源資通訊技術所生之相關隱私權保護問題得到更進一步的解決。
韓國人工智慧風險管理趨勢研析韓國人工智慧風險管理趨勢研析 資訊工業策進會科技法律研究所 2020年6月25日 人工智慧技術正不斷地突飛猛進，後更因深度學習應用帶來令人難以置信的進步，迅速成為眾多產業轉型的重要推手。然而，當眾人專注於追求人工智慧的逐利時，也隱然意識到人工智慧與現實世界的互動，似已超越人類認知能力，或依當下技術知識經驗仍難加以掌握。以自駕車為例，其利用感測器感知外界進行影像辨識、理解預測進而做出決策的整體流程上，不論是在路人、車輛等圖像辨識、現場就路人及車輛行動之預測，乃至後端根據前階段路人、車輛行動預測與現在位置判斷最佳路徑的過程，處處是不可測的風險。申言之，從辨識正確率、現場狀況理解度至演算法決策來說，吾人所得掌控者有限。主因在於人工智慧的複雜與靈活性特色，實難通過統一概念加以界定。次者是人工智慧的自動化決策本身，事實上難以被確實地預見。甚至，就人工智慧可控性上，亦充斥各類不確定要素，特別是訓練資料偏差、又或設計者主觀意識之偏頗都可能造成預想之外的結果。 截至目前為止，人工智慧應用已然帶來已引發諸多風險議題，包含於開發、設計及製造端所論及之風險議題涵蓋歧視與偏見，如資料偏差、樣本資料結構性不平等[1]致使機器學習或有偏誤，進而影響判斷，產出具有歧視或偏見之結果[2]；個人資料及隱私保護上，則係因人工智慧訓練對資料具有大量需求，涉及個人資料部分，將面臨蒐集（踐行告知程序）、處理和利用（於當事人同意之範圍內處理、利用）是否善盡保護義務與合乎法規要求；演算法黑箱帶來不透明的決策，難以預測與檢驗決策流程、判準是否有誤[3]。就此，考慮到人工智慧之重要性與風險，或有必要立基於風險預防理念進行相關風險控管，甚或以風險責任分擔角度，討論相關權責分配，以應對未來可能衍生的危害或重大風險。 人工智慧風險控管之法律基礎無法悖於倫理道德基礎。觀諸國際間討論，韓國早在2007年即已倡議機器人道德理念，並在2008年起接連有相關立法舉措。本文將以之為中心，探究其人工智慧在風險控管之相關立法政策措施，盼可從韓國做法中反思我國推行人工智慧風險管理之方向。 壹、事件摘要 一、韓國智慧機器人相關法制措施 （一）《智慧機器人發展和促進法》風險管控介紹 2008年9月韓國《智慧機器人發展和促進法》（지능형 로봇 개발 및 보급 촉진법）正式生效。該法旨在鋪設智慧機器人產業發展之法律基礎，包含在法律中嘗試引入智慧機器人定義（指通過識別外部環境並判斷狀況後自動運行之機器設備，包含機器設備運行所必要軟體），以此作為後續促進產業發展、規劃機器人責任歸屬或保險等討論之開展基礎；另外也以促進產業發展觀點，訂定產品安全開發與布建之支持法源依據；挹注國家科研能量確保技術穩定；建置智慧機器人產業分類系統，依此做為機器人產業統計基礎，為國家在機器人管理及政策提供相關數據。 其中，特別的是除了促進性規範外，亦首度於法律提出機器人倫理道德的概念，賦予主管機關訂定與「機器人倫理道德憲章」（로봇윤리헌장）相關內容之義務。 所謂「機器人倫理道德憲章」，係指針對智慧機器人功能及其智慧化發展，規範製造和使用人員之指導方針，以防杜危險發生並避免機器人不利於人類生活品質。換言之，機器人倫理道德憲章可認為是針對智慧機器人開發、製造、使用上的準則，盼可用以防止因智慧機器人功能而衍生之社會損害。就此，韓國工商部曾擬定《機器人倫理道德憲章草案》，可參考如下： 第一條（目標）機器人倫理道德憲章目標係為人類和機器人共存共榮，並確認以人類爲中心的倫理規範。 第二條（人與機器人的共同原則）人類和機器人應當維護相互之間生命的尊嚴、資訊和工程倫理。 第三條（人類倫理）人類在製造和使用機器人時，必須使用良好的方法判斷和決定。 第四條（機器人倫理）機器人是順從人類命令的朋友或是協助者、夥伴，不得傷害人類。 第五條（製造商倫理規範）機器人製造商有義務製造維護人類尊嚴之機器人，同時，必須承擔回收機器人、資訊保護義務。 第六條（使用者倫理）機器人使用者應當尊重機器人爲人類的朋友，禁止非法改造和濫用機器人。 第七條（實施的承諾）政府和地方政府應實施有效措施，以體現《憲章》的精神[4]。 觀察《智慧機器人發展和促進法》內涵，富有藉重法律效果與效能引領智慧機器人產業發展之精神，企圖形成政府政策借助立法促成經濟層面活動向上發展。然而，隨智慧機器人技術逐漸深入社會，韓國旋即意識到人工智慧在權益維護、風險管控上仍有進一步補強之必要，進而提出《機器人基本法草案》，並開展韓國在機器人倫理道德、歸責原則之相關討論，以順應社會整體的變革。 （二）《機器人基本法草案》 如前所述，意識到人工智慧發展已然滲入日常生活，有必要在機器人普及化的社會接受過程中，應對各類問題預先防範。韓國國會議員遂於2017年7月19日提出《機器人基本法草案》（로봇기본법）以反映機器人發展趨勢與問題。 《機器人基本法草案》主要目的是為機器人融入社會過程中的政策方向、原則進行引導，以有助於機器人產業健全發展。是以，該法在風險控管部分，通過二類做法予以調控，一是建立倫理道德準則之原則、二是嘗試提出歸責原則以釐清相關應用所生之爭議。 一者，藉道德倫理界線之提出使產業更為允當運用人工智慧。借用產品生命週期之概念，分就設計、製造以及使用者責任三階段規範。在設計階段，著重於產品內部構造、軟體介面設計的安全性，另就不侵犯人權及社會利益上，強調預先從設計確保產品永續性、倫理性及使用上的安全性；在製造階段，則從遵法性、說明義務及產品維護修繕責任等，揭示製造商在產品製造、銷售應行之事項；最後，則從使用者角度，以應用階段各項自律、他律規範，明示遵法義務與道德倫理原則，並特別指明宜避免過度成癮。 次者，在責任分配與歸屬上，於現行法令無以適用情況下，允許受損害者得向機器人之銷售者或提供者求償。然而，為免製造商或銷售者過度承擔賠償責任之風險，亦設置免責條款，規定當產品因缺陷致使損害發生，而該缺陷係以當時技術水準所無法發現之情況，或是該缺陷是製造商遵守當時機器人法令所規定標準所肇致，則將免除製造商之損害賠償責任。 綜合前述，《機器人基本法草案》在倫理道德及責任分配歸屬的風險管控上，提出諸多可資參考之方式，然而在基本法審議過程中，韓國政府認為雖有必要管制風險，卻不宜過早以立法手段介入遏止創新，而未能通過韓國國民議會。 （三）韓國人工智慧國家戰略 雖然《機器人基本法草案》未能立法通過，然而韓國相關立法脈絡已展現除關注於促進智慧機器人產業發展外，在倫理道德、責任上的風險調控亦不可偏廢態勢，且從智慧機器人進一步聚焦於人工智慧。 2019年12月第53屆總理會議（국무회의）[5]，韓國擬定涵蓋科學資通訊技術部在內所有部會共同推動之「人工智慧國家戰略」（AI 국가전략）作為橫跨經濟和社會的創新專案[6]，以攻守兼備方式發展人工智慧。分從技術、產業、社會三方面著手，為韓國發展人工智慧半導體產業取得先機，進而拔得在相關領域的頭籌；次者，完備先進資通訊技術基礎設施，借力人工智慧積極轉型為新世代數位政府；其三，從教育扎根，建設人工智慧教育體系以培植相關領域專業人才；第四，秉持「以人為本」精神發展人工智慧，建立人工智慧倫理原則、擴張就業安全網保障勞工，使人工智慧所產生之效益可散發至社會各個角落。預計通過該戰略，將可在2030年壯大韓國之數位競爭力，使人工智慧經濟產值增長至4550000億韓圜（約3800億美元），提升國民生活品質[7]。 整體而言，該戰略建立基於技術的立法、以人為本的道德以及改善整體社會法律體系三者為核心。基於技術的立法，如《信用資訊法》修訂，允許假名化資料利用，以鬆綁人工智慧資料應用需求，並平衡隱私保障；以人為本的道德，像是參考國際間道德倫理之標準，推行「人工智慧道德標準行動計畫」（AI 윤리기준 및 실천방안 마련），加速研擬建立在安全、責任或是擔保上的規範[8]；改善整體社會法律體系，包含修正《國民就業援助法》擴大就業安全網，透過保險、教育、就業支援等方式協助受人工智慧衝擊影響之勞工、《就業政策基本法》中研擬為人工智慧業務建立相應人才教育。三者之推動，除帶動人工智慧產業蓬勃發展外，也兼顧社會層面道德、權益保障。 貳、重點說明 一、以剛性立法手段推進產業發展 觀察韓國，其人工智慧發展態度係以鼓勵為重。主因在於對企業來說，採用新興科技應用或可能囿於法遵成本、研發投資耗費過鉅、相關領域人才稀缺等多重因素而有所疑慮。有鑑於前開問題，韓國以正面態度，在風險控管措施上，嘗試藉由法規手段解消人工智慧發展所面臨之問題，即在賦予政府確實制訂與推進人工智慧發展政策責任，使業者可預期政府態度；次者，設置法律作為行政機關提供產品安全開發與布建支援依據，確保科研能量技術的穩定；再者，藉由智慧機器人分類系統建立產業管理與統計基礎，俾利後續依統計數據進行決策。 至於權益保障、風險如何評價及規範，雖有論者倡議另制定《機器人基本法草案》彌補《智慧機器人發展和促進法》於法律內部體系權利價值詮釋上的缺陷，然經立法成本與當時技術成熟度之衡量，並未過早規範技術之發展。 二、借軟性規範措施型塑兼容並顧之環境 另方面，觀察韓國在面對人工智慧機器人時的應對方式，發現在促進發展上，韓國無不餘力地大力採用剛性立法手段，以鋪設技術、投資所需之基礎建設及支援。而就尚難定論之技術風險管控，像是倫理道德、歸責原則調控等，考量技術尚未臻成熟，實難以剛性立法方式加之管理，而有以政策方式先試先行之傾向，形塑具有包容彈性之環境，鼓勵人工智慧機器人產業之投入，並依此作為後續法規調適之基礎。 鑒於人工智慧機器人所涉領域之多元，誠然有必要以宏觀角度全盤檢視與調適相應之規範及措施。故而，韓國2019年底提出富含權益保障與經濟逐利精神之「人工智慧國家戰略」，並鏈結不同部會共司建立彈性包容人工智慧機器人產業之環境。 參、事件評析 綜觀上述，韓國面對人工智慧及機器人，對內，以剛性立法手段，先行鋪設智慧機器人產業發展之基礎，包含界定智慧機器人範圍、賦予行政機關訂定倫理規範等一定義務、設置行政支持法源依據、以分類系統規劃作為數據統計基礎進行決策等，以拉抬、激勵企業投入研發，促成經濟層面活動之擴散與發酵；對外，以軟性規範宣示韓國政府發展智慧機器人產業態度、吸引國際間產學研能量挹注，並同步促成內部社會法體制之調整，不難看出韓國政府的企圖與決心，且整體上已約略有鼓勵、促進逐漸轉變為管理層面意味。 在我國方面，亦已意識到人工智慧風險管理之重要性，立法委員並在2019年5月倡議《人工智慧發展基本法草案》希望以制定基本法之方式，從研究、開發乃至整合等，厚植我國人工智慧實力，並嘗試建立人工智慧開發準則與倫理原則。韓國前述有關人工智慧之規範作法，或許可茲我國借鏡，就促進人工智慧技術經濟層面效益之面向，可由政府擬定具實質效力之法規範推動之；就現尚難明確定位之倫理準則及風險控管，採用軟性規範方式，先行以具包容性之政策、指引等作法試行，以待日後技術臻至成熟穩定，再行考量轉化為立法管理之必要。 [1] Crawford, K. et al. The AI Now Report: The Social and Economic Implications of Artificial Intelligence Technologies in the Near-Term, AI Now, 2016, https://ainowinstitute.org/AI_Now_2016_Report.pdf （last visited May. 22, 2019） [2] Cassie Kozyrkov, What is AI bias?, https://towardsdatascience.com/what-is-ai-bias-6606a3bcb814 （last visited May. 22, 2019） [3] BBC, The real risks of Artificial Intelligence, http://www.bbc.com/future/story/20161110-the-real-risks-of-artificial-intelligence（last visited May. 22, 2019）. [4] 김성원 선임,지능정보사회의 도래와 법·윤리적 과제- 인공지능기술의 발달을 중심으로 -, National Industry Promotion Agency（2017/11/15）, p10. [5] 總理會議係韓國特有的系統，主要由總統、總理以及15位至30位不等之國務院成員共同組成，成員包含各部會之首長。主要職能是做為國家決策的機構，並協調政策或行政事務。詳細資料可參見：http://theme.archives.go.kr/next/cabinet/viewIntro.do。 [6] 〈정부, AI 국가전략 발표…”AI 반도체 세계 1위 목표”〉，Bloter，2019/12/17，http://www.bloter.net/archives/364678 （最後瀏覽日：2020/2/1）。 [7] 〈인공지능（AI） 국가전략 발표〉，과학기술정보통신부，2019/12/17，https://www.msit.go.kr/web/msipContents/contentsView.do?cateId=_policycom2&artId=2405727 （最後瀏覽日：2020/2/1）。 [8]〈인공지능 국가전략〉，관계부처 합동，2019/12，頁36-38。
愛爾蘭ISP業者被控侵犯著作權愛爾蘭最大的ISP業者Ericom因其使用者利用Ericom提供之網路服務傳輸音樂檔案，而遭EMI、Sony BMG、Universal及Warner提起訴訟，控告其涉嫌侵害著作權，要求Ericom應過濾其內容可能涉及侵害著作權之檔案。對此，Ericom向愛爾蘭高等法院表示，Ericom在法律上並無義務監督在其網路上所承載的檔案內容。 愛爾蘭數位權利壓力團體「愛爾蘭數位權利」(Digital Rights Ireland，簡稱DRI)聲稱，上述音樂出版業者對於Ericom的指控及要求於法無據，因為ISP業者不過是資料來源的媒介，並無法律義務對於網路上使用者的行為負責；歐盟也無法律特別要求業者應監督其所提供網路服務傳遞的資訊內容。DRI亦表示，若立法要求業者應監督傳輸之檔案，除將侵犯網路使用者的隱私權外，更意味著要求使用者付費讓業者監督其使用網路之行為，但目前過濾篩選技術仍不夠完善，反而會影響合法使用網路服務之用戶。 雖然如此，ISP業者仍面臨了越來越多的國際壓力，要求應即時阻攔使用者非法分享之檔案。如2008年夏季，法國將提出一套測試系統以協助ISP業者封鎖涉及侵權之資訊；比利時法院於2007年判決要求某個ISP業者應過濾其傳輸之資訊；日本ISP業者之代表組織亦強調，若發現使用者使用軟體違法分享音樂及遊戲檔案，將即時切斷網路服務，以防止使用者透過網路分享檔案侵害著作權。對於違法分享檔案之行為，若英國網路服務業者與音樂工業之意見仍未能達成一致，英國政府將立法要求，ISP業者應對違法分享檔案之使用者發出警告，而使用者仍堅持從事該違法行為，則其所使用之網路服務將會中斷。 目前，對於使用者利用ISP業者所提供之服務從事侵害著作權之行為，該業者是否應為使用者之違法行為負責已成為各國專家廣泛討論之議題，未來有關該議題之立法仍有待持續關注。
論科學資料之開放與共享—以美國國家衛生研究院之資料政策為核心論科學資料之開放與共享—以美國國家衛生研究院之資料政策為核心 資訊工業策進會科技法律研究所 蔡立亭 2020年12月25日 科學研究以提升全人類之福祉為本，醫療健康研究資料的共享，有助於促進整體科學研究的量能。為促進由政府支持之科學資料與研究發現的近用，美國政府原則上肯定科學之發展與資料之留存、近用相關，資料之公開不僅應遵守法律之限制，尚應注意資料之生命週期，並訂定時限；受政府資助之研究，所產出之資料以免費近用為原則，政府之政策亦應考量國際合作之實際情況[1]。申言之，科學研究資料的近用，有助於提升科學發展，政府於制定共享政策的同時，亦應一併考量國際合作的情況，並以免費近用為原則，研議資料公開策略。 為增進科學資料的效益，美國國家衛生研究院（National Institutes of Health，簡稱NIH）設置科學政策辦公室（Office of Science Policy，簡稱OSP）制定完整的政策，領域擴及生物安全、基因檢測、基因資料共享、人類受試者保護、NIH的組織與管理，和受NIH資助研究的成果與價值；藉由廣泛的分析與報告，提出新興政策建議[2]。在科學資料共享的層面，NIH聚焦於「基因與健康」和「科學資料管理」，生物醫學研究的進展，取決於科學資料的近用；共享科學資料，有助於驗證研究結果，研究者整合資料以強化分析，提升難以生成資料的再次應用，加速研究進展[3]。NIH藉由資料的管理，促進科學資料的近用，以驗證並共享研究成果。 為輔助資料之開放共享，NIH公告資料管理與共享政策（NIH Policy for Data Management and Sharing，以下簡稱DMS政策），目的為促進由NIH資助或進行研究的科學資料共享[4]。DMS政策將科學資料定義為：「在科學社群普遍接受記錄事實的素材，研究發現能反覆的驗證，不論該資料是否用以支持學術出版物。科學資料並不包含實驗室筆記、初步分析、完整的個案報告表、科學報告的草稿、未來的研究計畫、同儕評論、與同事的溝通、物理實體，例如實驗室標本[5]。」。換言之，並非僅以該資料是否能佐證學術出版物為科學資料之認定基準，而係以該科學資料是否屬事實之記載，和研究成果能否反覆驗證為判斷。 另，NIH、NIH研究院、中心、辦公室已有資料預期的共享，如：科學資料的共享、相關標準、資料庫的選擇、時限，適用並於計畫中呈現；若不適用則研究員應在計畫中提出資料共享與管理的方式，NIH並建議資料的管理與共享應實踐FAIR（Findable、Accessible、Interoperable、Reusable）原則，共享的資料類型，首先為一般性的描述、估計在研究中生成或使用的科學資料，次為列出後設資料等有助於解釋科學資料的文件；NIH鼓勵科學資料盡快共享，不遲於資料的出版或執行期間[6]。申言之，即使各該研究計畫不適合既有的共享策略，於計畫提案時，研究團隊仍應研擬適合共享與管理的方式，並以FAIR原則為依準。 研究團隊提供的科學研究資料，將儲存於由政策或資助方指定的資料庫。NIH提出推薦的資料庫列表[7]，並描述理想的儲存資料庫特色為：「具有獨特且永久的識別碼、具有長期持續管理資料的計畫、設置後設資料、整理資料並保證品質、免費並簡易的近用、廣泛且可估計的重複使用、明確的使用指引、安全性與完整性、機密性、共通格式、引用機制，及資料保留策略[8]」。由此觀之，資料庫的設計應易於科學資料的檢索；並在資料的近用上，維護資料之安全、完整、機密等。 NIH共享資料之實際應用上，為共享基因研究資料，NIH於2014年提出基因資料共享政策（Genomic Data Sharing Policy，以下簡稱GDS政策），包含NIH資助指南與契約；NIH的GDS政策適用於所有NIH資助的研究，生成之大規模人類或非人類之基因資料，將應用於後續的研究[9]。藉此能有效率的推動基因研究向前邁進。 GDS政策課予研究者提供基因資料的義務；研究者近用基因資料，亦應遵守基於研究使用控制近用資料（Controlled-Access Data）的條款[10]。研究人員受NIH核准後，方能將NIH控制近用的資料，應用於第二次研究（secondary research）[11]。由NIH資料近用委員會（Data Access Committee）審查，研究員近用資料並須遵守基於研究使用控制近用資料的條款[12]。另，基因摘要結果（Genomic Summary Results，以下簡稱GSR）隸屬於NIH政策[13]，並依據GDS政策目的，將GSR定義為由研究者提供的摘要統計（summary statistics），非敏感性的資料列入NIH指定的資料庫中[14]。換言之，NIH以對控制近用資料的應用核准，在資料之限制近用與科學發展間，取得平衡。 為回應COVID-19，加速治療與疫苗的研發，NIH的資料共享與管理政策，緩解全球科學社群開放共享科學資料的需求，該政策並建立資料共享為研究過程的基礎成分[15]。綜上所論，將資料共享內化於研究過程中，有助於全球同步更新研究的進程，共同面對全人類之科學挑戰。 [1] NATIONAL SCIENCE AND TECHNOLOGY COUNCIL, COMMITTEE ON SCIENCE, SUBCOMMITEE ON INTERNATIONAL ISSUES, INTERAGENCY WORKING GROUP ON OPEN DATA SHARING POLICY, Principles For Promoting Access To Federal Government-Supported Scientific Data And Research Findings Through International Scientific Cooperation (2016), 1, 整理自Principles, at 5-8, https://obamawhitehouse.archives.gov/sites/default/files/microsites/ostp/NSTC/iwgodsp_principles_0.pdf (last visited December 14, 2020). [2]About Us, Welcome to NIH Office of Science Policy, NIH National Institutes of Health Office of Science Policy, https://osp.od.nih.gov/about-us/ (last visited December 7, 2020). [3]NIH Data Management and Sharing Activities Related to Public Access and Open Science, NIH National Institutes of Health Office of Science Policy, https://osp.od.nih.gov/scientific-sharing/nih-data-management-and-sharing-activities-related-to-public-access-and-open-science/ (last visited December 10, 2020). [4]Final NIH Policy for Data Management and Sharing, NIH National Institutes of Health Office of Extramural Research, Office of The Director, National Institutes of Health (OD), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-21-013.html (last visited December 11, 2020). [5]Final NIH Policy for Data Management and Sharing, NIH National Institutes of Health Office of Extramural Research, Office of The Director, National Institutes of Health (OD), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-21-013.html (last visited December 12, 2020). [6]Supplemental Information to the NIH Policy for Data Management and Sharing: Elements of an NIH Data Management and Sharing Plan, Office of The Director, National Institutes of Health (OD), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-21-014.html (last visited December 13, 2020). [7]資料庫列表請參見以下網址：Open Domain-Specific Data Sharing Repositories, NIH National Library of Medicine, https://www.nlm.nih.gov/NIHbmic/domain_specific_repositories.html (last visited December 24, 2020). [8]Supplemental Information to the NIH Policy for Data Management and Sharing: Selecting a Repository for Data Resulting from NIH-Supported Research, Office of The Director, National Institutes of Health (OD), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-21-016.html (last visited December 13, 2020). [9]NIH Genomic Data Sharing, National Institutes of Health Office of Science Policy, https://osp.od.nih.gov/scientific-sharing/genomic-data-sharing/ (last visited December 15, 2020). [10]NIH Genomic Data Sharing Policy, National Institutes of Health (NIH), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-14-124.html (last visited December 17, 2020). [11]NIH Genomic Data Sharing Policy, National Institutes of Health (NIH), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-14-124.html (last visited December 17, 2020). [12]id. [13]NIH National Institutes of Health Turning Discovery into Health, Responsible Use of Human Genomic Data An Informational Resource, 1, at 6, https://osp.od.nih.gov/wp-content/uploads/Responsible_Use_of_Human_Genomic_Data_Informational_Resource.pdf (last visited December 17, 2020). [14]Update to NIH Management of Genomic Summary Results Access, National Institutes of Health (NIH), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-19-023.html (last visited December 17, 2020). [15]Francis S. Collins, Statement on Final NIH Policy for Data Management and Sharing, National Institutes of Health Turning Discovery Into Health, https://www.nih.gov/about-nih/who-we-are/nih-director/statements/statement-final-nih-policy-data-management-sharing (last visited December 14, 2020).