幹細胞研究成果被認為將會是未來的醫療主流之一,不過由於這項研究牽涉到敏感的道德與宗教議題,政府對此一研究究竟要採何種立場,在西方國家一直爭論不斷,故最終得以立法方式獲得共識並表明政府政策態度的國家,仍為少數。即使先進如澳洲,亦遲至2002才通過第一套相關的法律-禁止人類複製法(The Prohibition of Human Cloning Act)與人類胚胎研究法(Research Involving Human Embryos Act)。 人類胚胎研究法建立了一套核准體系,對使用人工生殖技術之剩餘胚進行研究者,由國家健康及醫學研究委員會下之胚胎研究核准委員會(The Embryo Research Licensing Committee of the National Health and Medical Research Council)核發許可;該法雖允許使用人工授精的剩餘胚進行幹細胞研究,但並未特別就治療性複製部分予以規範。澳洲政府目前是以行政命令的方式,禁止醫療性複製的研究,此一禁令於2005年4月再度被延長5年。 澳洲眾議院(The House of Representatives)最近以82比62的投票比,表決通過「人類生殖性複製禁止與人類胚胎研究管理修正案」(Prohibition of Human Cloning for Reproduction and the Regulation of Human Embryo Research Amendment Bill 2006),廢止先前的禁令,開放基於醫療目的得製造胚胎進行幹細胞研究,同時明訂所製造的胚胎不得殖入於子宮內,並應在十四天內銷毀,違反本法規定者,最高可處以十五年之有期徒刑。根據規劃,本法將在相關主管機關制訂完成有關卵子捐贈及研究許可申請之相關作業細節規定後之六個月實施。
Angie's List起訴Amazon Local侵害營業秘密消費者評論服務Angie's List於本月在印第安納州提起一項聯邦訴訟,對象是Amazon Local。Angie's List作為當地交易網站,提供高達75%的本地服務,包括產品和使用經驗。但Amazon Local員工卻通過註冊成為Angie's List的會員,以獲得其他會員名單和下載網站所提供的文件,也包括其他會員的評論和相關資訊。因此20餘名Amazon Local員工被列為共同被告。 該訴訟聲明中指控相關資訊被Amazon Local所使用,用以在西雅圖建立一個競爭性的服務。Angie's List在訴訟中指稱,他在會員協議“明確禁止使用Angie's List的帳戶和資料用於商業目的”,但Amazon Local員工卻違反了契約。“Amazon Local沒有投入必要的時間,資源和合法手段發展自己的研究與Angie's List競爭,相反的,Angie's List和它的員工都選擇了秘密訪問和挪用Angie's List專有信息的快捷方式。 Angie's List指控Amazon Local違反商業機密,竊盜,侵入電腦,民事侵權,電腦欺詐與濫用盜用行為和違反契約。Angie's List請求法院判決Amazon Local賠償其損失,並禁止Amazon Local再使用Angie's List,包括已經得到的資訊。Angie's List也請求未規定的損害賠償,“不當得利”和懲罰性的和其他損害。
日本發布資料素養指南之資料引領判斷篇,旨在呼籲企業透過資料分析結果改善並優化企業經營日本獨立行政法人情報處理推進機構於2025年7月發布《資料素養指南(下稱《指南》)》,指南分為三大章,第一章為整體資料環境之變化;第二章為資料治理;第三章為資料、數位技術活用案例與工具利用。指南第二章中的資料引領判斷篇,主要為呼籲企業透過資料分析結果改善企業經營。 《指南》資料引領判斷篇指出,在進行資料驅動的判斷流程時,需留意三點事項,分述如下: (一) 提出假說、驗證並進行決策 首先盤點利害關係人,蒐集各自的需求與課題,考量可以適用的技術與服務,並以此為基礎提出與事業相關的假說。其次,盤點必要資料並確認其利用可能性,同時針對所缺乏的資料進行取得可能性之評估。下一步,以所取得的資料為基礎進行假說與資料分析結果之驗證。而後,將假說與資料分析結果的驗證成果提供給利害關係人,並以利害關係人的意見為基礎,進行追加資料的取得並同時修正假說內容。最後,基於資料分析結果進行決策。 (二) 判斷決策所必要之資料的信賴性 企業在盤點必要之資料以進行分析並據此進行決策時,由於資料沒有達到特定數量無法用於分析、資料蒐集需花費時間成本,且判斷時點有時亦有其時效性,因此,在確保必要之資料時,會先檢視企業內部所持有之資料,而後確認政府機關的公開資料,如仍缺乏必要之資料,則會確認從資料市場取得之可能性等。在確保必要之資料後,則會判斷決策所必要之資料的信賴性,其主要分為兩點,一為針對資料本身之信賴性,包含資料是否有偏頗、對於資料產出者的信賴性以及資料取得日期、地區等;一為資料傳輸、編輯的信賴性,包含對於資料仲介者的信賴性、資料編輯程式以及資料整合方針。在無法完全確保資料的信賴性時,則會透過相關聯的資料進行資料正確性的檢驗。 (三) 服務導入與監視 資料分析並不僅侷限於現在資料的分析,亦會涵蓋未來資料的預測。舉例而言,自動駕駛資料不僅會分析車輛狀況以及周圍狀況,亦會預測並自動判斷是否需要剎車。透過資料分析結果導入服務後,亦應透過監視檢視決策成效,方法包含滿意度調查、平均使用時間調查等,並針對調查結果進行改善。 我國企業如欲將其所持有之資料用於分析並依照分析結果進行企業經營決策,除可參考日本所發布之《指南》資料引領判斷篇建立內含PDCA四面向之管理制度以外,亦可參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心所發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範》,針對自身所持有之資料建立包含PDCA四面向之管理制度。 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)