德國聯邦內政部資料保護與資訊自由委員會於2015年8月15日針對歐盟部長會議於6月15日所確立對歐盟資料保護基本規則(Datenschutz-Grundverordnung)的基本立場,若依該立場則(1)資料處理目的之變更理由將變得更寬泛(2)對資訊保有機構所提出的申請程序以有償為原則(3)蒐集個人資料應遵循之規範過於簡略等,該委員會提出批評與建議。
該委員會會議認為有必要改進歐盟「資料保護基本規則」,令其更周延,更呼籲對資料保護基本規則的修正,應循以下重點及原則進行:
1.資訊節約原則應該堅持
多年來在德國法已確立的資訊節約原則(Datensparsamkeit)和資訊避免原則(Datenvermeidung),應予維持。因此資料保護基本規則中,須清楚詳盡地規定節約原則和資訊避免原則。
2.目的明確性原則的要求不能退縮
目的明確性原則(der Grundsatz der Zweckbindung)之功能,係為資料處理之透明性和可預見性,該原則亦強化了當事人的資訊自主權,使其得以信賴個人資料之處理,僅限於所申請之目的內進行。
故若依理事會建議之規範,使資料處理目的之變更,得以更寬泛的理由進行,將背棄歐盟基本權利憲章中之目的明確性原則。
3.即令個人同意書亦不得拋棄資訊主權
資訊自決權,意謂原則上個人可以用同意的方式,決定個人資訊的使用和拋棄。但即使有清楚明確的意思表示,該同意亦僅係保障資訊主權的重要因素之一。另就同意書而言,若如歐盟部長理事會所建議者,只需清楚明確即可,則這種方式於保護上是不夠充分的。
4.個人資料建檔必須有效地限制
該會議重申,嚴格規範對個人資料的蒐集有其必要性。為個人檔案之整合與充分使用設置嚴格的界限,現有規定太過簡略而遭到批評。
5.有效的資訊保護需要歐盟層級的企業與官署的資料保護專員
對於資訊保護監督的有效性,在德國已確立之官方與私人企業的資訊保護專員制度係重要之一環。應致力於歐盟層級公/私機構資訊保護專員制度在整個歐洲的推動。
6. 資訊傳輸第三國官署和法院需要更嚴格的監督
近期的隱私醜聞之後,目前亟需對歐洲公民個人資料給予更妥善的保護,以對抗來自第三國的機構。此意見書贊同歐盟議會的建議,即以第三國法院的判決和行政機關的決議,要求對個人資訊的披露,在歐盟之中僅能基於國際公約中機關互助和法律協助之規定,原則上予以承認與執行。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
為了增進無線頻譜的使用效率,各國紛紛針對閒置頻譜(White Space)的應用進行討論與發展,除美國已經制定出相關的技術參數與管制規則,並展開全國性的測試外,英國也在多次的公開諮詢與規則修訂後,準備展開全國性的測試應用。 閒置頻譜係指已經指配於特定用途之無線頻段,但因各種因素(如地理地形、人口分布),而在部分地區閒置未使用(即獲得頻譜使用權之業者,在當地並未提供訊號覆蓋);或者因避免頻譜間訊號干擾,而特意保留的空白區塊(以電視頻道為例,為了避免訊號互相干擾,故於頻道1與頻道3播送電視節目,而頻道2則保留空白。)由於無線通訊技術的提升,可藉由天線高度、訊號發射功率、與主要基地臺保持距離等方式,將這些閒置的頻譜區塊進行利用。 由於閒置頻譜屬於已經指配用途、發出執照的頻段,故存在著眾多的既有使用者,閒置頻譜的開放使用必須保障既有使用者不受到有害干擾。英國在2010年至2012年間已經進行多次的公開諮詢與技術發展,故相關的技術參數與管理規則已經原則上確定,但因配合歐盟整體的頻譜政策規劃,故仍暫時不開放商業使用,為了進一步確定White Space在英國的可用性,也為了測試對既有服務的干擾程度,Ofcom決定展開全國性的測試。 本次干擾測試的重點有三: 1. 針對節目製作與特殊事件(program making and special events,PMSE):PMSE泛指獲得無線頻譜使用執照的既有使用者,可能使用無線麥克風、無線攝影機或戶外無線廣播裝置,因此White Space的開放,必須避免對這些既有的使用者造成有害干擾。 2. 數位地面電視(digital terrestrial television,DTT):DTT是無線數位電視,也是最重要的既有使用者,White Space的開放除必須遵照嚴格的技術參數外,也必須避開無線電視台的發射站。 3. 其他鄰近UHF電視頻段的無線服務。 Ofcom指出,各地閒置頻譜的情況不同,如在倫敦地區,對DTT的干擾較低,但格拉斯哥(Glasgow)則相反;而在PMSE的部分,倫敦市中心(如溫布敦球場)則有相當多的節目轉播、無線廣播的使用。Ofcom計畫透過本次測試,瞭解英國各地White Space的使用潛力,屆時將收集英國各地的試點與服務業者的服務品質、功率設定、區域大小與可用的時段,以確保不會發生有害的干擾,整體試驗將持續至2014年夏季。
韓國中小企業暨新創事業部發布「韓國新創政策」,力求成為全球前三大「新創企業之國」韓國中小企業暨新創事業部(Ministry of SMEs and Startups, MSS)於2023年8月30日公布「韓國新創政策」(Startup Korea),是一項提供新創企業中、長期支持的全面性政策。 韓國中小企業暨新創事業部部長李泳(LEE Young)指出,韓國新創生態圈受政府積極推動創新創業政策以及鼓勵創業的大力支持不斷蓬勃發展。而政府創新創業政策在面對近年來勢洶洶的全球數位浪潮中,必須有所變革創新,方足以因應現今數位經濟時代下之產業轉型需求,從而在競爭激烈的全球市場中勝出。 「韓國新創政策」提出三大重點策略: (1)超越邊界(Beyond Boundaries):MSS將打造國際級的創業生態新系統,以加速韓國新創企業與國際接軌。 放寬外國專業人才工作簽證(E-7 Visa)申請標準,向擁有創新技術發展可行性的外國新創提供創業家簽證(Startup Visa)和資金,以建立更具包容性的創業生態系統。 (2)團結一致(Solidarity):MSS將推動政府民間攜手整合資金投入新創,同時還將為新創企業引介更多的財務資源。 設立「韓國新創基金」(Startup Korea Fund),由政府與民間共同投資,目標是到2027年時基金總規模可達2兆韓元,將以具先進科學和工程創新技術的深度技術(Deep Tech)新創,例如AI、半導體等為重點投資對象。此外,亦將透過更多元的投資和貸款模式,增加新創企業取得資金的管道。 (3)產業群聚、平等機會以及開放式創新(Regional Startup, Equal Opportunity + Open Innovation):MSS將推動新創產業群聚生態鏈的發展,以及加速企業集團與新創企業的鏈結。 計劃建構新創產業群聚生態鏈,以帶動長期被忽視的區域產業發展可能性。例如將在定錨企業(Anchor Company)、大學以及研究機構緊密生活商圈中建設Space-K創業中心(Provincial Space-K)。又,推動新創與企業間之合作項目擴大到AI以及生物技術等十大新興產業。 藉由「韓國新創政策」,韓國力求實現新增5家百大新創獨角獸,以及成為全球前三大「新創企業之國」之目標。 面對全球數位轉型浪潮,台灣政府應從國際動向觀察政策趨勢,韓國中小企業暨新創事業部發布之「韓國新創政策」,非常值得我國參考借鏡。
日本發布《資料品質管理指引》,強調歷程存證與溯源,建構可信任AI透明度2025年12月,日本人工智慧安全研究所(AI Safety Institute,下稱AISI)與日本獨立行政法人情報處理推進機構(Information-technology Promotion Agency Japan,下稱IPA)共同發布《資料品質管理指引》(Data Quality Management Guidebook)。此指引旨於協助組織落實資料品質管理,以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進,垃圾出(Garbage in, Garbage out)」的難題,資料品質將直接影響AI的產出。因此,為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性,《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料,以資料生命週期分為8個階段,並特別強調透過資料溯源,方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段:組織高層應界定資料蒐集與利用之目的,並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段:此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料,應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料,並明確記錄後設資料(Metadata)。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊,包含資料的創建、轉檔(transformation)、傳輸及使用情況。因此,需要記錄資料的創建者、修改者或使用者,以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度,確保訓練資料進入AI系統時,即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段:重點在於AI標註(Labeling)品質管理,標註若不一致,將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理,即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容,並持續補充後設資料。此外,可添加浮水印(Watermarking)以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段(Data Processing):建立即時監控及異常通報機制,以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段:導入RAG(檢索增強生成)技術,檢索更多具參考性的資料來源,以提升AI系統之可靠性,並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段(Evaluation of Output):為確保產出內容準確,建議使用政府公開資料等具權威性資料來源(Authoritative Source of Truth, ASOT)作為評估資料集,搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性(Currentness),避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段(Deliver the Result):向使用者提供機器可讀的格式與後設資料,以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據,增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段(Decommissioning):當資料過時,應明確標示停止使用,若採取刪除,應留存刪除紀錄,確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調,完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎,有助組織確認內容準確性、決策歷程透明,方能最大化AI所帶來的價值。而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)》,同樣強調從源頭開始保護資料,歷程存證與溯源為關鍵,有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 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)