何謂「工業4.1J（Japan Industry 4.1J）」？
自德國「工業4.0」，開啟所謂第4次工業革命以來，各國政府皆相繼投入資源進行相關計畫，如美國之「先進製造夥伴計畫（Advanced Manufacturing Partnership，AMP）」中國大陸之「中國製造2024」，以及我國之「生產力4.0」等等。
而日本不同於上述其他國家，日本版的工業4.0稱為「工業4.1J」，該計畫並非由國家來主導，而係由民間公司Virtual Engineering Community（VEC）及NTT Communications於2015年3月10日所啟動的一項實證實驗，旨在確認「工業4.1J」之各項技術要件，並且該項目成果非僅提供給VEC之會員，將對所有企業及公眾公開。而所謂的「4.1」表示安全級別比工業4.0更高一級，「 J」則表示源自於日本（Japan）。
日本之「工業4.1J」的運行架構說明如述：首先，將會利用控制系統蒐集相關數據；第二，在雲端平台上記錄及累積數據資料；第三進行即時分析；最後則是透過專家進行事件檢測、分析故障原因並恢復生產、提出安全改善建議等等。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
何亦婕
法律研究員 編譯整理
2007年2月份美國加州聖地牙哥法院甫宣判，微軟公司必須支付約15億美元（折合新台幣近500億元）給阿爾卡特（Alcatel-Lucent）公司，以解決微軟公司產品使用MP3技術所引發的糾紛。不過在3月初，另一位聯邦法官Rudi Brewster做出一項裁定，駁回阿爾卡特公司所有的主張，因為阿爾卡特公司主張微軟公司侵害一項其所有之有關語音編碼的技術專利。 微軟與阿爾卡特的專利官司可追溯至2003年，當時未合併前的朗訊（Lucent，二公司於2006下半年合併）公司控告PC製造商Dell與Gateway使用其所擁有的MP3技術專利。微軟公司後來被捲入這場專利糾紛，與阿爾卡特（Alcatel-Lucent）公司專利官司的糾紛日益擴大。二家公司爭訟的結果，在2月份的判決，根據2003年5月以來微軟公司所賣出的每台Windows PC數目，來計算出可能造成的損失，所以微軟公司才必須付出約15億美元的天價。 但是3月的這項裁定，卻阻止阿爾卡特公司趁勝追擊。在知識經濟的時代中，專利訴訟的結果甚至可能影響一家公司的興亡，相信沒有多少家公司可以輕易付出15億美元的賠償，如何確保不侵犯他人的智慧財產是很重要的課題。此外，爭訟的雙方都是業界的重量級廠商，不論結果如何，後續的發展都值得大家關注。
新搜尋技術將改變數位內容產業的版圖美國麻省理工學院企業論壇 (MIT Enterprise Forum) 日前在紐約市舉行了專家座談會，與會專家指出，新的網路搜尋技術，將改變數位內容產業的版圖。一個最重要的技術躍進，在於突破目前以文字為搜尋條件的限制，未來，透過新的技術，使用者將可以圖像、聲音甚至影片來進行搜尋。如此，數位內容產業的傳播將會更具效率，整個產業的發展也會更迅速，消費者也能更快速地享受到各種數位內容。且讓我們拭目以待。
歐盟個人資料保護工作小組就目的限制原則發表意見2013年4月2日，歐盟個人資料保護工作小組（the Article 29 Working Party，以下稱「工作小組」），就目的限制原則（purpose limitation principle）發表意見書，檢視歐盟資料保護指令(Data Protection Directive)第六條所規定的目的限制原則，包括(一)資料的蒐集必須具有特定、明確與合法之目的，以及(二)資料的處理或利用必須符合資料蒐集時之目的。 另一方面，工作小組亦檢視目的限制原則對巨量資料(big data)與開放資料(open data)可能會造成的潛在衝擊： 1.就巨量資料的部分而言，工作小組界定了二個應用情境，一是分析巨量資訊，以分析辨識趨勢或資訊間的相關性，另一是直接影響個人（例如，對當事人的行為進行追蹤、分析、側寫，並據此進行廣告與行銷）。對此，工作小組認為，應給予當事人選擇的權利，另外，組織應揭露關決策標準，並且提供當事人之側寫資料。 2.關於開放資料，工作小組強調匿名化以及資料保護衝擊分析的重要性，以確保必要的安全措施。 工作小組提出兩項修正意見，包括(一)個人資料保護規則（General Data Protection Regulation）草案的第五條宜針對目的限制原則為更明確之規定，以及(二)刪除個人資料保護規則草案第六條第四項之規定。
歐盟第29條工作小組發布「自動化個人決策和分析指引」處理個人資料自動化決策與資料剖析風險問題歐盟第29條工作小組於2017年10月3日為因應歐盟一般資料保護規則（GDPR）第22條規定發布「自動化個人決策和分析指引」（Guidelines on Automated individual decision-making and Profiling for the purposes of Regulation 2016/679，2018年2月6日進一步修正，下稱指引），處理對個人資料自動化決策（automated decision-making）和個人檔案剖析（Profiling）的建立。 指引分為五個部分與最佳實踐建議，旨在幫助資料控制者（controller）合乎GDPR對個人資料自動化決策和分析的要求，內容包括下幾點：1.定義自動化決策和分析，以及GDPR對這些概念的處理方法；2.對GDPR第22條中關於自動化決策的具體規定；3.對自動決策和分析的一般規定；4.兒童和個人檔案剖析（Profiling）的建立；5.資料保護影響評估。 指引的主要內容包括： 個人檔案剖析（Profiling），意謂收集關於個人（或一群個人）的資料，並分析他們的特徵或行為模式，加以分類或分群，放入特定的類別或組中，和/或進行預測或評估（例如，他們執行任務的能力，興趣或可能的行為）。 禁止對個人資料完全自動化決策，包括有法律上法或相類重大影響的檔案剖析，但規則也有例外。應有措施保障資料主體的權利，自由和合法利益。 GDPR第22條第二項a之例外規定，（履行契約所必需的），自動化個人決策時，應該作狹義解釋。資料控制者必須能夠提出分析、自動化個人決策的必要性，同時考慮是否可以採取侵害隱私較少之方法。 工作小組澄清，關於在要求提供有關自動化決策所涉及的邏輯上有意義的資料時，控制者應以簡單的方法，告訴資料主體其背後的理由或依據的標準，而不得總是以自動化決策所使用算法進行複雜的解釋或者公開完整的算法為之。所提供的資料應該對資料當事人有意義。 對資料主體提供關於處理自動化決策上有關重要性和預期後果的資料，其意義在於必須提供關於該資料之用途或資料未來處理以及自動化決策如何影響資料主體的重要訊息。例如，在信用評等的情況下，應有權知道其資料處理的基礎，資料主體並能對其作出正確與否的決定，而不僅僅是關於決策本身的資料。 「法律效果」是指對某人的法律權利有影響，或者影響到個人法律關係或者其契約上權利。 工作組並未將GDPR前言71段視為絕對禁止純粹與兒童有關的自動決定，指出僅在某些情況下才有其適用（例如，保護兒童的福利）。 在基於自動化處理（包括分析）以及基於哪些決策產生法律效應或類似顯著效果的基礎上對個人方面進行系統和廣泛評估的情況下，進行資料保護影響評估並不局限於「單獨」自動化處理/決定。