什麼是日本研究組合？
所謂的技術研究組合乃以試驗研究為目的，以「開發業界共同關鍵技術」為主要目的之非營利性質法人，日本至今共成立了兩百多個研究組合，主要透過專法創設之特殊性質法人制度，並賦予技術研究組合諸多稅賦優惠。在組織上，賦予技術研究組合亦有組織變更、分割及合併之可能，技術研究組合得以分割或轉換為公司，將研究成果直接轉化為產業化應用，技術組合之特色有以下幾點：
1.研究組合須至少二人以上之組合員發起：除企業公司外，日本國立大學法人與產業技術研究法人亦可為組合員 ，凡從事產業技術研發政府研究單位與國立大學，皆可將人力資源、研發成果投入與產業合作之技術研發活動，並從事進行試驗研究管理成果、設施使用與技術指導等事業活動
2.研究組合研發活動可運用「產業合作」、「產官學共同研發」兩種模式進行：未來技術研發組合進行組織變更成為股份有限公司時，大學或產業技術研究法人組合員亦可獲得公司股份，增加學研界加入技術研究組合誘因。3.研究組合組織型態彈性利於研發成果事業化應用：技術組合可視情況進行組織變更、合併與分割，就組織型態有更大變更與調整彈性。著眼於技術研究組合若產出相當之研發成果，則可以透過變更為公司型態，迅速將其研發成果予以產業化，亦可透過變更組織型態，而在籌措資金上有更為靈活運用方式使產業活動穩健持續地經營。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
王怡婷
法律研究員 編譯整理
G7第四屆資料保護與隱私圓桌會議揭示隱私保護新趨勢 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年03月10日 七大工業國組織（Group of Seven，下稱G7）於2024年10月10日至11日在義大利羅馬舉辦第四屆資料保護與隱私機構圓桌會議（Data Protection and Privacy Authorities Roundtable，下稱圓桌會議），並發布「G7 DPAs公報：資料時代的隱私」（G7 DPAs’ Communiqué: Privacy in the age of data，下稱公報）[1]，特別聚焦於人工智慧（AI）技術對隱私與資料保護的影響。 壹、緣起 由美國、德國、英國、法國、義大利、加拿大與日本的隱私主管機關（Data Protection and Privacy Authorities, DPAs）組成本次圓桌會議，針對數位社會中資料保護與隱私相關議題進行討論，涵蓋「基於信任的資料自由流通」（Data Free Flow with Trust, DFFT）、新興技術（Emerging technologies）、跨境執法合作（Enforcement cooperation）等三大議題。 本次公報重申，在資通訊技術主導的社會發展背景下，應以高標準來審視資料隱私，從而保障個人權益。而DPAs作為AI治理領域的關鍵角色，應確保AI技術的開發和應用既有效且負責任，同時在促進大眾對於涉及隱私與資料保護的AI技術認識與理解方面發揮重要作用[2]。此外，公報亦強調DPAs與歐盟理事會（Council of Europe, CoE）、經濟合作暨發展組織（Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD）、亞太隱私機構（Asia Pacific Privacy Authorities, APPA）、全球隱私執行網路（Global Privacy Enforcement Network, GPEN）及全球隱私大會（Global Privacy Assembly, GPA）等國際論壇合作的重要性，並期望在推動資料保護與建立可信賴的AI技術方面作出貢獻[3]。 貳、重點說明 基於上述公報意旨，本次圓桌會議上通過《關於促進可信賴AI的資料保護機構角色的聲明》（Statement on the Role of Data Protection Authorities in Fostering Trustworthy AI）[4]、《關於AI與兒童的聲明》（Statement on AI and Children）[5]、《從跨國角度觀察降低可識別性：G7司法管轄區對匿名化、假名化與去識別化的法定及政策定義》（Reducing identifiability in cross-national perspective: Statutory and policy definitions for anonymization, pseudonymization, and de-identification in G7 jurisdictions）[6]，分別說明重點如下： 一、《關於促進可信賴AI的資料保護機構角色的聲明》 繼2023年第三屆圓桌會議通過《關於生成式AI聲明》（Statement on Generative AI）[7]後，本次圓桌會議再次通過《關於促進可信賴AI的資料保護機構角色的聲明》，旨在確立管理AI技術對資料保護與隱私風險的基本原則。G7 DPAs強調許多AI技術依賴個人資料的運用，這可能引發對個人偏見及歧視、不公平等問題。此外，本聲明中還表達了擔憂對這些問題可能透過深度偽造（Deepfake）技術及假訊息擴散，進一步對社會造成更廣泛的不良影響[8]。 基於上述考量，本聲明提出以下原則，納入G7 DPAs組織管理的核心方針[9]： 1. 以人為本的方法：G7 DPAs應透過資料保護來維護個人權利與自由，並在AI技術中提供以人權為核心的觀點。 2. 現有原則的適用：G7 DPAs應審視公平性、問責性、透明性和安全性等AI治理的核心原則，並確保其適用於AI相關框架。 3. AI核心要素的監督：G7 DPAs應從專業視角出發，監督AI的開發與運作，確保其符合負責任的標準，並有效保護個人資料。 4. 問題根源的因應：G7 DPAs應在AI的開發階段（上游）和應用階段（下游）找出問題，並在問題擴大影響前採取適當措施加以解決。 5. 善用經驗：G7 DPAs應充分利用其在資料領域的豐富經驗，謹慎且有效地應對AI相關挑戰。 二、《關於AI與兒童的聲明》 鑒於AI技術發展可能對於兒童和青少年產生重大影響，G7 DPAs發布本聲明表示，由於兒童和青少年的發展階段及其對於數位隱私的瞭解、生活經驗有限，DPAs應密切監控AI對兒童和青少年的資料保護、隱私權及自由可能造成的影響程度，並透過執法、制定適合年齡的設計實務守則，以及發佈面向兒童和青少年隱私權保護實務指南，以避免AI技術導致潛在侵害兒童和青少年隱私的行為[10]。 本聲明進一步闡述，當前及潛在侵害的風險包含[11]： 1. 基於AI的決策（AI-based decision making）：因AI運用透明度不足，可能使兒童及其照顧者無法獲得充足資訊，以瞭解其可能造成重大影響的決策。 2. 操縱與欺騙（Manipulation and deception）：AI工具可能具有操縱性、欺騙性或能夠危害使用者情緒狀態，促使個人採取可能危害自身利益的行動。例如導入AI的玩具可能使兒童難以分辨或質疑。 3. AI模型的訓練（Training of AI models）：蒐集和使用兒童個人資料來訓練AI模型，包括從公開來源爬取或透過連線裝置擷取資料，可能對兒童的隱私權造成嚴重侵害。 三、《從跨國角度觀察降低可識別性：G7司法管轄區對匿名化、假名化與去識別化的法定及政策定義》 考慮到個人資料匿名化、假名化及去識別化能促進資料的創新利用，有助於最大限度地減少隱私風險，本文件旨在整合G7成員國對於匿名化、假名化與去識別化的一致理解，針對必須降低可識別性的程度、資訊可用於識別個人的程度、減少可識別性的規定流程及技術、所產生的資訊是否被視為個人資料等要件進行整理，總結如下： 1. 去識別化（De-identification）：加拿大擬議《消費者隱私保護法》（Consumer Privacy Protection Act, CPPA）、英國《2018年資料保護法》（Data Protection Act 2018, DPA）及美國《健康保險可攜性及責任法》（Health Insurance Portability and Accountability Act , HIPAA）均有去識別化相關規範。關於降低可識別性的程度，加拿大CPPA、英國DPA規定去識別化資料必須達到無法直接識別特定個人的程度；美國HIPAA則規定去識別化資料須達到無法直接或間接識別特定個人的程度。再者，關於資料去識別化的定性，加拿大CPPA、英國DPA認定去識別化資料仍被視為個人資料，然而美國HIPAA則認定去識別化資料不屬於個人資料範疇。由此可見，各國對去識別化規定仍存在顯著差異[12]。 2. 假名化（Pseudonymization）：歐盟《一般資料保護規則》（General Data Protection Regulation, GDPR）及英國《一般資料保護規則》（UK GDPR）、日本《個人資料保護法》（個人情報の保護に関する法律）均有假名化相關規範。關於降低可識別性的程度，均要求假名化資料在不使用額外資訊的情況下，須達到無法直接識別特定個人的程度，但額外資訊應與假名化資料分開存放，並採取相應技術與組織措施，以確保無法重新識別特定個人，因此假名化資料仍被視為個人資料。而關於假名化程序，日本個資法明定應刪除或替換個人資料中可識別描述或符號，歐盟及英國GDPR雖未明定具體程序，但通常被認為採用類似程序[13]。 3. 匿名化（Anonymization）：歐盟及英國GDPR、日本個資法及加拿大CPPA均有匿名化相關規範。關於降低可識別性的程度，均要求匿名化資料無法直接或間接識別特定個人，惟可識別性的門檻存在些微差異，如歐盟及英國GDPR要求考慮控管者或其他人「合理可能用於」識別個人的所有方式；日本個資法則規定匿名化資料之處理過程必須符合法規標準且不可逆轉。再者，上述法規均將匿名化資料視為非屬於個人資料，但仍禁止用於重新識別特定個人[14]。 參、事件評析 本次圓桌會議上發布《關於促進可信賴AI的資料保護機構角色的聲明》、《關於AI與兒童的聲明》，彰顯G7 DPAs在推動AI治理原則方面的企圖，強調在AI技術蓬勃發展的背景下，隱私保護與兒童權益應成為優先關注的議題。與此同時，我國在2024年7月15日預告《人工智慧基本法》草案，展現對AI治理的高度重視，融合美國鼓勵創新、歐盟保障人權的思維，針對AI技術的應用提出永續發展、人類自主、隱私保護、資訊安全、透明可解釋、公平不歧視、問責等七項原則，為國內AI產業與應用發展奠定穩固基礎。 此外，本次圓桌會議所發布《從跨國角度觀察降低可識別性：G7司法管轄區對匿名化、假名化與去識別化的法定及政策定義》，揭示各國在降低可識別性相關用語定義及其在資料保護與隱私框架中的定位存在差異。隨著降低可識別性的方法與技術不斷創新，這一領域的監管挑戰日益突顯，也為跨境資料流動越發頻繁的國際環境提供了深化協調合作的契機。在全球日益關注資料保護與隱私的趨勢下，我國個人資料保護委員會籌備處於2024年12月20日公告《個人資料保護法》修正草案，要求民間業者設置個人資料保護長及稽核人員、強化事故通報義務，並針對高風險行業優先實施行政檢查等規定，以提升我國在數位時代的個資保護水準。 最後，本次圓桌會議尚訂定《2024/2025年行動計畫》（G7 Data Protection and Privacy Authorities’ Action Plan）[15]，圍繞DFFT、新興技術與跨境執法合作三大議題，並持續推動相關工作。然而，該行動計畫更接近於一項「基於共識的宣言」，主要呼籲各國及相關機構持續努力，而非設定具有強制力或明確期限的成果目標。G7 DPAs如何應對數位社會中的資料隱私挑戰，並建立更順暢且可信的國際資料流通機制，將成為未來關注的焦點。在全球共同面臨AI快速發展所帶來的機遇與挑戰之際，我國更應持續關注國際趨勢，結合自身需求制訂相關法規以完善相關法制，並積極推動國際合作以確保國內產業發展銜接國際標準。 [1]Office of the Privacy Commissioner of Canada [OPC], G7 DPAs’ Communiqué: Privacy in the age of data (2024), https://www.priv.gc.ca/en/opc-news/news-and-announcements/2024/communique-g7_241011/ (last visited Feb 3, 2025). [2]Id. at para. 5. [3]Id. at para. 7-9. [4]Office of the Privacy Commissioner of Canada [OPC], Statement on the Role of Data Protection Authorities in Fostering Trustworthy AI (2024), https://www.priv.gc.ca/en/opc-news/speeches-and-statements/2024/s-d_g7_20241011_ai/ (last visited Feb 3, 2025). [5]Office of the Privacy Commissioner of Canada [OPC], Statement on AI and Children (2024), https://www.priv.gc.ca/en/opc-news/speeches-and-statements/2024/s-d_g7_20241011_child-ai/ (last visited Feb 3, 2025). [6]Office of the Privacy Commissioner of Canada [OPC], Reducing identifiability in cross-national perspective: Statutory and policy definitions for anonymization, pseudonymization, and de-identification in G7 jurisdictions (2024), https://www.priv.gc.ca/en/opc-news/news-and-announcements/2024/de-id_20241011/ (last visited Feb 3, 2025). [7]Office of the Privacy Commissioner of Canada [OPC], Statement on Generative AI (2023), https://www.priv.gc.ca/en/opc-news/speeches-and-statements/2023/s-d_20230621_g7/ (last visited Feb 3, 2025). [8]Supra note 4, at para. 11. [9]Supra note 4, at para. 18. [10]Supra note 5, at para. 5-6. [11]Supra note 5, at para. 7. [12]Supra note 6, at para. 11-15. [13]Supra note 6, at para. 16-19. [14]Supra note 6, at para. 20-25. [15]Office of the Privacy Commissioner of Canada [OPC], G7 Data Protection and Privacy Authorities’ Action Plan (2024), https://www.priv.gc.ca/en/opc-news/news-and-announcements/2024/ap-g7_241011/ (last visited Feb 3, 2025).
英國倫理機構針對海量資料（big data）之使用展開公眾諮詢調查納菲爾德生物倫理學理事會（Nuffield Council on Bioethics）成立於1991年，是一家英國的獨立慈善機構，致力於考察在生物與醫學領域新近研究發展中所可能牽涉的各項倫理議題。由該理事會所發表的報告極具影響力，往往成為官方在政策決策時之依據。 有鑑於近年big data與個人生物和健康資料的分析使用，在生物醫學研究中引起廣泛的爭議討論，此間雖然不乏學者論理著述，但對社會層面的實質影響卻較少實證調查研究。Nuffield Council on Bioethics於日前發布一項為期三個月（2013/10/17～2014/01/10）的生物暨健康資料之連結使用公眾諮詢調查計畫（The linking and use of biological and health data – Open consultation）。此項計畫之目的在於，瞭解更多有關資料連結與使用時所可能導致之傷害或可能的有利發展。並研析適當的治理模式和法律措施，使得民眾隱私權保護與相關研究之合法性得以兼顧，俾使更多人受益。 為執行此項計畫，Nuffield Council on Bioethics延攬健康照護資訊技術、資訊治理、健康研究、臨床診療、倫理和法律等領域專家組成計畫工作小組，由工作小組廣泛地蒐集來自民眾與各類型組織的觀點，探詢當民眾在面對個人的生物與健康資訊相互連結、分析時，民眾對當中所牽涉倫理議題之看法。該項公眾諮詢調查將針對以下重點進行： 1.生物醫學資料之特殊意義 2.新的隱私權議題 3.資料科學和資訊技術發展所造成之影響 4.在研究中使用已連結的生物醫學資料所可能帶來的影響 5.在醫學臨床上使用已連結的資料所可能帶來的影響 6.使用生物醫學研究和健康照護以外的生物醫學資料所可能帶來的影響 7.探討能夠在倫理上支持連結生物醫學資料的法律和治理機制 由於Nuffield Council on Bioethics被視為英國科學界的倫理監察員、政府智囊團，因此未來調查報告發布後對相關政府政策所可能產生的影響，當值得我們持續關注。
日本發布資料素養指南之資料處理篇，旨在促使企業理解便於活用於數位技術與服務的資料管理方法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處理篇，主要為促使企業理解有利活用於數位技術與服務的資料管理方法。 《指南》資料處理篇指出，資料的生命週期涵蓋資料設計、資料蒐集、外部資料連動、資料整合、資料處理、資料提供、資料累積以及資料銷毀等不同階段。《指南》建議在資料生命週期的各階段，盡可能的不要有人類的介入。舉例而言，資料蒐集可以透過感測器或系統進行。該建議的目的在於，人類介入資料生命週期，僅會引起輸入錯誤或是操作錯誤等風險。 此外，《指南》亦於資料處理篇中針對資料治理給出四點建議，分別如下： (一)資料是企業的重要資產，因此應重視其管理方式。管理方式涵蓋帳號密碼、透過生物辨識技術進行資料接觸管理、Log檔之取得、系統設定禁止使用USB等方式。 (二)資料治理的重點在於對人政策。除了向員工強調不要開啟不明網站及釣魚信件以外，企業亦應與員工建立堅實的信賴關係。 (三)資料公開或流通時應注意，如果不希望提供後的資料被二次利用，應於雙方間的資料利用契約中敘明。此外，由於資料具備易於複製及傳輸的特性，因此在公開或流通資料時，應考量適用諸如時戳技術等可確保資料原本性或使資料無法被竄改的數位技術。 (四)資料銷毀如果僅是單純的刪除資料，有透過數位技術找回資料的可能性。因此，除可評估委由專門進行資料銷毀服務的公司協助以外，由於銷毀資料經由個人電腦外洩之事件時有所聞，故亦應留意個人電腦之資料管理。 我國企業如欲將資料活用於數位技術或服務，除可參考日本所發布之《指南》資料處理篇以外，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》，以建立自身資料處理流程，進而強化資料管理能力。 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）
以『江蘇科技改革30條』解析中國大陸科研經費改革制度中國大陸近年致力發展其國內技術研究產業，但在基礎研究經費申請制度上，長期存在一些結構問題，如在科研資助、實施和成果傳播三個階段。故自2017年起，中國大陸陸續修正關於科研經費制度，以使科技研究人員得以順利進行科研項目。截至目前，依中國大陸國發〔2018〕25號文為基準，江蘇省推出《關於深化科技體制機制改革推動高品質發展若干政策》(下簡稱『江蘇科技改革30條』)，並出台完整的實用手冊 。 此次江蘇科技改革30條，明確落實中央對科研經費鬆綁及對科研結果獎勵與容錯的改革措施。在科研經費可直接列支項目的直接預算，如設備費、材料費等，從原本九個項目改合併為五個項目，科目經費支出將不再受比例限制；另在無法直接羅列預算項目的間接預算上，如績效支出等費用則精簡列支項目，提高間接費用核定比例。在科研結果獎勵與容錯改革上，建立原創成果獎勵機制、創新補償機制、援助機制及免責機制。 中國大陸科研經費長期採用嚴格預算制，直接預算需按照法律規範羅列，然間接預算部分常使研究人員因不知如何羅列，而導致研究經費中斷或減少。對於較易失敗的基礎研究上，研究人員則擔心在階段性考核中因錯誤致使研發經費無法取得，進而將錯就錯，謊報研究成果。此次江蘇科技改革30條修正，解決了上述科研經費制度的部分問題，並具體規範了實務上的操作。然各部會間如何解決關於監管經費結餘規範之法律衝突，及科研成果容錯機制之評價，仍待後續觀察。