什麼是瑞士「創業實驗室」（Venture Lab） ？
科技與創新委員會(Commission of Technology & Innovation，以下簡稱CTI)係瑞士重要之創新推進機構，成立於1943年，2011年新修正之研究與創新促進法實施後，CTI正式從經濟部聯邦職業教育及科技局(Federal Office for Professional Education and Technology, OEPT)獨立出來，成為一個具決策權的獨立機關，直接隸屬於聯邦經濟事務部（Federal Department of Economic Affairs, FDEA）。
CTI為擴大高科技創業並創造研發成果商品化之效益推動創業家計畫。該計畫主要係由CTI出資成立的「創業實驗室」（Venture Lab）來執行。創業實驗室針對大學生及創業家推出了一系列創業推廣及訓練課程，從單日的工作坊、五日之創業實務密集課程到在大學開設的創業學期課程，每一個訓練課程都有專家評審，針對創新構想及商業模式給予參與課程者具有建設性的建議。
資料來源：Venture Lab網站
圖 Venturelab 創業課程
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
2014年3月25日，巴西下議院通過編號2126/2011號法案，稱為網際網路公民權力法案（Marco Civil da Internet），是國際少見針對網際網路基本權利的立法例。該法律包含網際網路使用者權利、網路服務業者（ISP）責任、保障網際網路言論自由、保障隱私權、資料所有權及網際網路的普及化。 在數個月前，美國國家安全局被揭露監控全球網路流量的作法，引起國際間的軒然大波。許多國家均表達對於美國侵害其隱私及資訊安全，感到非常不滿。巴西政府自2011年以來，便逐步推動網路網路基本權利保障之立法，經過多年的程序，終於完成此次具代表意義的立法。該法律的規範對象涵蓋使用網際網路之個人、政府及企業，主要目的在保障網際網路的開放性、可接取集中立性。其主要規範重點在言論自由、網路中立性、隱私及個資保護、網路中介者責任等四部分。 在基本言論自由部分，該法律承諾保障言論及表達的自由，促進網路企業的競爭，維護公民使用網際網路的權利，促進網路服務的普及化；在網路中立性方面，則規範ISP不得對於網路內容及應用之傳輸有差別待遇，除非基於安全或技術支援的情形，而ISP進行差別待遇時，必須告知使用者；而在個人資料及隱私保護上，除了配合巴西既有的個資法處理資料收集、分析、處理及利用外，尚規範資訊保存與資訊所有權，對於ISP所保留有關使用者的資訊，除明訂各種隱私資料的保存期限外，也規範必須經過法院授權才能加以調閱，使用者對其資料也擁有所有權，ISP對於使用者資料必須嚴格保密；最後則是網路中介機構的責任，當發現網路上有侵害著作權之傳輸行為時，必須透過法院授權，ISP業者才能加以阻斷或刪除，而相對的，ISP業者只要遵守法院授權，便無需為網路上的侵權行為負擔連帶賠償責任，避免了業者因為用戶的侵權行為而連帶受到賠償責任。 巴西本次制訂的網際網路法律在國際上相對少見，例如其中的網路中立性規範也是屬於國際上少數將網路中立性加以明文規範的國家，對於網際網路上自由的維護可以說是非常的具有示範性。目前，國際上針對網際網路的規範模式也一直爭執未定，加強管制或放鬆管制的聲音也不斷的拉鋸，此次巴西的創新立法也可說相當具有參考性。
新冠疫情下日本的數位經濟實踐之路新冠疫情下日本的數位經濟實踐之路 資訊工業策進會科技法律研究所 2021年3月9日 2021年2月，日本經濟團體聯合會（以下簡稱「經團聯」）發布其所舉辦有關「後疫情時代的數位政府與數位經濟」之座談會研討內容。該座談會於2020年12月舉辦，主旨為探討日本持續推進數位轉型與邁向社會5.0目標之過程中，面對新冠肺炎疫情之擴大，有何待解決之課題[1]。 壹、主要問題 數位轉型之層面所涉甚廣，本文認為可初步分為政府面、企業面及個人面。首先，就政府面而言，可探討如何建立e化政府並提供民眾便捷服務。其次，就個人面而言，則可能涉及消費者資料之蒐集與個人隱私資料保護之議題。最後，就企業面而言，則包含同種企業或不同企業間彼此蒐集到的資料共享、利用及分析。 針對企業間，擔任數位經濟推進委員長之篠原弘道於會中指出，數位轉型致力於價值創新，然而，日本業界間的數位轉型存在一極大的待突破問題，即是彼此對於資料資源之分享，尚存不信任甚且互相猜疑，此將不利於資料共享之發展。篠原弘道進一步說明，數位轉型以突破空間與距離之屏障為特色，欲突破此一屏障有賴於民間企業彼此間的合作與信賴，僅只單一企業的資料本身無法有效達至此目標，呼籲日本國內企業能協力合作，強化數位流通與交流[2]。 執此，如何促進企業間的資料分享，建立互相信賴的關係，突破業界間彼此藩籬，即為官方及民間所應努力的目標。 貳、具體案例 就民間而言，日本已有民間發起之企業共享平台，例如2018年5月至12月，三菱房地產於東京車站周邊之大丸有地區進行實驗性的OMY（大手町、丸之內到有樂町一帶的區域，日本俗稱Daimaruyu，簡稱OMY））資料活化計畫，驗證跨行業別企業間的資料利用分配與有效性，期盼能將資料應用於促進該地區的經濟成長、帶動觀光發展，甚至規劃災害措施[3]。 提供該計畫資料服務平台的富士通有限公司經理池田榮次指出，該計畫為了建立彼此信任感，而非一味地僅關注於資料的分析，進行了多達12間公司之間的對談，並也得到了一定的成效。 參、事件評析 有關企業面的資料活用，本文認為可大致分為「單一公司」、「同業種內」及「異業種間」三者。單一公司之資料活用，以壽司郎為例，其將每盤菜餚均以IC標籤管理，藉以蒐集每盤菜餚之新鮮度、銷售情況。從而，累積之資料即可運用於掌握消費者喜好，並避免食材之浪費等[4]。同業種內則涉及相同類別的企業間，藉由共享資料以減低成本。例如不同藥物研發公司，藉由樣本試驗共享，從而擴增實驗母群體之數量[5]。異業公司則可能由位於同一地區之不同企業所構成，例如前揭大丸有OMY資料活用計畫。 經團聯所提出之議題，乃著眼於同業種內及異業種間的跨公司間資料交流不易，因而提出民間企業積極跨越藩籬之呼籲。我國於推動資料共享平台等相關政策時，亦可思考政府端可提供何種支持及資源，以側面促進同種或不同種企業間之資料共享意願；同時，如何令企業理解到彼此間的合作協力，將是新興價值得以開拓的寶貴契機，亦是一大值得省思之重點。 參考連結 日本經濟團體聯合會2月份月刊特集〈後疫情時代的數位政府與數位經濟〉https://www.keidanren.or.jp/journal/monthly/2021/02_zadankai.pdf [1]〈ポストコロナのデジタルガバメントとデジタルエコノミー〉，《経団連月刊》，2月号期，（2021）。 [2]同前註，頁15。 [3]〈異業種データ活用で、東京のビジネスエリアが生まれ変わる【前編】〉，Fujitsu Journal，https://blog.global.fujitsu.com/jp/2019-07-26/01/，（最後瀏覽日：2021/03/09）。 [4]〈15社のビッグデータ活用事例から学ぶ、成果につながる活用の方法〉，https://liskul.com/wm_bd10-4861#3_IC（最後瀏覽日：2021/3/9）。 [5]独立行政法人情報処理推進機構，〈データ利活用における重要情報共有管理に関する調査 調査実施報告書〉，頁9（2018）。
歐盟「未來工廠」發展計畫歐盟執行委員會依展望2020 (Horizon 2020)於2016年4月14日至15日召開未來工廠公私夥伴合作 (FoF cPPP)研討會，並展示目前資助的研究與創新成果，透過本計畫將協助歐盟內製造業，特別是中小企業，將資通訊及關鍵技術與整個工廠生產鏈結合，達到整體製造業升級。 計劃具體目標如下：(1)以資通訊技術為基礎的解決方案導入製造業生產過程，增加產品獨特性、多樣化、可大規模生產，及保有高度靈活性，以迅速反應瞬息萬變的市場。(2)縮短進入市場的研發製程，提升產品質量，並透過數位化設計、成型、模擬實作及預測分析，提升工作效率。(3)改善整合生產環境的人為因素。(4)透過現代資通訊基礎的生產技術使得資源、材料、能源更有持續性。(5)促進並強化製造領域的共同平台及其生態系統。(6)從獨特的地理位置創建虛擬價值鏈，從而善用優秀人才的潛力。 我國為整合新創能量，以創造製造業下一波成長動能，今年亦陸續公布「智慧機械產業推動方案」與「數位國家‧創新經濟發展方案」，以具高效率、高品質、高彈性等特徵之智慧生產線，透過雲端及網路與消費者快速連結，打造下世代工廠與聯網製造服務體系。
合成資料（synthetic data）「合成資料」（synthetic data）的出現，是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料，或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下，透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式，讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用，透過這個方法，資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下，使合成資料所訓練出來的分類模型（classifiers）不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中，最熱門的研究為運用「生成對抗網路」（Generative Adversarial Network, GAN）形成合成資料（亦有其他生成合成資料之方法），生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」（generator）與辨識網路（discriminator）對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果，使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料，也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室（Defense Science and Technology Laboratory, DSTL）於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告，此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司（BAE Systems）的應用智慧實驗室（Applied Intelligence Labs, AI Labs）執行「後勤科技調查」（Logistics Technology Investigations, LTI）計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一，探討在隱私考量下（privacy-preserving）「合成資料」當今技術發展情形，並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出，資料的種類多元且面向廣泛，包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等，針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同，也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估；報告指出，目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法，建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。