日本東京大學透過Proprius21專案促進產學合作

  Proprius21專案乃是日本東京大學提供企業界可以與該校共同進行研究的一種機制,屬產學合作方式之一。此專案之提出,係該校有鑒於過去產業界與學術界合作進行共同研究的模式,多以特定的企業與特定的研究室間進行一對一的研究為主。然此一共同研究方式雖可讓大學所產出的知識貢獻給社會。但仍嫌規模過小,課題及責任分擔或目標成果不夠明確,所以需要一個可以創造更大規模的創新的機制。基此,東京大學希望透過Proprius21專案創造一個可由該校內部數個單位或研究室,共同參與大型研究主題的專案,以實現從多樣化的觀點來因應數個或一個企業需求之共同研究(多對多或多對一),並結合校內能量完成提案的機制。

  東京大學規劃在校內以三階段活動進行Proprius21專案:(1)公開交換意見,即讓「產業界與學術界相遇的場合」的廣場活動。(2)濃縮出最佳的主題,以及尋找最佳成員之個別活動。(3)由成員縝密地製作計畫,由成員以外的人審視計畫內容,打造一個更為優質計劃的篩選活動。

  為了推動Proprius21專案,東京大學係由產學合作研究推進部協助日本企業與校內研究人員進行個別的會議及研討會或研習營等活動,同時也針對企業在決定研究主題後,至計畫成案為止間之各階段提供各種支援。此外,該部人員也會接受來自產業界的諮詢,並在製作計畫之際,適當地介紹校內的職員,提供技術建議或審視計畫的內容等各種支援。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

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※ 日本東京大學透過Proprius21專案促進產學合作, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=7309&no=67&tp=5 (最後瀏覽日:2026/07/23)
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日本ICT全球化戰略

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瑞士聯邦委員會發布報告推進以數位自決權創建可信賴資料空間

  瑞士聯邦委員會於2022年3月30日,發布了一份關於推進可信的「資料空間」(Data Spaces)與「數位自決權」(Digital Self-Determination)報告。此份報告旨在強調資料是數位時代下創造價值的基礎,為了更好地運用資料的潛在價值,呼籲各界採用新的資料使用概念,加強資料所有者(Data Owner)或資料控管者(Data Controller)對於資料的控制,以「數位自決權」為核心,透過科學技術與法律制度,進一步為實踐「資料共享」(Data Sharing)提供一個安全、便捷、自主、開放、公平而值得信賴的「資料空間」。   值得注意的是,透過該報告,聯邦委員會指示聯邦外交部(FDFA)與聯邦環境、運輸、能源和通訊部(DETEC)實施多項措施,以期能在2023年6月份之前,制定一部由所有利害關係人參與的可信賴資料空間操作之自願行為準則。   此外,該報告列舉出當下對於充分發揮資料潛力所存在的障礙,包括: 資料愈趨集中於大企業手中,且多基於自身目的而使用。 私人和公共服務的提供者在資料的使用上存在多種障礙,例如:資源不足、缺乏專業知識以及擔心競爭劣勢。 社會對於資料的使用態度轉趨保守,無論是擔心資料被濫用而侵犯隱私,或是缺乏資料共享的動機。   該報告更進一步指出資料流通的跨國性,因而有必要創建值得信賴且國際兼容的資料空間,為此亦須建立可信賴資料空間的國際準則,以在國際間形成法律確定性。   觀諸我國個人資料保護法第1條便明確指出,本法制定的目的不僅是為了保護個人資料以及相應之人格權與隱私權,而是更進一步欲透過個人資料管理制度的建構與落實,健全社會及商業互信,以期達成資料的合理利用、創造價值並促進公共福祉的終極目標。   關於我國的資料共享體制,現階段主要從金融機構間開始萌芽,未來如何以數位自決權為基礎,同時在充分保障資訊安全的前提下,擴及其他產業並接軌國際,有賴更多科技與法制的創造與積累、外國經驗的借鑑以及國際參與,而台灣近日以創始會員身分加入「全球跨境隱私規則論壇」(Global Cross-Border Privacy Rules Forum)即為著例。

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日本內閣府於2023年5月26日召開第2次「AI戰略會議」(AI戦略会議),並公布「AI相關論點之初步整理」(AIに関する暫定的な論点整理)。鑒於AI對於改善國人生活品質、提高生產力無疑有相當助益,考量生成式AI甫問世,社會大眾對其潛在風險尚心存疑慮,內閣府遂以生成式AI為核心,延續先前已公布之「AI戰略2022」(AI 戦略 2022)、「以人為中心的AI社會原則」(人間中心の AI 社会原則),以「G7廣島峰會」(G7広島サミット)所提出之願景—「符合共同民主價值的值得信賴AI」為目標,提出「風險因應」及「應用與開發」兩大關注重點,供政府有關部門參考之同時,並期待可激起各界對於生成式AI相關議題之關注與討論: 一、風險因應:AI開發者、服務提供者與使用者應自行評估風險並確實遵守法規及相關指引;政府則應針對風險應對框架進行檢討,對於已知的風險,應先以現有的法律制度、指引與機制進行處理,假如現有法制等無法完全因應這些風險,則應參考各國作法盡速對現行制度進行修正。 AI的透明度與可信賴度於風險因應至關重要。若能掌握AI學習使用哪些資料、所學習資料之來源、AI如何產生結果等,就能針對使用目的選擇適合的AI,也較易因應發生之問題,並避免AI產生錯誤結果或在對話中洩漏機密資訊等。對此,本文件呼籲AI開發者及服務提供者依據現行法令和指引主動揭露資訊,政府則應對透明度和可信賴度相關要求進行檢討,並應依普及程度及各國動向對既有的指引進行必要之修正。 二、應用與開發:本文件建議政府部門積極使用生成式AI於業務工作上,找出提升行政效率同時不會洩漏機密之方法,並向民眾宣導AI應用之益處與正確的使用方式,以培養民眾AI相關技能與素養,藉以更進一步建構AI應用與開發之框架,如人才培育、產業環境準備、相關軟硬體開發等。

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