大倫敦政府推動城市資料市集，期尋求資料利用及隱私保護間之平衡，建立民眾對資料市集之信賴
資料利用之層面越來越廣，且無論是基於商業或公益目的，產生越來越多難題。穿戴式裝置及物聯網的發展，亦使得資料之蒐集利用及界線等問題更顯其重要性。有鑑於此，大倫敦政府（Greater London Authority, GLA）在今（2016）年3月公布「倫敦城市資料策略」（London City Data Strategy），積極推動「城市資料市集」（City Data Market），期將倫敦打造成世界首屈一指的智慧城市。
增加大眾對資料市集之信賴並減少疑慮乃「倫敦城市資料策略」之一環，近年在英國有一系列新法上路，除新的歐盟資料保護規範（GDPR）外，英國國內有關「開放銀行」（open banking）之新規範，以及已有能源及電信公司參與之MiData initiative等，上述機制均為促使個人更容易掌握其個資被利用之狀況。
大倫敦政府亦推動「倫敦資料交易」（London Data Exchange），大眾可利用此一機制掌握其個資流向。其中有關建置新的數位符號（digital tokens of proof），使民眾未來可利用此等符號證明符合特定資格，例如在道路受檢時，毋須拿出駕照說明個人姓名、地址、出生年月日等資料，利用該等符號，便可判定符合駕駛年齡。
近期，大倫敦政府透過資料科學合作夥伴（Data Science Partnership）推動資料科學倫理架構（Framework for Data Science Ethics），著手研究民眾對資料交易新機制的反應，試圖在資料利用與法律和道德問題間尋求平衡。
- Where to draw the Line in Use of Personal Data? A New Experiment to understand Public Acceptance and a Call for Help,
- Data for London – A City Data Strategy
- Data for London, Strategy Theme 4: Public Acceptance,
- UK Open Banking Working Group publishes report setting out Open Banking Standard,
- The midata vision of consumer empowerment,
2025年8月6日，行動支付技術開發公司Fintiv向喬治亞州北區聯邦地方法院亞特蘭大分院控訴Apple科技公司以詐欺手段竊取Fintiv公司的前身公司CorFire的專屬行動支付技術，違反《保護營業秘密法》（Defend Trade Secrets Act，DTSA）及《喬治亞州營業秘密法》（Georgia Trade Secrets Act，GTSA）等規定，向法院尋求賠償。 Fintiv公司主張Apple公司在2011年至2012年間，以行動支付技術之業務合作為由，與CorFire公司進行多次技術性洽談。Apple公司利用雙方簽訂之保密契約，取得CorFire公司的行動支付技術的詳細實施方案之接觸權限，並要求CorFire公司上傳部分機密資料至Apple公司管理的共享平臺，以促進合作交流關係，最終Apple公司放棄與CorFire公司的合作計畫，Apple公司卻將協商期間所獲技術內容整合，並應用於其在2014年推出的Apple Pay行動支付服務。Fintiv公司進一步主張Apple公司為將Apple Pay商業化，與信用卡處理商及銀行組成企業聯盟，並隱瞞其非法取得技術的真相，宣稱Apple公司自主研發Apple Pay。Fintiv公司指出，Apple公司此舉不僅損害Fintiv公司的合法權益，也嚴重破壞市場競爭秩序。此外，Fintiv公司表示，Apple公司多年來有系統地採取類似策略，如以合作名義獲取其他企業之機密，進而不當使用多項機密以進行商業化使用。 觀察前述實務案例可得知，即使雙方基於保密契約交換機密資料，仍存在終止合作衍生的機密外洩糾紛，如：機密資料歸屬不清、逾越授權範圍使用機密資料等風險。建議企業在「資料提供前」，應先透過「盤點」營業秘密與機密「分級」，確認合適揭露的機密資料，再藉由「審查」機制確認必要揭露的內容；在「資料提供後」，要求他方提供機密資料之「收受證明」以明確歸屬，並在合作關係結束後，要求他方「聲明返還或銷毀機密資料」，以降低他方不當使用機密資料的風險。 前述建議之管理作法已為資策會科法所創意智財中心於2023年發布之「營業秘密保護管理規範」所涵蓋，企業如欲精進系統化的營業秘密管理作法，可以參考此規範。 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）
歐洲藥品管理局更新利益衝突規範歐洲藥品管理局（The European Medicines Agency，EMA）於3月底至6月初陸續發布四份利益衝突範。包括「處理管理董事會利益衝突政策方針」（European Medicines Agency Policy on the Handling of Conflicts of Interests of the Management Board），將董事會自過去的利益衝突獨立出來單獨規範；並針對違反利益聲明揭露訂立「EMA科學委員會和專家違反利益衝突信賴程序」（European Medicines Agency Breach of Trust Procedure on Conflicts of Interests for Scientific Committee Members and Experts），和「EMA管理董事會違反利益衝突信賴程序」（European Medicines Agency Breach of Trust Procedure on Conflicts of Interests for Management Board Members）；以及修定「處理管理董事會、科學委員會成員和專家利益衝突政策方針」（European Medicines Agency Breach of Trust Procedure on Conflicts of Interests for Scientific Committee Members and Experts）。 針對專家和管理董事會所制定的處理利益衝突規範，主要目的是確保兩者在參與EMA的活動時，不會發生與醫藥業者相關聯的利益衝突，影響EMA公正性。觀察上述規範，可以發現EMA對於專家和管理董事會兩者的規範原則相當一致，皆聚焦於增進利益衝突處理過程的強健性（robustness）、有效性（efficiency）和透明性（transparency）。分別規範的原因在於兩者功能上的區別，分述如下： 1. 專家規範層面，有鑒於在先進醫藥領域中的專家有限，缺少可替代性，因此規範目的在於兼顧公正性與專業之間的平衡； 2. 管理董事會層面，由於其主要任務為監管和決策，規範上區別成員所參與活動的程度和範圍做更為細部的規範，與專家不同，並非有利益衝突就必須迴避。 為進一步加強EMA處理利益衝突的強健性，EMA科學委員會和專家，以及管理董事會違反利益衝突信賴程序的主要規範內容為專家和管理董事會成員作出不實利益聲明時，EMA的處理程序。可區分為調查、聽證與修正三個階段，分述如下： 1.調查階段，首先調查系爭當事人是否為不實之利益聲明後，評估是否啟動違反利益衝突信賴程序； 2.聽證階段，召開聽證會，聽證系爭當事人陳述觀點。倘若確定違反利益衝突信賴，系爭當事人即自EMA除名； 3.修正階段，EMA將審查系爭當事人曾經參與科學審查案件的公正性，並評估是否進行補救措施。 雖然EMA對於專家是否確實聲明利益缺少強制力，然而仍能透過新的利益衝突機制設計，看出EMA對完善利益衝突規範的企圖，值得近來正在修訂利益衝突機制的我國學習。
日本發布《首席AI長指引》與《實務手冊》，強化資料來源可溯，引導企業將AI風險納入資料治理框架2026年3月1日，日本人工智慧（AI）安全研究所（Japan AI Safety Institute, J-AISI）發布《首席AI長指引 1.00版》（Chief AI Officer Guidebook (Version 1.00)，下稱指引）與《首席AI長設置與AI治理實施實務手冊 1.00版》（Practical Manual for Establishing a Chief AI Officer and Implementing AI Governance (Version 1.00)，下稱實務手冊）。兩份文件旨於促進AI時代下的永續企業經營（sustainable business operations），提升產品與服務品質、建立客戶與使用者的信任。 一、指引與實務手冊概覽 指引內容包含設立「首席AI長」（Chief AI Officer, CAIO）職位之目的、職責。實務手冊內容則進一步指出一種組織模式，其中首席AI長為獨立的高階主管，直接向執行長匯報，並在首席AI長下設立AI治理辦公室，以及建議設立一個「跨部門AI指導委員會（Company-wide AI Steering Committee）」，成員包括首席AI長、首席資料長、首席資訊長、首席技術官、首席資訊安全官、法律合規部門、資料保護官、人力資源部門以及關鍵業務部門。各業務部門與系統所有者應依照既有標準運作，並向人工智慧治理辦公室和資料治理組織提供必要資訊。 二、將AI特定風險納入資料治理框架：降低幻覺與偏見之具體作法 在AI系統的生命週期中，資料品質影響決定模型效能、可解釋應與透明度。 首席AI長的職責為整合AI、資料與技術策略，於確保企業信任與風險管理之基礎下，驅動企業創新與數位轉型，並最大程度提升企業價值。因此，首席AI長應與首席資料長、法務部門協調，規範資料的生命週期、設定品質指標（Quality Metrics），並嚴格核實第三方素材授權（licenses for third-party materials）。 以下介紹文件建議之AI資料生命週期（資料蒐集）之管理作法： （一）區分資料用途：針對每個使用案例與模型，區分（1）AI模型訓練用資料；（2）AI訓練完成後，用於驗證與評測模型產出品質的評估資料（evaluation data），此類資料不參與模型的優化調整，僅客觀確認模型的準確度；（3）於AI模型運行過程中，使用者輸入的資料（data entered during inference），包含提示詞、上傳的文件及系統日誌（Logs）。 （二）資料分類：企業應依資料機敏程度進行分類，如機密、個資、內部及公開資訊等分類，以便加以定義資料之蒐集方式、儲存方式、資料遮罩要求（masking requirement，包含去識別化），以及控管資料傳輸至外部AI服務之權限。 （三）落實可追溯性與透明度文件：應透過實務手冊18.3之資料表（Datasheets）進行標準化記錄，包含 1. 基本資訊，如資料及名稱與版本；資料所有者；資料建立日期、最後更新日期等。 2. 目的與使用範圍，如資料集的用於訓練、評估、優化等；資料使用範圍限內部，或可對外提供等。 3. 組成與範圍，如記錄資料筆數與特徵概況；目標期間、區域與族群，如年齡、產業；資料格式，如文字/影像/音訊等。 4. 資料來源與蒐集方法，包含資料來源（內部系統、客戶提供的資料、公開資料、供應商提供的資料等）；資料蒐集方法（日誌、調查、網路爬蟲等）；是否取得資料主體同意等。 5. 資料品質與預處理（preprocessing），包含：紀錄去識別化等資料轉換流程；規範資料標記之品質管理機制。 6. 代表性與偏見，如列出AI預期使用情境與目標客群的一致性；特定性別、年齡、地區是否存在代表性不足的偏差等。 7. 隱私與法源依據，如資料是否包含個人資料或敏感資訊；資料處理之法律依據，如資料主體同意、契約等；採取之隱私保護措施，如去識別化等。 8. 授權、權利與資料反覆使用之條件：使用條件，如授權條款、是否允許商業使用等。 9. 安全性與存取控制：儲存位置，如資料中心、雲端或本地以及是否加密；資料之存取權限，如控管檢視、編輯、匯出等權限。 10. 資料保存與銷毀：記錄訓練資料、評估資料、輸入資料等不同類型資料之儲存期限，並規定如儲存期限過後，需以不可回復之方式銷毀資料，或必要時，應匿名後歸檔等規定。 三、接軌國內實務：企業可參考EDGS規範健全AI風險管理需求 面對AI資料生命週期管理，建議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）》。EDGS同樣強調數位資料歷程管理，從資料生成、保護到維護的管理流程，有效強化資料的完整性。透過導入EDGS，企業不僅能提升內部創新、數位轉型，更能在面對AI糾紛時，提供歷程紀錄，從源頭端落實首席AI長所要求的循證治理目標。 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）
回歸修理／再製造判準？談日本最高裁事件判決