日本「u-Japan政策」簡介

刊登期別
2005年12月,第220期
 

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※ 日本「u-Japan政策」簡介, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=763&no=64&tp=1 (最後瀏覽日:2026/06/22)
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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。

日本國土交通省公布最後一哩路自駕車系統指引

  為促進自駕車研發和推廣,日本國土交通省召集產官學研各界成立先進安全汽車(Advanced Safety Vehicle, ASV)推進檢討會,檢討設計自駕車時之注意事項,並於2020年7月17日公布「最後一哩路自駕車系統基本設計書」(ラストマイル自動運転車両システム基本設計書),希望能藉此達成確保地方交通運輸能量及加速自駕車落地之目標。   「最後一哩路自駕車系統基本設計書」將操作適用範圍(Operational Design Domain, ODD)定義為限定區域或駕駛環境條件,並提出所有自駕車應具備之共通ODD,包括(1)道路/地理條件︰目標道路、行駛道路;(2)環境條件︰時間、天氣;(3)行駛條件︰行駛速度;(4)行駛空間︰可支援自駕車行駛之基礎設施,以及可提醒用路人注意正在進行自駕車實驗之設施。此外,由於不同應用情境會影響ODD之設定,故本書以限定路線下往返之自駕車為代表,說明在個案中該如何進一步檢討ODD。以行駛速度為例,在共通ODD中,最後一哩路自駕車時速應為30公里,但在提供限定路線內往返之載客服務時,自駕車的時速應設定在12公里以下。最後,「最後一哩路自駕車系統基本設計書」內整理最後一哩路自駕車共通及特有之技術要件,以及設計時應留意和確認的問題。

德國聯邦法院裁判臉書之Find Friends功能違法

  德國消費者組織聯盟(Federation of German Consumer Organisations , 以下簡稱VZBV)針對臉書(Facebook)的”find friends”功能向該公司發出警告信。臉書的”Find friends”功能為使用者先在該社群網站上輸入自己的email後,再選擇其與朋友的聯繫管道,如yahoo信箱、skype等。臉書將儲存使用者所上傳的聯絡人資訊,並用以協助使用者尋找朋友,或者透過居住地、學校、工作場所等搜尋要件,協助使用者找尋好友。然而,在臉書未有任何修正的情況下,VZBV向柏林地方法院控告臉書並獲得勝訴,之後臉書向上訴法院提起上訴,但於2014年01月24日遭到駁回。2016年01月14日,德國聯邦法院維持下級審法院判決,裁判臉書的” Find friends”功能牴觸德國隱私權保護與消費者保護之法律。 (一)德國聯邦資料保護法(Bundesdatenschutzgesetz,BDSG)   法院認為該項功能違反德國聯邦資料保護法,蓋因臉書未能在收集或利用使用者以及非使用者的資料前,事先取得其同意。此外,臉書的契約條款中亦未提供使用者適當程度的通知,讓使用者知道他們的資料將會被如何使用。 (二)德國不正競爭防制法(Gesetz gegen den unlauteren Wettbewerb, UWG)   法院認為,臉書在利用使用者資料並且寄發廣告郵件給非臉書會員時誤導使用者,讓使用者以為這個功能是受到限制的,亦即使用者誤認僅有其臉書上的朋友才在搜尋範圍之內。然而,臉書實際上更寄發邀請廣告郵件給其他非臉書的使用者。由於德國不正競爭防制法第五條第一項規定,採取引人錯誤的交易行為,其行為構成不正當。此外,該法第七條亦規定,具訊息之廣告,其掩飾或隱匿委任傳送此訊息之發送人的身分, 即被視為不合理之煩擾。又以不合理之方式來煩擾市場參與者之交易行為,不得為之。因此,其被認定構成德國不正競爭防制法第五條”引人錯誤的交易行為”以及第七條"不合理之煩擾"。   本案從2010年開始直至聯邦法院裁判結果出爐前,”find friends”功能已有修正,然而VZBV認為這些修正並不足夠。在2016年的這份裁判出爐後,facebook將如何修正及調整商業模式,以符合德國法律之規定值得持續關注。此外,許多社群網站如LinkedIn亦有類似功能,該裁判結果對於這些網站的商業運作,將造成如何的影響亦應持續追蹤。

何謂「國立研究開發法人」?

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