何謂瑞典「VINNOVA」？VINNOVA的組織地位與功能為何？
瑞典近年來積極制定科技創新政策，為了提升政策協調度，瑞典於2001年繼續進行組織改造，創立瑞典創新系統署（Swedish Governmental Agency for Innovation Systems, VINNOVA）與瑞典研究委員會（Swedish Research Council），成為創新發展最主要的兩大支柱。
VINNOVA是瑞典推動科研創新重要的一個部署，瑞典政府相當重視此單位，每年投入約20億瑞典克朗的經費於此，且除了在斯德哥爾摩（Stockholm）設有總部外，更在比利時的布魯塞爾（Brussels）及美國矽谷（Silicon Valley）設有辦公室，以掌握世界最新的產業創新動態，其組織單位約有兩百多名員工，負責VINNOVA計畫推動等工作 。由於VINNOVA的特別地位及其執行許多協助瑞典產業創新之計畫。
VINNOVA在科技創新扮演重要的推手，政府也希望藉VINNOVA的成立促進產業社會的發展，尤其重視產業創新領域。為能順利推動科研創新的過程，且加強學術、產業及公共行政單位的研究合作，VINNOVA建立三螺旋（Triple Helix）模式，希望藉由合作而相互學習。
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
歐盟隱私權工作小組(working party)日前公布其對「隱私與電子通訊指令」(Directive on Privacy and Electronic Communications, 2002/58/EC)之修正意見，藉此重申支持個人資料外洩通知責任立法之立場，並建議擴大適用通知責任之業者範圍至涉及線上交易之電子商務之服務提供者。此項建議隨即遭到歐盟理事會及委員會之反對，認為通知責任應僅限於電信公司，而不應擴及其他電子商務服務提供者。 歐盟隱私權工作小組於2009年2月初提出的報告指出，個人資料外洩通知責任法制(Data Breach Notification Law)之建立對於資訊社會服務(Information Society Service)之發展是必要的，其有助於個人資料保護監督機構(Data Protection Authorities)執行其職務，以確認受規範之服務提供者是否採取適當的安全措施。再者，亦可間接提高民眾對於資訊社會相關服務使用之信心，保護其免於身份竊盜(identity theft)、經濟損失以及身心上之損害。 然而，歐盟理事會及歐洲議會則反對該項修正建議，其一方面認為不應擴張資料外洩通知責任制度適用之業者，另一方面則認為對於是否透過法制規範課予業者通知之義務，應由各國立法者決定是否立法，甚或由業者依資料外洩情形嚴重與否，來判斷是否通知其各國個人資料保護相關組織及客戶。此外，參考外國實施之成效，美國雖有多數州別採用資料外洩通知責任制度，但並非所有的隱私權團體皆肯認該項制度；英國資訊委員會對於該制度之成效則仍存質疑，因從過去為數眾多的個人資料外洩事件看來，其效果已逐漸無法彰顯。 雖然歐盟個人資料保護官(European Data Protection Supervisor)與歐盟隱私權工作小組之看法一致，但其與歐洲議會與歐盟理事會仍存有歧見，對於個人資料外洩通知責任制度之建立，似乎仍有待各方相互協商尋求共識，方能決定是否納入歐盟隱私及電子通訊指令之規範。
美國國家標準暨技術研究院發布「人工智慧風險管理框架：生成式AI概況」美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standard and Technology, NIST）2024年7月26日發布「人工智慧風險管理框架：生成式AI概況」（Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile），補充2023年1月發布的AI風險管理框架，協助組織識別生成式AI（Generative AI, GAI）可能引發的風險，並提出風險管理行動。GAI特有或加劇的12項主要風險包括： 1.化學、生物、放射性物質或核武器（chemical, biological, radiological and nuclear materials and agents, CBRN）之資訊或能力：GAI可能使惡意行為者更容易取得CBRN相關資訊、知識、材料或技術，以設計、開發、生產、使用CBRN。 2.虛假內容：GAI在回應輸入內容時，常自信地呈現錯誤或虛假內容，包括在同一情境下產出自相矛盾的內容。 3.危險、暴力或仇恨內容：GAI比其他技術能更輕易產生大規模煽動性、激進或威脅性內容，或美化暴力內容。 4.資料隱私：GAI訓練時需要大量資料，包括個人資料，可能產生透明度、個人資料自主權、資料違法目的外利用等風險。 5.環境影響：訓練、維護和運行GAI系統需使用大量能源而影響碳排放。 6.偏見或同質化（homogenization）：GAI可能加劇對個人、群體或社會的偏見或刻板印象，例如要求生成醫生、律師或CEO圖像時，產出女性、少數族群或身障人士的比例較低。 7.人機互動：可能涉及系統與人類互動不良的風險，包括過度依賴GAI系統，或誤認GAI內容品質比其他來源內容品質更佳。 8.資訊完整性：GAI可能無意間擴大傳播虛假、不準確或誤導性內容，從而破壞資訊完整性，降低公眾對真實或有效資訊的信任。 9.資訊安全：可能降低攻擊門檻、更輕易實現自動化攻擊，或幫助發現新的資安風險，擴大可攻擊範圍。 10.智慧財產權：若GAI訓練資料中含有受著作權保護的資料，可能導致侵權，或在未經授權的情況下使用或假冒個人身分、肖像或聲音。 11.淫穢、貶低或虐待性內容：可能導致非法或非自願性的成人私密影像或兒童性虐待素材增加，進而造成隱私、心理、情感，甚至身體上傷害。 12.價值鏈和組件整合（component integration）：購買資料集、訓練模型和軟體庫等第三方零組件時，若零組件未從適當途徑取得或未經妥善審查，可能導致下游使用者資訊不透明或難以問責。 為解決前述12項風險，本報告亦從「治理、映射、量測、管理」四大面向提出約200項行動建議，期能有助組織緩解並降低GAI的潛在危害。
論政府資料探勘應用之個人資料保護爭議 歐盟針對數位革命之法制障礙展開討論歐盟布魯塞爾會議規劃組織（QED）在2016年12月針對第四次工業革命法制議題提出討論，呼應2016年4月歐盟執委會提出之歐洲產業數位化政策，加速標準建立，並且預計調整現行法律規制，著重於資料所有權、責任、安全、防護方面等支規定，討論重點如下： 1.目前面臨之法律空缺為何 2.歐洲產業數位化是否須建立一般性法律框架 3.標準化流程是否由由公部門或私部門負責 4.相容性問題應如何達改善途徑 5.資料所有權部分之問題如何因應 6.數位化之巨量資料應如何儲存與應用，雲端是否為最終解決方式 7.如何建立適當安全防護機制。 8.一般資料保護規則是否足以規範機器產生之數據 9.各會員國對於資料保護立法不同，其間如何調合朝向資料自由發展之方向進行 我國2016年7月由行政院通過「智慧機械產業推動方案」，期待未來朝向「智慧機械」產業化以及產業「智慧機械化」之目標進行，未來，相關法制配套規範，如個人資料保護、巨量資料應用、以及標準化等議題，皆有待進一步探討之必要。