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
美國著名非專利實施實體（Non-Practicing Entity, 以下簡稱NPE）公司－InterDigital（InterDigital Technology Corporation），於2013年1月31日以三星（Samsung）、諾基亞（Nokia）、華為（Huawei）及中興（ZTE）等公司侵害其7項3G及4G之無線通訊專利（U.S. Patent No.7190966、No.7286847、No.7616970、No.7941151、No.7706830、No.78009636、No.7502406）為由，向美國國際貿委員會（United States International Trade Commission, 以下簡稱USITC）提請依美國關稅法第337條啟動專利侵權調查（案號：337-TA-868） InterDigital成立於1972年，主要研發領域聚焦於「無線語音及數據通訊系統」，所持有的專利組合涵蓋了現今2G、3G、4G及IEEE 802等相關主流技術。依據PatentFreedom於2013年1月的統計資料，InterDigital共持有2961項美國有效專利，於全球NPE中排名第四。作為典型的NPE，InterDigital本身並不自行使用所擁有的專利，而係以「授權予手持裝置製造商、半導體製造公司或其他設備製造商」作為主要商業營運模式。 因此，為確保專利能發揮最大運用效益，InterDigital會主動搜尋市場中潛在的侵權人，並透過法律訴訟手段，促使其支付授權金。其中，USITC的「關稅法第337條」調查程序，即為重要的策略手段之一，因其所需的審理時間較一般法院的民事訴訟程序為短，且於確認存在專利權侵害之情事後，其裁決效力可透過禁制令（Exclusion Order）或暫停及停止令（Cease And Desist Order）直接對被控侵權人的產品進口及銷售造成重大影響，故在為數不少的案件中，被告往往會選擇給付授權金以求停止關稅法337條之調查程序。 由於本案中遭調查的產品幾乎涵蓋了各廠商於市場中的主要產品（例如三星的Galaxy Note、Tab及S系列、Nokia Lumia系列、中興的4G移動熱點設備、華為的Activa 4G手機等），故引起了產業界的高度關注。針對本案，USITC已於2月4日宣布啟動為期16個月的侵權調查，並定於2014年6月4日前完成所有調查，其後續調查結果及本案如何發展，值得持續觀察。
英國國家統計局政府資料品質中心發布《政府資料品質框架》英國國家統計局（Office for National Statistics）轄下之政府資料品質中心（Government Data Quality Hub）為實踐英國數位、文化、媒體暨體育部（Department for Digital, Culture, Media & Sport）發布之《國家資料戰略》（National Data Strategy），於2020年12月3日釋出《政府資料品質框架》（The Government Data Quality Framework），以達成國家資料戰略中「資料基礎（Data Foundation）」之核心目標。該框架提出「資料品質原則」（Data quality principles），旨在解決目前政府資料品質低落的問題。該原則包含以下五點： 一、確保資料品質：機關內部應建立有效的資料治理機制，例如培訓員工具備管理資料的能力、持續改進資料品質等。 二、了解使用者需求：機關應將使用者對資料品質的需求視為優先處理事項。 三、評估資料於資料生命週期各階段之品質：機關應密切關注資料於生命週期各階段之品質，並與使用者及利益關係人交換意見。 四、持續溝通資料品質：機關應持續與使用者交流資料品質現況，提供使用者有效的文件及中繼資料（metadata）。 五、了解造成資料品質低落的主因：分析造成資料品質低落的根本原因，從源頭徹底解決資料品質問題。 英國國家統計局政府資料品質中心希望藉由本框架揭示的資料品質原則，提升政府機關人員主動辨別及解決資料品質問題的能力，以改善政府資料品質、為人民帶來更高品質的資料，釋放資料價值並促進社會經濟發展。
金融穩定委員會報告指出金融領域採用AI之模型、資料品質與治理風險.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告，探討人工智慧（Artificial Intelligence, AI）在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響，分析相關風險並提出建議。 報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處，但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性（Vulnerability），進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括：「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」，以及「模型風險、資料品質和治理」。 在模型風險、資料品質與治理中，廣泛應用AI可能導致模型風險上升，因某些模型難以驗證、監控及修正，且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外，在大型語言模型（Large Language Model, LLM），大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性，使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型（Pre-trained Model）中，金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉，進一步增加管理難度。 若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源，模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰，包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。 報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測，評估現行金融政策框架是否充分，並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形，並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外，主管機關可考慮利用監督科技（SupTech）及監管科技（RegTech）等AI驅動工具強化監管效能，以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。
打擊網路犯罪 歐美強化資料保存法制繼歐盟於 2006 年通過資料保存指令（ Directive on the retention of data ）後，美國司法部亦開始關注資料保存的議題，但不同於英歐盟資料保存之目的乃著眼於對抗恐怖主義及打擊嚴重犯罪，美國資料保存的目地則偏重於根除兒童色情相關的問題。 為因應科技時代的犯罪， 檢察官常需要透過 ISP 業者提供客戶通聯紀錄等資訊以協助犯罪偵察 ， 因此美國在 United States Code, Section 2703(f) 便早已規定 ， 有線或電子通信服務業者必須配合政府要求提供調查犯罪所須的資訊。但由於該法並未明白要求業者應主動收集哪些項資訊，因此美國 ISP 業者僅保存與商業利益有關之網路使用記錄，美國司法部長 Alberto Gonzales 4 月 20 日於國家兒童權益保護中心（ National Center for Missing and Exploited Children ， NCMEC ） 表示，目前 ISP 業者能提供的資料相當有限，這相當程度地阻礙犯罪調查工作的進行，因此他認為應研擬更利於法庭證據取得之資料保存法令。 為避免人權團體以資料保存侵害個人的隱私權為由，而妨礙立法的進度，因此美國目前資料保存法令的推動方向可能有兩種不同的發展方向，其一是僅由 ISP 業者記錄特定期間內民眾的活動紀錄，另一種方向則是與歐盟相似，保存電話通聯、網頁瀏覽以及 mail 、即時通訊等內容。