以「公私夥伴關係(PPP)」發展科技之作法
近來常聽聞各國以公私夥伴關係(Public-Private Partnership, PPP)之模式發展產業科技，PPP故名思義，係指結合公私部門之力量，以共同達成公共政策目標之合作模式。公部門可借重私部門的專業、經驗與品質，使其服務更有效率，私部門也可得到政府與政策之支持。
如今科技進步程度往往可代表ㄧ國之競爭力，惟科技研發需投入大量成本，因此各國多有針對科研補助之相關政策，從早年的單方補助，到如今強調公私合作進行科研的PPP模式。各國亦提出各種產官學合作研發的模式或組合之立法或相關政策。例如成立獨立非營利法人讓各項研發活動進行更方便、研究設施設備共享更容易的日本「技術研究組合」、芬蘭之SHOKs。荷蘭近來亦大力推行PPP研發之策略。德國之高科技領先戰略計畫( Spitzencluster-Wettbewerb)亦以區域聚落(該區域聚落即包含產業界、大學及其他相關學術機構)為單位，藉競爭給予補助的方式，促成該地區產官之緊密合作。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
蔡佳穎
法律研究員 編譯整理
2.「荷蘭公私協力機制PPP」鄭婷嫻法律研究員 編譯整理 https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=57&tp=5&i=5&d=7308
3.「何謂芬蘭SHOKs」?劉憶成法律研究員 編譯整理 https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=57&tp=5&i=5&d=7307
4.何謂「Spitzencluster-Wettbewerb」？林冠宇法律研究員 編譯整理 https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=57&tp=5&i=6&d=7313
2018年7月27日印度電子及資訊科技部（Ministry of Electronics and Information Technology, MeitY）公告個人資料保護法草案（Protection of Personal Data Bill），若施行將成為印度首部個人資料保護專法。 其立法背景主要可追溯2017年8月24日印度最高法院之判決，由於印度政府立法規範名為Aadhaar之全國性身分辨識系統，能夠依法強制蒐集國民之指紋及虹膜等生物辨識，國民在進行退稅、社會補助、使用福利措施等行為時都必須提供其個人生物辨識資料，因此遭到人權團體控訴侵害隱私權。最高法院最後以隱私權為印度憲法第21條「個人享有決定生活與自由權利」之保護內涵，進而認為國民有資料自主權，能決定個人資料應如何被蒐集、處理與利用而不被他人任意侵害，因此認定Aadhaar專法與相關法律違憲，政府應有義務提出個人資料專法以保護國民之個人資料。此判決結果迫使印度政府成立由前最高法院BN Srikrishna法官所領導之專家委員會，研擬個人資料保護法草案。 草案全文共112條，分為15章節。主要重點架構說明如下： 設立個資保護專責機構（Data Protection Authority of India, DPAI）：規範於草案第49至68條，隸屬於中央政府並由16名委員所組成之委員會性質，具有獨立調查權以及行政檢查權力。 對於敏感個人資料（Sensitive personal data）[1]之特別保護：草案在第4章與第5章兩章節，規範個人與兒童之敏感個人資料保護。其中草案第18條規定蒐集、處理與利用敏感個人資料前，必須獲得資料主體者（Data principal）之明確同意（Explicit consent）。而明確同意是指，取得資料主體者同意前，應具體且明確告知使用其敏感個人資料之目的、範圍、操作與處理方式，以及可能對資料主體者產生之影響。 明確資料主體者之權利：規範於草案第24至28條，原則上資料主體者擁有確認與近用權（Right to confirmation and access）、更正權（Right to correction）、資料可攜權（Right to data portability）及被遺忘權（Right to be forgotten）等權利。 導入隱私保護設計（Privacy by design）概念：規範於草案第29條，資料保有者（Data fiduciary）應採取措施，確保處理個人資料所用之技術符合商業認可或認證標準，從蒐集到刪除資料過程皆應透明並保護隱私，同時所有組織管理、業務執行與設備技術等設計皆是可預測，以避免對資料主體者造成損害等。 指派（Appoint）資料保護專員（Data protection officer）：散見於草案第36條等，處理個人資料為主之機構、組織皆須指派資料保護專員，負責進行資料保護影響評估（Data Protection Impact Assessment, DPIA），洩漏通知以及監控資料處理等作業。 資料保存之限制（Data storage limitation）：規範於草案第10條與第40條等，資料保有者只能在合理期間內保存個人資料，同時應確保個人資料只能保存於本國內，即資料在地化限制。 違反草案規定處高額罰金與刑罰：規範於草案第69條以下，資料保有者若違反相關規定，依情節會處以5億至15億盧比（INR）或是上一年度全球營業總額2%-4%罰金以及依據相關刑事法處罰。 [1]對於敏感個人資料之定義，草案第3-35條規定，包含財務資料、密碼、身分證號碼、性生活、性取向、生物辨識資料、遺傳資料、跨性別身分（transgender status）、雙性人身分（intersex status）、種族、宗教或政治信仰，以及與資料主體者現在、過去或未來相連結之身體或精神健康狀態的健康資料（health data）。
微軟與阿爾卡特的專利官司勝負難分2007年2月份美國加州聖地牙哥法院甫宣判，微軟公司必須支付約15億美元（折合新台幣近500億元）給阿爾卡特（Alcatel-Lucent）公司，以解決微軟公司產品使用MP3技術所引發的糾紛。不過在3月初，另一位聯邦法官Rudi Brewster做出一項裁定，駁回阿爾卡特公司所有的主張，因為阿爾卡特公司主張微軟公司侵害一項其所有之有關語音編碼的技術專利。 微軟與阿爾卡特的專利官司可追溯至2003年，當時未合併前的朗訊（Lucent，二公司於2006下半年合併）公司控告PC製造商Dell與Gateway使用其所擁有的MP3技術專利。微軟公司後來被捲入這場專利糾紛，與阿爾卡特（Alcatel-Lucent）公司專利官司的糾紛日益擴大。二家公司爭訟的結果，在2月份的判決，根據2003年5月以來微軟公司所賣出的每台Windows PC數目，來計算出可能造成的損失，所以微軟公司才必須付出約15億美元的天價。 但是3月的這項裁定，卻阻止阿爾卡特公司趁勝追擊。在知識經濟的時代中，專利訴訟的結果甚至可能影響一家公司的興亡，相信沒有多少家公司可以輕易付出15億美元的賠償，如何確保不侵犯他人的智慧財產是很重要的課題。此外，爭訟的雙方都是業界的重量級廠商，不論結果如何，後續的發展都值得大家關注。
法國法院判決：政府獨占賭博事業 違法賭博事業之經營是否應由政府獨占之議題，已陸續在歐洲國家產生爭議問題。2007年3月，義大利禁止於英國取得經營賭博事業執照之Stanley公司至義大利提供賭博服務，因此，義大利法院請求歐洲法院判決，以確定此一行為是否違反歐盟自由貿易原則。隨後，歐洲法院做出判決，認定義大利法律禁止未於義大利取得經營執照之公司在義大利境內經營賭博之規定，違反歐盟競爭法及歐盟條約第49條之規定。 2007年7月中旬，法國最高法院逆轉了過去禁止Malta’s Zeturf於法國經營經營賭博的見解，而遵循歐洲法院之判決結果，認為禁止賭博事業係違反了歐盟競爭法，以及歐盟條約第49條保障境內服務自由流通之規定，並基於上述理由判決Malta’s Zeturf取得於法國經營線上賭博遊戲之權利。法國法學專家Credric Manara以為，最高法院該判決將可能打開原來由政府獨占的賭博市場，而讓賽馬及其他運動賭博遊戲能擴及其他歐洲國家。 法國該向判決卻顯示了法國刑法禁止賭博的規定將無法限制歐盟條約中所保障的自由流通原則，然而，這樣的結果，卻也考驗了以刑法禁止賭博的國家對於法規衝突應如何解決以為之因應。
澳洲數位轉型局12月發布《政府負責任使用人工智慧政策2.0》，以強化公部門之AI風險管理2025年12月初，澳洲數位轉型局（Digital Transformation Agency，下稱DTA）發布《政府負責任使用AI政策2.0》（Policy for the responsible use of AI in Government 2.0），旨在進一步強化公部門在AI的透明度、問責性與風險管理能力，於2025年12月15日生效，取代 2024年9月實施的過渡版本。 一、適用範圍 政策適用於所有非企業型聯邦實體（Non-corporate Commonwealth entities），即不具獨立法人地位、直接隸屬於政府的機關或單位。企業型聯邦實體則被鼓勵自願遵循。政策定位為「補充與強化既有法制」，非另訂獨立規範，因此在實務中須與公務員行為準則、資安規範及資料治理制度併行適用。 二、政策重點 在政策施行的12個月內，適用機關須完成以下要求，以確保落實AI治理架構： （一）制度建置 1. AI 透明度聲明：機關須在政策生效後 6 個月內發布「AI 透明度聲明」，公開 AI 使用方法與現況。聲明中須說明機關風險管理流程、AI 事件通報機制及內外部申訴管道，確保使用過程透明、可追蹤。 2. 人員指定與培訓： 機關須指定制度問責人員（Accountable officials）以及AI使用案例承辦人（Accountable use case owners）。 所有員工皆須進行關於負責任使用AI的培訓，機關並依員工職務權責提供個別員工進階訓練。 3. 建立內部AI使用案例註冊清單（Internal AI use case register），以供後續追蹤 該清單至少包含： （1）使用案例負責人（Accountable use case owners）：記錄並持續更新範疇內 AI 使用案例的指定負責人。 （2）風險等級（Risk rating）：AI使用案例的風險等級資訊。 （3）異動紀錄：當使用案例的風險評級或負責人變更時，須即時更新清單。 （4）自定義欄位：各機關可根據其需求，自行增加欄位。 （二）AI 使用案例範疇判斷 機關須在評估所有新案例，依以下特徵判斷AI應用是否屬於「範疇內（In-scope）」的應用： 1.對個人、社群、組織或環境造成重大損害。 2.實質影響行政處分或行政決策。 3.在無人工審查的情況下，大眾將直接與AI互動或受其影響。 4.涉及個人、敏感資料等資訊。 （三）進階風險評估 依AI影響評估工具（Impact Assessment Tool）針對公眾近用權；不公平歧視；加重刻板印象；損害人、組織或環境；隱私顧慮；資料敏感之安全顧慮；系統建置之安全顧慮；公眾信任等8類別，加以判斷範疇內AI應用，若有任一類別被評為「高風險」，即判定為「高風險」；若所有類別中最高的分數為「中風險」，則整體判定為中風險。 判定為中、高風險之AI應用，均需進行全面審核。中風險須列出所有中風險項目及其控管措施，主要為內部控管；而高風險則要求向DTA報告，且每年至少進行一次全面審核與風險再評估。 澳洲欲透過發布AI透明度聲明、更新AI使用案例註冊清單、強制執行AI應用之風險評估及人員培訓，確保公部門對AI的負責任使用與問責。而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）》，落實AI資料管理與追蹤。 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）