近年來,物聯網(Internet of Things, IOT)技術快速發展,隨著大勢所趨掀起一波專利申請熱潮。申請量增加的同時,亦代表相關技術的智財權使用者對於該領域的專利資訊需求大幅增加。然而,目前全球還沒有與此領域相關的專利分類系統協助大眾搜尋這些技術資訊。
有鑑於此,日本特許廳(Japan Patent Office,簡稱JPO)在今(2016)年11月14日針對物聯網技術領域全球首創新的專利分類ZIT。自2017年起,將可透過JPO的J-PlatPat系統利用此專利分類,檢索及分析物聯網相關的專利資訊。此專利分類能夠協助專利申請者更有效地檢索相關先前技術,亦能同時讓相關業者及專業人士了解當前物聯網技術的發展趨勢。
JPO不僅針對日本當地,亦努力與其他專利局合作。在世界五大專利局(簡稱IP5):包含歐洲專利局(European Patent Office,簡稱EPO)、韓國智慧財產局(Korean Intellectual Property Office,簡稱KIPO)、中國大陸知識產權局(the State Intellectual Property Office of the People’s Republic of China,簡稱SIPO)、美國專利商標局(The United States Patent and Trademark Office,簡稱USPTO)及JPO的專利局首長會議,以及世界智慧財產權組織(World Intellectual Property Organization,簡稱WIPO)的國際會議上,JPO積極鼓勵各國多加使用ZIT專利分類。
因應日本政府今年提出第四次産業革命戰略,瞄準三大核心技術其中亦包含了物聯網技術,JPO現在首創新的專利分類ZIT,更能提升物聯網的相關技術研發,為物聯網產業劃下重要里程碑。
全球搜尋引擎龍頭Google被發現於2008年3月至2010年5月間,透過其街道定位服務,違法蒐集位於荷蘭360萬個無線路由器(Wi-Fi routers)之資料。Google因其違法蒐集資料之行為,面臨140萬歐元之罰款。 由於荷蘭相當重視隱私保護之概念,因此Google之作法引起社會之爭議,在荷蘭社會反彈之壓力下,Google於11月15日宣布,同意提供民眾將其住家地點或公司行號之無線路由器識別碼資料退出Google資料庫之機制。路由器之擁有者可透過更改服務設定識別碼(Service Set Identifier, SSID)之方式,退出Google定位服務之資料庫。荷蘭個人資料保護主管機關首長Jacob Kohnstamm認為,Google之舉對於消費者隱私之保護具有正面之幫助。 Google所提供的定位服務主要是透過所蒐集之資訊,提供其開發的Android手機定位服務,利用所蒐集的定位資料使行動電話或者行動裝置之用戶得以定位其所在之位置,並且提供用戶當地氣象以及地圖資訊。除此之外,定位服務也增加Google對鄰近商號之廣告收益。Google實施退出資料庫之機制後,其必須另外以GPS系統進行定位,定位服務可能將發生不精確之情形,另外,也將使得行動裝置因需搜尋衛星訊號而耗費較多電力。Google全球隱私顧問Peter Fleischer指出,事實上Google的定位服務無法辨識個人資料,但Google認為提供退出資料庫機制更增進對於個人隱私之保護。 歐洲各國對於Google所蒐集之無線存取資料皆有隱私保護之疑慮,因此,除了荷蘭外,目前Google也在法國公告提供此項退出機制,未來將進一步於全球實施。
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。
日本經濟產業省所屬研究機構提議「日本能源基本計畫修正研析建議」報告日本經濟產業省(Minister of Economy, Trade and Industry)所屬「自然資源及能源諮詢委員會(Advisory Committee for Natural Resources and Energy)」於2011年12月提出一份「日本能源基本計畫修正研析建議(Establishment of a New Basic Energy Plan for Japan)」,對於現有日本能源基本計畫,研析討論重要議題,並提出修正建議。 日本能源基本計畫,係因日本政府為因應2020年應達25%減碳目標(相較1990年水準),於2010年所規劃擬訂之推動計畫。而自然資源及能源諮詢委員會則是陸續招開會議研商討論,並提供建議給日本經濟產業作為省調修參考。此份報告指出,此份報告指出,能源基本計畫之推動架構必須重新思考,包括提議能源政策應強調重視「需求端(Demand Side)」,與兼顧「消費者(Consumers)」、「社會公民(Ordinary Citizens)」、「區域社區(Regional Communities)」等方面意見及利益,並建立社會公眾信心(Public’s Trust),以及必須能達到多元化不同電力能源之來源應用,並對於日本國家所需能源組成結構(Desired Energy Mix)進行討論議訂。 並且,對於推動實施,建議能源政策改革應朝向,以改革需求端架構(Reform of the Demand Structure)來達到能源節約社會目標,,以及改革供給端(Reform of the Supply Structure)來達到下一代分散式能源系統目標,並且倡議以創新技術來協助國家能源組成結構轉型,與能源供給端至需求端應備建設(Energy Supply-Demand Structure)之改革工作。 此研究報告於2011年12月提出後,歷經多次修改(最新更新為2012年1月),未來提交給經濟產業省供政策參考後,將產生如何影響內容,將再持續觀察最新進度。
美國通過「開放、公開、電子化與必要的政府資料法」(Open, Public, Electronic, and Necessary Government Data Act)美國於2019年1月通過「開放、公開、電子化與必要的政府資料法」(Open, Public, Electronic, and Necessary Government Data Act),以下簡稱「政府資料公開法」,於2018年12月經參議院、眾議院通過後,2019年1月14日經美國總統川普簽署公布,為具拘束力的聯邦法。 聯邦政府往往擁有大量的寶貴資料,本法旨在要求聯邦政府機關在網路上開放發布其非敏感性資料時,應以機器可讀取的格式為之,使之更容易透過手機或其他電子設備使用(access)。意在擴大對政府資料的使用和管理,及促進私部門的創新,讓其它政府單位、各個組織或每個人都能使用這些資訊,使政府資訊透明化,同時兼顧隱私與國家安全議題。 政府資料公開法的內容係將歐巴馬總統於2013年5月9日簽署生效的「政府資訊應具有開放性和機器可讀性」(Making Open and Machine Readable the New Default for Government Information)之行政命令(Executive Order),正式立為聯邦法,促使數位政府之政策未來以開放為原則、不開放為例外。有論者認為本法原為行政指導性質之行政命令,改以法律位階為之,其原因係為了讓開放政府資料永續發展,以成文法框架拘束政府機關。 因此,該法內容在於修正美國法典第44編第35章「協調聯邦資訊政策」(Coordination of Federal Information Policy)之部分條文,主要重點整理如下: 第3502條中定義了資料資產(data asset)、開放政府資料資產(open Government data asset)、機器可讀性(machine- readable)和開放授權(open license)等。其中,「開放授權」之定義首次見於本法條文中,係指將資料資產開放供公眾近用時,針對該資料資產提供以下法律保障(legal guarantee),包含:允許公眾在毋須支付任何成本即可使用(at no cost to the public),而對於該資料資產的重製、發布、散布、傳播、引用,或改作皆不會受到限制。 聯邦政府向公眾釋出資料集時,除因智慧財產權之規定外,原則上不得加諸任何限制而影響到人民對於該資料的使用或再利用,並應以機器可讀格式(machine-readable)、開放格式(Open Format)、開放標準(Open Standard)的基礎下提供。 要求聯邦政府利用開放資料來強化其決策機制。 要求美國政府審計辦公室(Government Accountability Office, GAO)透過定期監督,來確保聯邦政府的問責制運作(accountability)。意即,GAO應向國會提交一份報告,該報告總結對機關的調查結果和趨勢,並給予其適當建議。(美國政府審計辦公室之角色為國會的監督審計機構,係立法部門的一部份,主要職責為協助、改善聯邦政府所訂的各項計畫及政策,向國會提供客觀、平衡的資訊。) 在第3520條、3520A條中,規範聯邦機構須編制首席資料專員(Chief Data Officers, CDO)及首席資料專員理事會(CDO Council),負責資料治理和執行其職責,並確保該機構遵守本法。