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日本內閣府公開徵集「研究安全和風險管理系統開發支援計畫」，加強研究安全保障 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年03月10日 壹、事件摘要 內閣府科學技術創新推進事務局（科学技術・イノベーション推進事務局），於2025年2月19日發布公告，自2025年2月19日至3月24日公開徵集國內負責經濟安全重要技術的補助機關和研究機構加入「研究安全和風險管理系統開發支援計畫」 [1]（研究セキュリティ・インテグリティに関するリスクマネジメント体制整備支援事業，下簡稱研究安全計畫），以加強研究安全之保障。 貳、重點說明 日本曾發生研究者在不知情的情形下與北韓研究者共著論文而危害研究安全事件，根據日本經濟新聞2024年11月28日報導，自2016年底北韓受到聯合國加強制裁以來，共有八篇北韓研究機構的國際共著論文發表，包含東京大學、名古屋大學等日本五所大學的研究者皆在共同著作者之列，雖研究者皆表示與北韓無聯繫，但此行為仍可能違反聯合國制裁規定，且一名涉及本事件的研究者在論文發表後，仍被任命為國內主導研究計畫的主持人，負責百億日圓預算及先進技術的管理，顯示日本研究安全管理問題[2]。 為避免類似事件發生及提升日本科技實力，以及配合G7國家關於研究安全與誠信的政策，內閣府公開徵集負責經濟安全重要技術的補助機關和研究機構加入研究安全計畫。該計畫將蒐集與分析國際合作研究所需的公開資訊，並整合後於2025年出版「研究安全與誠信程序手冊」（RS/RI に関する手順書）。 所謂經濟安全重要技術，係指《促進特定重要技術研發及適當運用成果基本指南》（特定重要技術の研究開発の促進及びその成果の適切な活用に関する基本指針）所列，包含AI、生物技術等先進技術領域[3]，內閣府將透過此計畫驗證學研機構所實施之研究安全與誠信措施是否得宜，並與學研機構分享典範實務，參考政府制定的研究安全與誠信規範，提出分析與改善方法。 研究安全計畫將支援日本國內研究機構和其他處理對經濟安全重要技術的機關，在國內外開展聯合研究時採取必要的技術外流防止措施，一方面提供分析資源，如協助分析研究人員及研究機構的公開資訊（職業經歷、其他工作以及研究資金流向等），另一方面支援實施風險管理的相關費用，並針對整體防止技術外流的風險控管體系進行評估後給予建議[4]。 研究安全計畫參與對象為補助研發之機關及領取補助進行研究開發的機構（如公立研究機構、研究開發公司、大學等），且應有足夠能力執行完整風險控管計畫。另計畫評選期間，研究機構不得有內閣府所定停止補助、停止推薦等情形[5]。 內閣府為結合國家政策與國際標準，全面提升日本在經濟安全重要技術領域的研究安全與誠信管理能力，透過分析與資金支援，協助研究機構構建完善的風險控管體系，確保研究中的技術外流防範措施得以落實。此舉不僅為日本科技實力的長期發展奠定基石，亦為維護國家經濟安全及國際信譽提供堅實保障。 參、事件評析 近年研究安全成為國際間之重要議題，為防止技術外流，各國亦有許多政策，如美國國家科學基金會（National Science Foundation, NSF）啟動「保護美國研究生態系統社群 」[6]（Safeguarding the Entire Community of the U.S. Research Ecosystem, SECURE）計畫，並成立 SECURE 中心；加拿大政府公告「三機構關於敏感技術研究和關注從屬性政策指南」[7]（Tri agency guidance on the Policy on Sensitive Technology Research and Affiliations of Concern, STRAC Policy）等，在如此趨勢下，日本亦開始注重研究安全之保障。 日本內閣府此次推動研究安全計畫，顯示日本政府已深刻意識到研究安全議題的迫切性與重要性。隨著全球科技競爭日益激烈，國際間的技術交流與合作頻繁，但也伴隨著技術外流、竊取敏感研究資訊等風險。尤其是北韓等受國際制裁國家，可能透過隱匿身分或間接合作的方式，取得敏感資訊，對國際社會的安全構成潛在威脅。 日本政府推動研究安全計畫，透過提供分析資源、資金支援及風險控管體系的評估建議，協助研究機構建立完善的防範機制，期望透過以上防範機制，全面提升日本在研究安全管理能力，並確保技術外流防範措施得以落實。 然而，此計畫的推動仍存在一些挑戰與考量。首先，如何在確保研究安全與維護學術自由之間取得平衡，避免過度限制造成研究自主性與創新能力的損害，將是重要課題。此外，背景審查與資訊分析機制的建置，需注意個人隱私保護，避免引發研究人員的反彈與抵制。再者，國際合作研究的審查程序若過於繁瑣，也可能影響日本研究機構與國際間的合作意願，甚至對國際學術地位造成負面影響。 因此，日本政府在推動此項政策時，應積極參考美國、加拿大等國的經驗，建立透明且具彈性的管理制度，並與國際夥伴保持密切溝通，協調一致的研究安全標準，避免孤立於國際科研社群之外。綜上所述，日本此次行動對於提升國內研究安全與誠信管理能力，並維護國家經濟安全，具有正面且積極的意義，未來仍需持續關注政策推行的成效與後續調整方向，以達成長期穩健的發展目標。 [1]〈研究セキュリティ・インテグリティに関するリスクマネジメント体制整備支援事業の公募について〉，內閣府，https://www8.cao.go.jp/cstp/kokusaiteki/integrity/kobo_r7.html （最後瀏覽日：2025/3/10）。 [2]日本経済新聞，〈東大など5大学、知らずに北朝鮮と共同研究 ｢寝耳に水｣〉， 20254/11/28，https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUE293WI0Z20C24A1000000/ （最後瀏覽日：2025/3/10）。 [3]〈特定重要技術の研究開発の促進及びその成果の適切な活用に関する基本指針〉，內閣府，https://www.cao.go.jp/keizai_anzen_hosho/suishinhou/doc/kihonshishin3.pdf （最後瀏覽日：2025/3/10）。 [4]〈研究セキュリティ・インテグリティに関するリスクマネジメント体制整備支援事業公募要領〉，內閣府，頁3，https://www8.cao.go.jp/cstp/kokusaiteki/integrity/kobo_r7/kobo_r7.pdf （最後瀏覽日：2025/3/10）。 [5]同前註，頁4。 [6]NSF-backed SECURE Center will support research security, international collaboration, US National Science Foundation, https://www.nsf.gov/news/nsf-backed-secure-center-will-support-research (last visited Mar. 10, 2025). [7]Tri-agency guidance on the Policy on Sensitive Technology Research and Affiliations of Concern (STRAC Policy), Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada, https://www.nserc-crsng.gc.ca/InterAgency-Interorganismes/RS-SR/strac-rtsap_eng.asp (last visited Mar. 10, 2025).
日本發布《資料品質管理指引》，強調歷程存證與溯源，建構可信任AI透明度2025年12月，日本人工智慧安全研究所（AI Safety Institute，下稱AISI）與日本獨立行政法人情報處理推進機構（Information-technology Promotion Agency Japan，下稱IPA）共同發布《資料品質管理指引》（Data Quality Management Guidebook）。此指引旨於協助組織落實資料品質管理，以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進，垃圾出（Garbage in, Garbage out）」的難題，資料品質將直接影響AI的產出。因此，為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性，《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料，以資料生命週期分為8個階段，並特別強調透過資料溯源，方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段：組織高層應界定資料蒐集與利用之目的，並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段：此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料，應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料，並明確記錄後設資料（Metadata）。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊，包含資料的創建、轉檔（transformation）、傳輸及使用情況。因此，需要記錄資料的創建者、修改者或使用者，以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度，確保訓練資料進入AI系統時，即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段：重點在於AI標註（Labeling）品質管理，標註若不一致，將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理，即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容，並持續補充後設資料。此外，可添加浮水印（Watermarking）以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段（Data Processing）：建立即時監控及異常通報機制，以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段：導入RAG（檢索增強生成）技術，檢索更多具參考性的資料來源，以提升AI系統之可靠性，並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段（Evaluation of Output）：為確保產出內容準確，建議使用政府公開資料等具權威性資料來源（Authoritative Source of Truth, ASOT）作為評估資料集，搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性（Currentness），避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段（Deliver the Result）：向使用者提供機器可讀的格式與後設資料，以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據，增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段（Decommissioning）：當資料過時，應明確標示停止使用，若採取刪除，應留存刪除紀錄，確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調，完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎，有助組織確認內容準確性、決策歷程透明，方能最大化AI所帶來的價值。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）》，同樣強調從源頭開始保護資料，歷程存證與溯源為關鍵，有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 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）
歐盟執委會擬改革現行專利訴訟制度，並希望能減省歐洲境內中小企業營運成本為求能妥善管理現暨有之歐洲專利與健全歐洲共同體專利制度，歐盟執委會(Commission)正致力於尋求各成員國同意，欲滙集境內能量，來建、整出一套「單一化」專利訴訟制度(Unified Patent Litigation System；簡稱UPLS)，以解決境內智財爭議與相關衍生問題，來達到『鼓勵私人發明』及『刺激歐洲境內中小型企業 (Small & Medium Enterprises；簡稱SMEs)持續成長』等目標」。 目前，就已取得歐洲專利局(European Patent Office)所核發專利之專利權人而言，其雖可逐一於歐盟各成員國家中，利用該國專利訴訟程序來保障其自身之發明；然，由於利用不同成員國家之司法系統興訟，甚可能因各類商業習慣或其他種種因素，而致生不同之審判結果；因此，於現行歐洲專利訴訟制度下，除時間與成本外，業者亦須面對司法裁判上之高度不確定性風險。一位負責國際市場暨服務事務官員Charlie McCreevy指出：「已有許多業者表示，歐洲現行之專利訴訟制度，實相當地複雜且繁瑣；且於訴訟進行過程中，除須繳納許多費用外；至取得判決前，其所耗費之時間，亦相當冗長」。 有鑑於此，執委會正擬儘快協調各會員國並統整出一套單一化之專利訴訟制度，以提升訴訟結果之可預見性(Predictability)並減輕訴訟成本。大體而言，該項UPLS制度，應可為歐洲專利權人帶來如後數項利益：(1)提升專利訴訟結果之法律上確定性、(2)減輕訴訟成本與(3)促進專利訴訟制度之商業性近用等；而一位執委會官員補充：「事實上，建置單一化專利法院與訴訟系統，其目的，無非是欲借強化解決智財爭議機制之方法，來達到『鼓勵私人發明』及『刺激歐洲境內中小型企業持續成長』等目標」。 最後，根據一份由德國慕尼黑大學學者Dietmar Harhoff所提出之分析報告顯示，倘若能透過該項措施來避免「重複專利侵害訴訟」或「訴訟撤回」等問題，估計每年將可為業者省下高達1億4千8百萬至2億8千9百萬歐元之專利訴訟費用。
專利連結(Patent Linkage)－藥品研發與競爭之阻力或助力？ - 談藥品查驗登記程序與專利權利狀態連結之發展