什麼是「日本Connected Industries」？
Connected Industries為日本產業的未來願景，透過人、機器與科技的跨界連接，創造出全新附加價值的產業社會，以達到Society5.0理想目標。例如，物與物的連接形成物聯網(IoT)、人與機器合作拓展智慧與創新、跨國企業合作解決全球議題、跨世代的人與人連繫傳承智慧與技術、生產者與消費者接觸解決商業與社會問題等。
隨著第四次產業革命到來，IoT、大數據及 AI人工製會等技術革新，日本藉由高科技、技術人才及應變能力等優勢與數據技術相結合，目標是邁向以人類為中心、解決問題的新產業社會。Connected Industries的三大支柱分別為：
一、新數據社會（New Digital Society）
消除人與機械系統的對立，實現全新的數位化社會。解決新興科學技術如AI及機器人運用上的困難，並積極活用該技術幫助並強化人類解決問題的能力。
二、多層次合作（Multilevel Cooperation）
區域、世界及全球未來面臨複雜的挑戰，必須透過企業間、產業間及國與國間的連繫合作解決課題。
三、人力資源發展（Human Resource Development）
以人類為中心做思考，積極推展數據技術的人才養成，邁向智慧與技術的數據化時代。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
許祐寧
專案經理 編譯整理
歐盟執委會於2020年3月10日公布產業策略指導方針，名為「因應全球競爭、綠色、和數位歐洲的新產業策略」（A new industrial strategy for a globally competitive, green and digital Europe），以幫助歐洲產業在面臨近年氣候中和及數位領導變遷時，因轉型而產生的過渡期。此次公布的產業策略指導方針，包含三大主題，分別是：（1）新產業策略（A new industrial strategy）、（2）新中小型企業策略（A new SME strategy）以及（3）企業與消費者的單一市場（A single market that delivers for our businesses and consumers）；而其中又以「新產業策略」為該指導方針之重點。 為提升歐洲的產業領導地位，「新產業策略」中論以三個關鍵優先事項，分別為：維持歐洲產業的全球競爭力和公平競爭環境、2050年以前達成氣候中和（climate-neutral）目標，以及塑造歐洲未來數位化。為達成前述優先事項，歐盟執委會提出一系列未來行動： 推行智財權行動計畫（Intellectual Property Action Plan）以保護歐盟技術主權，並採行適合綠色和數位轉型的法規框架； 持續檢討修正歐盟競爭相關法令（EU competition rules），確保法規能適應快速變化的經濟環境； 為維護產業在歐盟境內外的公平競爭環境，執委會將於在2020年中以前出版白皮書，處理歐盟單一市場中因外國補貼而引起的扭曲效應，以及歐盟境內的外國採購和外國資金問題； 推行關鍵原料行動方案（Action Plan on Critical Raw Materials），確保關鍵原物料穩定供應；支持戰略數位基礎設施和關鍵技術發展，增強歐洲產業及戰略自主地位； 其它則有對綠色公共採購進一步立法、發展低碳產業和技術、支持永續型智慧交通產業等。
為杜絕網路盜版行為，美國網路服務提供者合作建置Six Strikes系統美國電影協會(Motion Picture Association of America, MPAA)和美國唱片業協會(Recording Industry Association of America, RIAA)於2011年6月共同組成著作權資訊中心(Center for Copyright Information，簡稱CCI)，並說服Verizon、AT&T、Time Warner、Comcast、Cablevision等美國5大網路服務提供者加入，簽訂備忘錄，表示合作建置「著作權警告系統(Copyright Alert System，簡稱CAS)」，又謂「Six Strike系統」，該網站可向有提供下載非法檔案服務之網站業者發出警告或給予處罰，預計於2013年正式運作。 所謂「Six Strikes」，係指網路服務提供者發現有盜版行為時，會發出不同程度的6次警告。至於Six Strikes系統運作方式，係由各網路服務提供者自行決定要採取可有效打擊網路盜版的方式。目前美國5大網路服務提供者中，除Comcast及Cablevision以外，其它3個網路服務提供者已公開Six Strikes警告措施內容。 基本上，第1、2次警告屬於「通知(notice)」，僅利用電子郵件或電話通知使用者已侵害著作權；第3、4次警告屬「承認(acknowledgement)」，即利用彈跳視窗(pop-up)告知使用者侵害著作權情形已有3次以上等訊息，並且使用者應點選該告知侵權訊息之彈跳視窗方可進入其欲瀏覽的網站，使用者若點選視窗則視為其承認本身侵權行為；第5、6次警告則屬「因應措施(mitigation)」，即其它3個網路服務提供者會讓使用者感受到上網速度變慢，或是直到使用者上完著作權教育課程前，不讓其進入常瀏覽的網站等措施，而使用者亦可對網路服務提供者採取的措施提出異議。 但仍有論者對此提出不同看法，諸如若使用者利用虛擬私人網路(VPN)或非BitTorrent之檔案共享形式，分享檔案，即可迴避Six Strikes系統，或有論者認為侵權與否應由法院判斷，而非由網路服提供者逕行判斷等質疑，此一系統後續發展有待進一步關注。
個人資料受害該向誰求償？ 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。