荷蘭與德國率先成立GO FAIR國際支援與合作辦公室，推動歐洲開放科學雲
歐洲開放科學雲(European Open Science Cloud, EOSC)旨在整合現有的數據基礎設施以及科研基礎設施，為歐洲研究人員與全球科研合作者提供共享的開放資料服務。為此，荷蘭與德國於12月率先成立GO FAIR國際支援與合作辦公室(The GO FAIR international support and coordination office, GFISCO)。荷蘭辦公室坐落於萊頓，並由荷蘭政府與萊頓大學醫學中心(Leiden University Medical Center)所共同出資設立。
該辦公室之成立源自於GO FAIR計畫，GO意即全球開放(The Global Open)、FAIR則分別係指可發現(Findable)、可連接(Accessible)、共同使用(Interoperable)和可重複使用(Re-usable)，其目標在於跨越國界，開放目前科研領域現有的研究數據，係為邁向歐洲科學雲之里程碑。 荷蘭與德國曾於2017年5月時，發表聯合立場聲明書以展現推動歐洲開放科學雲以及全力支援GO FAIR計畫之企圖心，此次辦公室之設立為，包含以下主要任務：
- 支援由個人、機構、計畫組織等各方所組成的GO FAIR實踐網絡(GO FAIR Implementation Networks, INs)之營運工作。
- 進行GO FAIR實踐網絡之協調工作，以避免重複或壟斷之情形發生。
- 透過教育支援等方式倡議推行GO FAIR計畫。
GO FAIR國際支援與合作辦公室主要之角色為提供建言，而非幫助GO FAIR計畫做決策，若無達成預期效果或是缺乏明確的工作計畫時，該辦公室則可提供相關服務，以協助達成預期目標，並協助處理行政上之相關議題。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
游于萱
法律研究員 編譯整理
Progress towards the European Open Science Cloud https://www.government.nl/latest/news/2017/12/01/progress-towards-the-european-open-science-cloud
International Support and Coordination Office https://www.go-fair.org/go-fair-initiative/governance/go-fair-international-support-coordination-office/
歐盟個人資料侵害事故通知規則(regulation on the notification of personal data breaches)於2013年8月生效，其目的係為統一歐盟各會員國有關個人資料侵害事故通知之規定，以使當事人可以獲得一致性的待遇，同時，業者於歐盟境內亦可採取一致性的作法。此規則將適用於所有供公眾使用之電子通訊服務（publicly available electronic communications services）提供者，例如網路服務提供者（Internet service providers）及電信業者，同時，其敍明前述業者所持有之個人資料如有發生洩露或其他侵害時，應通知當事人與通報主管機關之技術性程序(technical measures)。 依個人資料侵害事故通知規則之規定，業者於知悉個人資料侵害事故之24小時內通報主管機關，通報內容包括：事故發生之日期與時間、受侵害之個人資料之種類與內容、受影響之當事人人數、以及為降低對當事人可能帶的負面影響擬採取或己採取之組織上與技術上之措施。 個人資料侵害事故可能對當事人之個人資料或隱私產生負面影響，業者必須立即通知當事人有關個人資料侵害事故之情事，例如遭侵害之個人資料涉及金融資訊、個人資料遭侵害會造成當事人名譽受損或業者知悉該個人資料已被未經授權之第三人擁有時。若業者能證明其對被侵害之個人資料已滿足主管機關所要求的技術保護措施，使未經授權而取得資料之人無法探知該遭侵害之資料內容時，即無須通知當事人有關個人資料遭侵害之情事。
OTT服務所涉網路中立性與著作權議題之比較分析－美國與歐盟之新近法制及對我國之建議 日本東京大學透過Proprius21專案促進產學合作Proprius21專案乃是日本東京大學提供企業界可以與該校共同進行研究的一種機制，屬產學合作方式之一。此專案之提出，係該校有鑒於過去產業界與學術界合作進行共同研究的模式，多以特定的企業與特定的研究室間進行一對一的研究為主。然此一共同研究方式雖可讓大學所產出的知識貢獻給社會。但仍嫌規模過小，課題及責任分擔或目標成果不夠明確，所以需要一個可以創造更大規模的創新的機制。基此，東京大學希望透過Proprius21專案創造一個可由該校內部數個單位或研究室，共同參與大型研究主題的專案，以實現從多樣化的觀點來因應數個或一個企業需求之共同研究（多對多或多對一），並結合校內能量完成提案的機制。 東京大學規劃在校內以三階段活動進行Proprius21專案：(1)公開交換意見，即讓「產業界與學術界相遇的場合」的廣場活動。(2)濃縮出最佳的主題，以及尋找最佳成員之個別活動。(3)由成員縝密地製作計畫，由成員以外的人審視計畫內容，打造一個更為優質計劃的篩選活動。 為了推動Proprius21專案，東京大學係由產學合作研究推進部協助日本企業與校內研究人員進行個別的會議及研討會或研習營等活動，同時也針對企業在決定研究主題後，至計畫成案為止間之各階段提供各種支援。此外，該部人員也會接受來自產業界的諮詢，並在製作計畫之際，適當地介紹校內的職員，提供技術建議或審視計畫的內容等各種支援。
美國國家標準與技術研究院公布人工智慧風險管理框架（AI RMF 1.0）美國國家標準與技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）於2023年1月26日公布「人工智慧風險管理框架1.0」（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF 1.0），該自願性框架提供相關資源，以協助組織與個人管理人工智慧風險，並促進可信賴的人工智慧（Trustworthy AI）之設計、開發與使用。NIST曾於2021年7月29日提出「人工智慧風險管理框架」草案進行公眾徵詢，獲得業界之建議包含框架應有明確之衡量方法以及數值指標、人工智慧系統設計時應先思考整體系統之假設於真實世界中運作時，是否會產生公平性或誤差的問題等。本框架將隨著各界使用後的意見回饋持續更新，期待各產業發展出適合自己的使用方式。 本框架首先說明人工智慧技術的風險與其他科技的差異，定義人工智慧與可信賴的人工智慧，並指出設計該自願性框架的目的。再來，其分析人工智慧風險管理的困難，並用人工智慧的生命週期定義出風險管理相關人員（AI actors）。本框架提供七種評估人工智慧系統之信賴度的特徵，包含有效且可靠（valid and reliable）：有客觀證據證明人工智慧系統的有效性與系統穩定度；安全性（safe）：包含生命、健康、財產、環境安全，且應依照安全風險種類決定管理上的優先次序；資安與韌性（secure and resilient）；可歸責與資訊透明度（accountable and transparent）；可解釋性與可詮譯性（explainable and interpretable）；隱私保護（privacy-enhanced）；公平性—有害偏見管理（fair – with harmful bias managed）。 本框架亦提出人工智慧風險管理框架核心（AI RMF Core）概念，包含四項主要功能：治理、映射（mapping）、量測與管理。其中，治理功能為一切的基礎，負責孕育風險管理文化。各項功能皆有具體項目與子項目，並對應特定行動和結果產出。NIST同時公布「人工智慧風險管理框架教戰手冊」（AI RMF Playbook），提供實際做法之建議，並鼓勵業界分享其具體成果供他人參考。