日本個人情報保護委員會於5月31日與歐盟執行委員會,對於取得之個人資料跨境傳輸相互承認達成實質合意。歐盟今年5月施行之歐盟個人資料保護規則(European Union General Data Protection Regulation,GDPR)對於個人資料之跨境傳輸係採「原則禁止、例外允許」模式,因此只有在符合例外之情形下,個人資料才能進行跨境傳輸,而例外獲得許可的情形包括由企業自主採行符合規範的適當保護措施,或取得個資當事人明確同意等方式。此外,GDPR也規定對第三國或地區個人資料保護水平是否達到GDPR標準,為適足性認定制度,取得此一認定資格者,即可自由與歐盟間進行個人資料跨境傳輸。目前有瑞士等11個國家及地區取得認定,日本則尚未取得。
日本為了減輕企業的負擔,2016年7月個人情報委員會決定處理方針,以取得相互認定承認為目標;於2017年1月歐盟執行委員會政策文書發表,將日本列為適足性認定之優先國家,將持續進行雙方後續對話。自2016年4月自2018年5月為止累計對話協商53次。於2017年5月施行修正之個人資料保護法,新導入域外適用規定,並對於國外執行當局為必要資訊提供為相關規定。依據上述對話意見,今年2月14日審議擬定「個人資料保護法指引-歐盟適足性認定之個人資料傳輸處理編(個人情報の保護に関する法律についてのガイドラインーEU域内から十分性認定により移転を受けた個人データの取扱い編)」草案,於今年4月25日至5月25日完成草案預告及意見徵集程序,預定於今年7月上旬訂定發布。其後,將於今年秋天完成歐盟與日本間相互指定與認定程序。亦即,個人情報保護委員會基於個人資料保護法第24條規定,指定歐洲經濟區(EEA)為與日本有同等水準之個人資料保護制度之外國,而歐盟執行委員會依據GDPR第45條規定,認定日本為具備適足保護水準。相互認定後,日本與歐盟間得相互為個人資料傳輸,如有相互協力必要性發生時,個人情報保護委員會及歐洲執行委員會應相互協議以為解決。
歐盟執委會(European Commission)於今年9月初公佈了「『2005-2009年歐洲奈米科學與技術行動計畫』(Nanosciences and Nanotechnologies: An action plan for Europe 2005-2009)之期中執行報告」,文中總結了於2005至2007年有關該計劃重點領域執行之相關的活動及進程。 在該報告中,歐盟執委會也在報告中指出歐洲在奈米科學與技術發展上的一些弱點,包括:主要跨領域基礎設施的缺乏、私資金在奈米科技產業研發創新上的短缺(儘管「歐洲技術平台」積極鼓勵私人參與奈米科學與技術的投資,但目前私資金仍只佔全部資金之55%)、以及隨著歐盟會員國投資的增加,重複研究及分裂研究的風險也隨之增加。此外,奈米科技跨領域及創新的本質對於既有之研究、教育、專利授予及規範等方法也形成不少的挑戰。 另一方面,報告也指出歐洲在一些重點區域研究的整合相當成功;例如,在中小企業參與第六期研發綱領計畫(FP6) 中之奈米科學與技術計畫的部份,即由2003-2004年的18%成長至2006年的37%。此外,歐盟執委會也有計劃地來支持技術商業化的發展,像是競爭及創新計畫(Competitiveness and Innovation Programme)、財務風險分攤機制(Risk Sharing Financial Facility)、以及接收利用奈米技術為基礎之控制管路(pilot lines);未來,歐盟執委會計畫對負責任奈米科學與技術之研究採取自願性的行為規範。 下一份奈米科學與技術行動計畫之執行報告預計在2009年底公佈。
美國專利商標局與以色列專利局宣布以色列專利局參與合作專利分類美國專利商標局(The United States Patent and Trademark Office,簡稱USPTO)與以色列專利局(The Israel Patent Office,簡稱ILPO)宣布以色列專利局將參與合作專利分類(The Cooperative Classification Patent,以下簡稱CPC)系統。以色列專利局是以色列智慧財產權審查及註冊的主管機關,主要負責智慧財產權如專利、設計、商標的審查、註冊及異議。 CPC已於2013年1月正式啟用。美國專利商標局及歐洲專利局(European Patent Office,簡稱EPO)自2010年10月共同發展一個可用於雙方不同審查程序的相容分類系統,降低工作上不必要的重複作業以強化效率。美國專利商標局局長Michelle K. Lee.表示:「合作專利分類系統了除證明美國專利商標局與以色列專利局良好的關係及合作精神外,更能夠幫助國內外申請專利的創新者與企業。」 美國專利商標局已於2016年7月提供以色列專利局CPC的相關訓練。美國專利商標局及以色列專利局預計進一步著手進行更深入的CPC相關訓練與交流事宜。以色列專利局及美國專利商標局之間的合作正持續擴展當中,並已達到以CPC為以色列專利局所收藏之專利進行分類的目標。以色列專利局局長Asa Kling表示:「隨著新系統的轉變,以色列專利局將強化審查專業及效率,並改善提供給以色列申請人的服務。」
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。
自日本產業競爭力強化法暨特區立法談監理沙盒立法之推動與課題