歐盟執委員會於2018年5月17日公布第三套安全,清潔和聯網式行動議程,該套行動也是最後一套實現歐洲運輸系統現代化的措施。
在2017年9月的國情咨文中,歐盟主席容克提出歐盟產業成為創新,數位化和低碳化均能領先於全球地位的目標。基於此原因,在交通領域執委會2017年5月和11月的提出兩套歐洲行動措施,其目標係讓所有歐洲人都能從享受更安全的交通,更少污染的車輛和更先進的技術解決方案,並同時加強歐盟產業業的競爭力。為此,本次議程聚焦包括未來車輛和基礎設施安全措施綜合政策;重型車輛的二氧化碳標準; 歐洲發展和製造電池的戰略行動計畫以及關於車聯網和自駕車的前瞻性戰略。
而歐洲能源聯盟表示:交通正到跨越一個新的技術前沿,透過能源聯盟的最終提案,將可幫助我們相關產業保持領先地位,並透過大規模研發關鍵技術解決方案,包括潔淨能源之電池技術和建置相關充電基礎設施,以解決碳排放,行車擁堵和降低事故發生。
歐盟氣候行動與能源專員亦表示:所有部門都必須為實現巴黎協議之氣候承諾做出貢獻,這就是為什麼歐盟在有史以來第一次訂定提提高燃油效率標轉和減少碳排放的標準,也為歐洲工業鞏固當前在創新技術領域的領導地位。
歐盟交通運輸專員亦表示:過去一年,執委會在通領域提出許多重大舉措,以提升未來交通安全、乾淨及聯網性。所有措施皆以乾淨且智慧的交通工具目標前進,並尋求各成員國和歐洲議會能支持該雄心壯志。
歐盟內部市場,產業,創業和中小企業專員表示:90%的道路交通事故係出於人為錯誤,目前提出新的強制性安全功能將減少事故的數量,並有利車聯網及自駕車技術發展。
本次議程內容簡介如下
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
日本數位廳發布資料治理指引,協助企業運用資料提升企業價值 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年09月05日 隨著AI迅速普及已成為不可逆轉的趨勢,經濟與社會產生重大變革,手機、家電及各種智慧裝置大量蒐集資料,似已成為維持經濟與社會運作不可或缺的重要要素,在國際上已出現如歐洲共同資料空間(Common European Data Space)等先進的資料運用案例,日本亦開始推動企業跨領域資料運用,藉此提升企業生產力與附加價值[1]。 壹、事件摘要 日本數位廳(デジタル庁)於2025年6月20日發布資料治理指引(データガバナンス・ガイドライン),以企業經營者為適用對象,歸納總結資料治理之必要性、應採取之做法,與實踐治理過程中應留意之要點,協助企業推動數位轉型,發揮資料最大效用,持續提升企業價值,並進一步實現超智慧社會[2](Society 5.0)願景[3]。 貳、指引重點 本指引歸納總結實踐資料治理的四大支柱,概述如下: 一、設計符合跨境傳輸資料實際狀況之業務流程 資料共享與協作的主要目的是推動數位轉型與提升企業價值,因此,運用跨境資料時,需要調查當地國家或地區法規,釐清國際規範,並預測後續法規動向,克服法規限制。為評估運用跨境資料之潛在風險,則須透過如顧問公司、諮詢公司等第三方外部機構進行調查與監控,採取適當風險因應措施。為明確責任,須事先與資料共享之利害關係人,將瑕疵擔保責任透過契約與相關規定明文化。在修改業務流程時,亦須與相關組織及利害關係人共享資訊,確保資料在生命週期中的可追溯性[4]。 二、確保資料安全(データセキュリティ) 以資料生命週期為基礎,掌握運用跨境資料可能產生之風險,並依照相關組織與利害關係人值得信賴之程度,進行風險分析制定因應策略。針對業務流程中取得的資料,應限制在資料產生者允許之範圍內,始得進行運用,以維護資料使用正當性。此外,亦須特別留意資料完整性,確保資料來源值得信賴且未受到偽冒,以及資料內容未遭到竄改或洩漏[5]。 三、提升資料成熟度(データマチュリティ) 制定並推動可提升資料成熟度[6]之方針,持續改善流程,將資料價值最大化,並將風險最小化,提升企業綜合能力。資料長(Chief Data Officer, CDO)須發揮領導能力,建立能迅速因應變化的體制,明確各組織相關負責人與其角色,並推動具備資料相關技能之人才培育招聘計畫。資料長亦須分析導入如AI等先進技術之費用效益,向經營者提出建議。除了公司自身狀況會影響資料成熟度外,亦可能受到資料共享與協作之利害關係人的資料成熟度水準影響。因此,公司亦須將採取之具體措施與相關資訊分享予利害關係人,並向社會公開公司目前資料成熟度水準,持續強化企業與利害關係人及社會之間的相互信賴程度[7]。 四、制定並定期檢討AI等先進技術運用行動方針 為使AI等先進技術發揮最大力量,並降低對社會與個人可能造成的負面影響,企業應參考經濟產業省(経済産業省)於2025年3月28日發布之AI業者指引第1.1版[8](AI事業者ガイドライン第1.1版),並考量個人資料保護、機敏資料保護、透明度、可問責等重要因素,針對涉及資料運用的各種實務運用場景,由CDO主導制定運用AI等先進技術運用行動方針(AIなどの先端技術の利活用に関する行動指針),並適時檢討持續改善內容[9]。 參、事件評析 當資料留存在企業內部未被有效運用時,不僅會成為企業和產業發展之阻礙,也將導致社會整體效率低落。本指引歸納總結實踐資料治理的四大支柱。為達成協助企業運用資料推動數位轉型,提升企業價值之目標,除了需要企業管理階層主導,亦須獲得公司內部與利害關係人之理解與支持。企業應積極與其他企業、組織和機構進行資料共享與協作,積極參與資料治理,提高產品與服務價值及企業聲譽,進而促進社會永續性發展[10]。 隨著國際上已出現先進資料運用案例,我國亦須關注資料運用國際趨勢推動創新發展,日本推動企業跨領域運用資料之做法,亦可為我國未來實踐資料治理提供借鏡。 [1]〈データガバナンス・ガイドライン〉,デジタル庁,頁2-3,https://www.digital.go.jp/assets/contents/node/information/field_ref_resources/71bf19c2-f804-488e-ab32-e7a044dcac58/b1757d6f/20250620_news_data-governance-guideline_01.pdf (最後瀏覽日:2025/09/02)。 [2]〈Society 5.0〉,内閣府,https://www8.cao.go.jp/cstp/society5_0/index.html (最後瀏覽日:2025/09/02)。 [3]前揭註1。 [4]同前註,頁13。 [5]同前註,頁15-16。 [6]資料成熟度係指企業根據其戰略或經營需求,有效運用資料的能力。可參閱同前註,頁5。 [7]同前註,頁18-19。 [8]〈AI事業者ガイドライン〉,経済産業省,https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/20240419_report.html (最後瀏覽日:2025/09/02)。 [9]前揭註1,頁20-23。 [10]同前註,頁24-25。
日本內閣府公布知的財產推進計畫2019日本內閣府知的財產戰略本部在2019年6月21日公布本年度知的財產推進計畫(下稱本計畫),以「脫平均」、「融合」、「共感」做為本計畫三大主軸: 脫平均:依不同個體特性培養頂尖人材,促進新領域之挑戰及創造。以經產省、文科省、總務省、法務省為主責部會,實施包括培養具出色創造能力之人材、提供新創之後備資源、強化盜版因應對策、EdTech(教育科技)之活用、蒐集「STEAM教育」事例等策略。 融合:透過融合不同特性之分散個體,達成加速創新之作用。以經產省、文科省、法務省、厚生省、農林水產省、公正取引委員會為主責部會,實施包括創建智財資產平台、建構有助於AI及資料創作的相關規範等策略。另外修正資料信託認定方案的相關指針、提出資料銀行相關典範案例亦為重點。 共感:以經產省、總務省、外務省、文科省為主責部會,創造價值實現之友善環境,實施包括強化Cool Japan政策、籌劃音樂著作權利資訊資料庫、規劃能對應跨境傳輸之外語Metadata,協助將日本音樂推向海外市場等策略。 綜上,不難發現日本已將「創造」做為本計畫發展之核心概念。從人材培育、創造資料價值及打造軟實力產值等,都顯示智慧財產除保護之外,更應提升並擴散其價值。回顧我國智財戰略綱領在2017年結束之後,並沒有相關計畫延續。然而智慧財產是一國軟實力之展現。透過潛移默化的浸潤,能達到比任何硬實力還大之功效。我國應該思考如何重啟智財戰略,拓展我國軟性底蘊。
日本發布利用AI時的安全威脅、風險調查報告書,呼籲企業留意利用AI服務時可能造成資料外洩之風險日本獨立行政法人情報處理推進機構於2024年7月4日發布利用AI時的安全威脅、風險調查報告書。 隨著生成式AI的登場,日常生活以及執行業務上,利用AI的機會逐漸增加。另一方面,濫用或誤用AI等行為,可能造成網路攻擊、意外事件與資料外洩事件的發生。然而,利用AI時可能的潛在威脅或風險,尚未有充分的對應與討論。 本調查將AI區分為分辨式AI與生成式AI兩種類型,並對任職於企業、組織中的職員實施問卷調查,以掌握企業、組織於利用兩種類型之AI時,對於資料外洩風險的實際考量,並彙整如下: 1、已導入AI服務或預計導入AI服務的受調查者中,有61%的受調查者認為利用分辨式AI時,可能會導致營業秘密等資料外洩。顯示企業、組織已意識到利用分辨式AI可能帶來的資料外洩風險。 2、已導入AI利用或預計導入AI利用的受調查者中,有57%的受調查者認為錯誤利用生成式AI,或誤將資料輸入生成式AI中,有導致資料外洩之可能性。顯示企業、組織已意識到利用生成式AI可能造成之資料外洩風險。 日本調查報告顯示,在已導入AI利用或預計導入AI利用的受調查者中,過半數的受調查者已意識到兩種類型的AI可能造成的資料外洩風險。已導入AI服務,或未來預計導入AI服務之我國企業,如欲強化AI資料的可追溯性、透明性及可驗證性,可參考資策會科法所創意智財中心所發布之重要數位資料治理暨管理制度規範;如欲避免使用AI時導致營業秘密資料外洩,則可參考資策會科法所創意智財中心所發布之營業秘密保護管理規範,以降低AI利用可能導致之營業秘密資料外洩風險。 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)
FDA發布「制定醫療器械在上市前核准(PMA)、低風險創新器材(De Novo)分類和人道用途器材免除(HDE)的利益-風險決策之不確定性考量指引草案美國食品和藥物管理局(FDA)於2018年9月6日發布關於「制定醫療器械在上市前核准(PMA)、低風險創新器材(De Novo)分類和人道用途器材免除(HDE)的利益-風險決策之不確定性考量指引草案。」 為滿足FDA促進公共健康的使命,醫療器械上市前核准(PMA)通常涉及較高的不確定性,因此本指引是適當的解決利益風險的判定以支持FDA的決策。包含考量患病群願意接受醫療器械帶來的益處及風險之更多不確定性,特別是沒有可接受的替代治療方案時。 根據指引草案,FDA依據具體情況,判定其利益-風險的適當程度之不確定性,包括: (1) 醫療器械可能帶來好處程度。 (2) 醫療器械存在的風險程度。 (3) 關於替代治療或診斷的利益-風險之不確定程度。 (4) 如果可能,需瞭解患者對醫療器械可能帶來的益處和風險之不確定性觀點。 (5) 公共衛生需求的程度。 (6) 依據臨床證據可支持上市前之可行性。 (7) 能夠減少或解決醫療器械的上市後利益-風險留下之不確定性。 (8) 上市後緩解措施的有效性。 (9) 建立決策類型。(如上市前核准(PMA)和人道用途器材免除(HDE)的核准標準不同。) (10) 對於早期患者訪問醫療器械的可能帶來的益處。 本指引草案中,FDA基於考量有關醫療器械臨床/非臨床訊息之利益風險,需與FDA的規範、監管機關和要求要有一致性。