日本經產省公布AI、資料利用契約指引
伴隨IoT和AI等技術發展，業者間被期待能合作透過資料創造新的附加價值及解決社會問題，惟在缺乏相關契約實務經驗的狀況下，如何締結契約成為應首要處理的課題。
針對上述狀況，日本經濟產業省於2017年5月公布「資料利用權限契約指引1.0版」（データの利用権限に関する契約ガイドラインVer1.0），隨後又設置AI、資料契約指引檢討會（AI・データ契約ガイドライン検討会），展開後續修正檢討，在追加整理資料利用契約類型、AI開發利用之權利關係及責任關係等內容後，公布「AI、資料利用契約指引草案」（AI・データの利用に関する契約ガイドライン（案）），於2018年4月27日至5月26日間公開募集意見，並於2018年6月15日正式公布「AI、資料利用契約指引」（「AI・データの利用に関する契約ガイドライン）。
「AI、資料利用契約指引」分為資料篇與AI篇。資料篇整理資料契約類型，將資料契約分為「資料提供型」、「資料創造型」和「資料共用型（平台型）」，說明個別契約架構及主要的法律問題，並提示契約條項及訂定各條項時應考慮的要點，希望能達成促進資料有效運用之目的。
AI篇說明AI技術特性和基本概念，將AI開發契約依照開發流程分為（1）評估（assessment）階段；（2）概念驗證（Proof of Concept, PoC）階段；（3）開發階段；（4）進階學習階段，並針對各階段契約方式和締結契約時應考慮的要點進行說明，希望達成促進AI開發利用之目的。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
周晨蕙
副主任 編譯整理
1.〈「AI・データの利用に関する契約ガイドライン」を策定しました〉，経済産業省，http://www.meti.go.jp/press/2018/06/20180615001/20180615001.html（最後瀏覽日期︰2018/07/12）。
2.〈 AI・データの利用に関する契約ガイドライン〉，経済産業省， http://www.meti.go.jp/press/2018/06/20180615001/20180615001-1.pdf（最後瀏覽日期︰2018/07/12）。
法國國會於2009年04月通過名為「創作與網路法」（Creation and Internet law）的反盜版法案，凡是非法下載遭發覺的網路使用者，執法單位將有權中斷其網路連線，若非法下載遭發覺超過兩次，執法單位得中斷其網路連線長達一年。而此次通過的新法，將取代現行非法下載者得處以最高3年以下的有期徒刑及30萬歐元罰款的規定。 此項法案受到法國當地權威音樂人士如Johnny Hallyday及Charles Aznavour等人的大力擁護，共有超過一萬名的藝術家聯署支持該項法案，支持者認為新法可望阻絕非法的影片及音樂盜版行為，法國文化部長Christine Albanel亦表示其期待新法可以解決文化商品頻遭侵害的現象。 但此項法案亦卻飽受消費團體的批評，部分反對者更直言新法不啻侵犯了公眾及個人的自由。法國消費者權益保護組織「消費者聯合會」（UFC-Que Choisir）抨擊新法是「司法怪物」（legal monstrosity），其表示網路使用者遭到中斷連線前，根本毫無機會回應執法單位的指控。另一個代表多家高科技與電子商務業者的協會，亦向政府請求在產業界提出替代解決方案前，暫緩實施該項法案。
日本發布資料素養指南之資料引領判斷篇，旨在呼籲企業透過資料分析結果改善並優化企業經營日本獨立行政法人情報處理推進機構於2025年7月發布《資料素養指南（下稱《指南》）》，指南分為三大章，第一章為整體資料環境之變化；第二章為資料治理；第三章為資料、數位技術活用案例與工具利用。指南第二章中的資料引領判斷篇，主要為呼籲企業透過資料分析結果改善企業經營。 《指南》資料引領判斷篇指出，在進行資料驅動的判斷流程時，需留意三點事項，分述如下： （一） 提出假說、驗證並進行決策 首先盤點利害關係人，蒐集各自的需求與課題，考量可以適用的技術與服務，並以此為基礎提出與事業相關的假說。其次，盤點必要資料並確認其利用可能性，同時針對所缺乏的資料進行取得可能性之評估。下一步，以所取得的資料為基礎進行假說與資料分析結果之驗證。而後，將假說與資料分析結果的驗證成果提供給利害關係人，並以利害關係人的意見為基礎，進行追加資料的取得並同時修正假說內容。最後，基於資料分析結果進行決策。 （二） 判斷決策所必要之資料的信賴性 企業在盤點必要之資料以進行分析並據此進行決策時，由於資料沒有達到特定數量無法用於分析、資料蒐集需花費時間成本，且判斷時點有時亦有其時效性，因此，在確保必要之資料時，會先檢視企業內部所持有之資料，而後確認政府機關的公開資料，如仍缺乏必要之資料，則會確認從資料市場取得之可能性等。在確保必要之資料後，則會判斷決策所必要之資料的信賴性，其主要分為兩點，一為針對資料本身之信賴性，包含資料是否有偏頗、對於資料產出者的信賴性以及資料取得日期、地區等；一為資料傳輸、編輯的信賴性，包含對於資料仲介者的信賴性、資料編輯程式以及資料整合方針。在無法完全確保資料的信賴性時，則會透過相關聯的資料進行資料正確性的檢驗。 （三） 服務導入與監視 資料分析並不僅侷限於現在資料的分析，亦會涵蓋未來資料的預測。舉例而言，自動駕駛資料不僅會分析車輛狀況以及周圍狀況，亦會預測並自動判斷是否需要剎車。透過資料分析結果導入服務後，亦應透過監視檢視決策成效，方法包含滿意度調查、平均使用時間調查等，並針對調查結果進行改善。 我國企業如欲將其所持有之資料用於分析並依照分析結果進行企業經營決策，除可參考日本所發布之《指南》資料引領判斷篇建立內含PDCA四面向之管理制度以外，亦可參考資訊工業策進會科技法律研究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》，針對自身所持有之資料建立包含PDCA四面向之管理制度。 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）
歐盟執委會發布《歐盟晶片調查報告》提出四點發現以利未來晶片法相關計畫制定歐盟執委會（European Commission）於2022年8月2日發布《歐盟晶片調查報告》（European Chips Survey Report，下稱調查報告），調查結果顯示業界至2030年為止，對晶片之需求將倍數成長。調查報告於2022年2月啟動，其目的在收集有關晶片和晶圓（wafer）現行及未來需求的初步資訊，作為了解晶片供應危機對歐盟產業影響的第一步。調查報告總共收到141份來自半導體供需雙方廠商之回饋意見，其中有54.9％來自大型企業、17.3％來自中型企業、19.5％來自小型企業、8.3％來自微型企業。調查報告對上述意見進行分析，以提供來自半導體價值鏈洞察與預測的觀點。 調查報告主要包括以下四點： （1） 預計2022年至2030年間晶片需求將倍增，未來對領先半導體技術的需求將顯著增加。 （2） 在選擇製造地點時，建立新晶片製造設施的公司將著重合格的勞工及遵循政府法令。 （3） 供應危機影響所有生態系統，預計至少會持續到2024年，迫使企業採取代價較高的緩解措施。 （4） 半導體研發資金主要與供應方相關，但補助計畫（support initiatives）也與需求方相關。 2022年2月8日歐盟執委會提出《歐盟晶片法草案》，旨在處理半導體短缺以及加強歐洲技術領先地位。隨著歐洲半導體專家小組開始研究監控與盤點架構，調查報告的結果可以協助制定《歐盟晶片法草案》與相關計畫。