何謂日本「促進整合產官學共同研究的大學概況調查書」？
「促進整合產官學共同研究的大學概況調查書（産学官共同研究におけるマッチング促進のための大学ファクトブック）」為日本經濟產業省與文部科學省所共同設置的「促進創新產官學對話會議」議定後向外提出，期待藉此使企業更容易理解大學的產官學合作現狀，進一步實現正式的產官學連攜活動。
該概況調查書的先行版中收集整理了各大學整合產官學連攜的實績等資訊，2018年發布的正式版則統整日本327所大學的情報，擴充並更新了該概況調查書的內容，包含：1.產學連攜相關的聯絡窗口資訊等；2.產官學連攜活動的配套方針與往後期待重點化的事項；3.產學連攜之本部機能的相關情報；4.面向正式共同研究的配套措施，如平均交涉期間、跨領域型共同研究；5.各大學之專精領域及其實例；6.資金、資產及智慧財產相關連的持有使用狀況；7.大學發起的創投事業數及其支援體制；8.混合僱用制度的狀況。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
劉純妤
法律研究員 編譯整理
經濟合作與發展組織（Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD）於2023年2月23日發布《促進AI可歸責性：在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》（Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI）。本報告整合ISO 31000：2018風險管理框架（risk-management framework）、美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）人工智慧風險管理框架（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF）與OECD負責任商業行為之盡職調查指南（OECD Due Diligence Guidance for Responsible Business Conduct）等文件，將AI風險管理分為「界定、評估、處理、治理」四個階段： 1.界定：範圍、背景、參與者和風險準則（Define: Scope, context, actors and criteria）。AI風險會因不同使用情境及環境而有差異，第一步應先界定AI系統生命週期中每個階段涉及之範圍、參與者與利害關係人，並就各角色適用適當的風險評估準則。 2.評估：識別並量測AI風險（Assess: Identify and measure AI risks）。透過識別與分析個人、整體及社會層面的問題，評估潛在風險與發生程度，並根據各項基本價值原則及評估標準進行風險量測。 3.處理：預防、減輕或停止AI風險（Treat: Prevent, mitigate, or cease AI risks）。風險處理考慮每個潛在風險的影響，並大致分為與流程相關（Process-related）及技術（Technical）之兩大處理策略。前者要求AI參與者建立系統設計開發之相關管理程序，後者則與系統技術規格相關，處理此類風險可能需重新訓練或重新評估AI模型。 4.治理：監控、紀錄、溝通、諮詢與融入（Govern: Monitor, document, communicate, consult and embed）。透過在組織中導入培養風險管理的文化，並持續監控、審查管理流程、溝通與諮詢，以及保存相關紀錄，以進行治理。治理之重要性在於能為AI風險管理流程進行外在監督，並能夠更廣泛地在不同類型的組織中建立相應機制。
歐盟針對個人資料傳輸第三國之規範提出參考指引歐盟資料保護監督機關(European Data Protection Supervisor, 下稱EDPS)於2014年7月14日，針對利用雲端運算以及行動設備，將個人資料從歐盟境內傳輸至非歐盟國家之部分，提出意見書作為參考指引。EDPS通常會針對雲端業者在從事商業服務時，進行監督審查，當個人資料透過雲端運算服務進行傳輸或處理時，會由EDPS先行確認，以確保該傳輸是否符合歐盟之個人資料保護指令(Directive 95/46/EC)與規則(Regulation (EC) No 45/2001)之規範。 有鑑於跨境合作或使用傳輸服務等需求，歐盟境內將個人資料傳輸至第三國或國際組織之情形日益劇增，此參考指引之主要目的在於詳加解釋歐盟資料保護規則(Regulation (EC) No 45/2001)中關於國際間個人資料傳輸之規定以及應該如何適用。 首先，該指引針對何謂個人資料傳輸以及歐盟資料保護規則第9條之範圍做出說明，後續則分別就適當保護之意涵，以及由歐盟執委會基於規則第9.5條之規定依權限得決定第三國是否已達適當保護標準之國家等部分加以論述。最後，該指引則提供確認表，在資料傳輸前應經過一定的確認流程，包括確認資料接收的國家或組織是否已有適當的保護層級，若無，則是否尚有其他資料可證明。如上述皆無法證明，則應考慮是否有例外情況，例如:取得資料所有人同意得進行傳輸、資料所有人與資料控管者因契約約定同意傳輸、資料控管者與第三人因契約約定，基於資料所有人之利益而傳輸、基於重要公益事由或其他法律上之事項必要傳輸、基於保護資料所有人之重要利益而傳輸、基於資料提供於大眾而傳輸等。倘缺乏以上例外情形，則可考慮資料控管者是否得援引自己已經具備適當的安全機制而可進行資料傳輸。最後，如無任何安全之保護，則資料將無法進行傳輸至第三國。 綜上，歐盟針對資料傳輸予第三國之部分做出更詳細之說明作為參考指引，使資料之傳輸與流通更有明確的規範方向，其後續適用之成效為何應可持續觀察。
歐盟正式通過資料治理法（DGA），歐盟資料共享發展跨出一大步歐盟理事會（Council of the European Union）於2022年5月16日正式通過了資料治理法（Data Governance Act, 簡稱DGA），本法是歐盟執委會（European Commission）於2020年11月提案，經過一年多的意見徵詢與協商，歐盟議會（European Parliament）於今（2022）年4月6日以501票贊成通過，隨後由歐盟理事會通過公布，本法預計將於2023年8月正式生效。 DGA包含幾大面向，除了針對資料中介服務（data intermediation）、資料利他主義（data altruism）、歐盟資料創新委員會（European Data Innovation Board）等機制建立的規定外，在第二章特別針對公部門所持有之特定類別資料的再利用（reuse）進行規定。當公部門持有的資料涉及第三方受特定法律保護的權利時（如涉及第三方之商業機密、智慧財產、個資等），本法規定公部門只要符合特定條件下可將此類資料提供外界申請利用；若為提供符合歐盟整體利益的服務且具有正當理由和必要性的例外情況下，得授予申請對象專有權（exclusive rights），但授權期間不得超過12個月；歐盟應以相關技術確保所提供資料之隱私和機密性。 再者，各會員國應指定現有機構或創建一個新機構擔任提供上述資料類型的單一資訊點（Single Information Point, SIP），以電子方式公開透明地提供資料清單，包含可申請利用之資料的來源及相關描述（至少包含資料格式、檔案大小、再利用的條件等），以提供中小企業、新創企業便利、可信的資料查詢管道。此外，歐盟執委會應建立一個單一近用點（Single Access Point, SAP），提供一個可搜尋公部門資料的電子登記機制（a searchable electronic register of public-sector data），讓使用者得直接搜尋各會員國單一資訊點（SIP）中所提供的資料及相關資訊。 DGA是歐盟2020年2月發布歐盟資料戰略（European Data Strategy）後的第一個立法，歐盟希望透過本法建立一套能提升資料可利用性和促進公私部門間資料共享的機制，以創造歐盟數位經濟的更高價值。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）」
FCC主席Julius Genachowski警告美國恐有頻譜危機美國聯邦通訊傳播委員會(Federal Communications Commission, FCC )主席Julius Genachowski表示，美國政府正努力規劃商業用途頻譜(spectrum)供給量，以滿足通訊科技服務發展需求。惟諸多產業專家預測無線通訊服務運用導致頻寬需求快速增加，無線通訊擁塞情況恐將嚴重惡化。 儘管FCC已藉頻譜拍賣釋出不少頻譜，且2009年6月全美廣電數位化後(DSO)，一定要件開放業者毋須取得頻譜執照便可使用所謂的「閒置頻譜」(interleaved/white space)，但是頻譜匱乏的問題仍無法解決。 對此，FCC允諾將會弭平頻譜供給需求間的落差，並且列為FCC的首要任務之一。未來FCC將透過非商用頻譜重分配與鼓勵發展更有效率使用頻譜之科技，以期解決頻譜不足的窘境。 產業界與公眾安全通訊相關組織呼籲FCC應提供更多頻譜供無線通訊服務使用。不過FCC亦要求資通訊產業於研發行動寬頻新產品時，須設想頻譜供給不足，研發更有效率使用頻率的通訊技術。產官學三者間，必須相互配合與協調（尤其是業者間的「不歧視原則」），方能有效解決網路通訊擁塞及頻譜匱乏問題。