日本文化廳文化審議會著作權分科會於2018年2月13日,出具分科會報告書,內容說明著作權法修正之方向。書中提及「重新檢視並修正違法下載之態樣」一點,擬將違法下載之態樣及動作,由「影音」擴及到所有靜態圖文(如漫畫、照片、小說、雜誌及論文等),「下載」擴及「截圖」(スクショ,screenshot)。
此次修法,起因於近來日本大量出現線上盜版漫畫網站,推估其半年所造成之損失可達4000億日幣以上。該報告書公布後,隨即湧現大量反對之聲浪。反對者認為修法之弊大於利,日本漫畫學會對此發表反對聲明,會長竹宮惠子對於修法表示憂心,認為修法將導致以下問題:
報告書中亦提及,在個人部落格及需加入會員之社群網(SNS)上傳或下載未經著作權人同意而公開之著作,亦屬違法。倘若為全書掃描上傳等惡性重大之行為,應科以刑責。
針對上述疑慮,報告書中的確未排除修法後將造成著作物在網路上利用萎縮之可能,然仍強調應透過官民間之合作努力,傳達正確之修法内容。並由出版社端導入「ABJ Mark」,推動正版漫畫流通平台,透過科技推動盜版網頁近用警示制度,使大眾知悉其行為即將侵害著作權等。由於法令修正之内容,影響人民日常生活甚鉅,後續修法將在各團體間如何折衝,上述措施能否普及或啟發人民觀念,值得後續持續關注。
高科技人才缺口逐年擴大,據經濟部統計,三年總計僅有一九二二位海外人才來台,政府延攬海外人才績效不及新加波、韓國。新加坡為鼓勵企業延攬國際人才,企業招聘的支出可減稅,並提供人才高薪和住房,在新加坡工作的外籍人員還可參加星政府資助的國內外培訓等獎勵措施。韓國在二○○三年更擴大辦理延攬海外科技人才,除延長外籍人士居留時間、優先核准簽證,外籍技術人員薪資所得並可五年免稅,一年延攬之科技人才高達一萬多人。除此,大陸人才濟濟,新加坡與韓國也主動延攬,新加坡對大陸人才更提供「落地永久居民批准信」。 相較於星、韓的積極態度,我國政府對延攬海外人才趨向被動,我國高科技人才需求是由產業提出,政府配合提供誘因,我國以補助外籍人員的來回程機票、保險費,及薪給差額等為主。另礙於兩岸關係,國內並不開放引進大陸人士,大陸碩士以上人才來台每年僅兩位數,主要從事研究活動相關,而非長期工作。 針對目前國內科技人才需求緊迫,立委質疑國內科技人才缺乏,政府禁止大陸人才來台,卻不限制科技人才前往大陸,形成不平衡。經濟部表示,將彙整各界意見,再思索推動政策協助;陸委會則擬在六月底前提出積極管理科技人才前往大陸的辦法。
英國氣候過渡計畫小組公布氣候揭露報告框架的最終版本英國氣候過渡計畫工作小組(Transition Plan Taskforce,以下稱TPT)於2023年10月9日公布其氣候揭露報告框架(TPT Disclosure Framework,下稱「框架」)最終版本及使用指引。TPT是英國財政部在2022年4月成立,負責建立氣候過渡計畫準則。TPT則於2022年11月提出框架草案,並開始徵詢產官學界意見,最後提出正式版本。 TPT框架建議企業以宏觀、有策略的方式制定氣候過渡計畫。TPT框架從企圖心、行動力和當責性三項原則出發,分別就五個必須揭露的事項說明如何在氣候揭露報告中呈現企業的氣候過渡計畫: 一、企圖心:說明企業的基礎事項,例如氣候戰略目標和商業模式。 二、行動力:說明過渡計畫的執行策略、以及擴大參與的策略。 三、當責性:說明將採用哪些指標與標的來監督計畫的執行、以及如何將過渡計畫融入企業的治理當中。 TPT也配合框架內容制定行業指引,目前已公布40個行業摘要(Sector Summary),簡述各行業可用的脫碳手段、指標與目標。未來還將公布針對銀行業、資產擁有者、資產管理者、電力公用事業和電力發電機、食品與飲料、金屬與礦業、石油和天然氣等7個行業的深度剖析(Sector Deep Dives)。 此外,TPT網站上也提供TPT框架與相關國際主流框架或準則之比較報告給各界參考,要使這套由英國自行開發、為英國內部量身打造的框架也能接軌國際,其未來實施成效值得繼續追踪觀察。
美國醫療保健領域對新興資料儲存系統理論「資料湖泊」(Data Lake)的應用在現今資訊流通快速蓬勃發展的時代,巨量資料(Big Data)帶來效率與生產力等龐大效益已無庸置疑。相較於將資料以「資料倉儲」(Data Warehouse)模式儲存,「資料湖泊」(Data Lake)被廣泛視為巨量資料快速演進的下一步。 美國的醫療保健領域為因應巨量資料發展並提升醫療保健系統的透明度與有責性,美國醫療保險與補助中心(Centers for Medicare & Medicaid Services, CMS)於2013年底建立CMS虛擬研究資料中心(Virtual Research Data Center, VRDC),讓研究員能夠以安全有效率的方式取得並分析CMS的龐大醫療保健資料。此種資料倉儲模式會對進入的資料預先分類,並整合為特定形式以指導後續分析的方式。缺點在於為讓資料更易於分享,會進行「資料清理」(data cleaning)以檢測及刪除不正確資訊並將其轉換成機器可讀取格式,各資料版本會被強制整合為特別形式,但資料清理和轉換的過程會導致明顯的數據流失,對研究產生不利的限制。有鑑於此,為更有效益的應用巨量資料,Pentaho首席技術官James Dixon提出新的資料儲存理論—資料湖泊(Data Lake),此概念於2011年7月21日首先被討論於美國《富士比》雜誌中,目前在英美國家公部門和民間企業間已被熱烈討論。 與Data Warehouse最大不同在於Data Lake可包含「未被清理的資料」(unclean data),保持其最原始的形式。故使用者可取得最原始模式的資料,減少資源上處理數據的必要,讓來自全國各政府機關的資料來源更易於結合。Data Lake主要有四點特性:1.以低成本保存巨量資料(Size and low cost)2.維持資料高度真實性(Fidelity)3.資料易取得(Ease of accessibility)4.資料分析富彈性(Flexible)。儲存超過百萬筆病患資料的加州大學歐文分校醫療中心(UC Irvine Medical Center)即以Hadoop架構為技術建立了一個Data Lake,該中心能以最原始的形式儲存各種不同的紀錄數據直到日後需要被分析之時,可協助維持資料的來源與真實性,並得以不同形式的醫療數據進行分析項目,例如患者再住院可能性的預測分析。 但相對的Data Lake在安全性和檢視權限上也有一定的風險,尤其是醫療保健領域,因為這意味著病患的資料在個資生命週期裡隨時可被取得,因此資訊的取得應被嚴密控制以維持各層級的安全與保障,在建立安全的Data Lake之前,必須審慎考慮誰有資訊檢視權限以及透過什麼媒介取得Data Lake中的資料等問題。