日本農業數據協作平台WAGRI開始自主營運
「日本農業數據協作平台」（簡稱WAGRI）於2017年內閣府計畫的支持下，委由慶應義塾大學建立，該平台具備農業數據相容、數據共有與數據提供三大機能，日本IT企業NTT、富士通、農機大廠久保田、洋馬等均已加入WAGRI試營使用行列。今（2019）年該平台將移轉予國立研究開發法人農業食品產業技術總合研究機構（下簡稱農研機構），正式開始進入商業模式營運。欲利用WAGRI之機關除須向WAGRI協議會（由農業法人、農機製造商、ICT供應商、學研機構組成，以提出建議改善、普及WAGRI為其立會宗旨）遞交「入會申請書」外，亦須向農研機構遞交「利用規約」、「數據提供利用規約」與「規約同意書兼利用申請書」。
自主營運後，原先不收費方式已變更，欲利用WAGRI之機關依據以下兩種利用平台方式，須繳納不同的費用：
- 數據利用（利用WAGRI數據者）、數據利用提供者（利用WAGRI數據且提供數據予WAGRI者）
- 平台利用月費5萬日圓
- 若利用有償數據時，須另外支付數據使用費
- 數據提供者（提供數據予WAGRI者）
- 平台利用月費3萬日圓
- 僅提供無償數據的數據提供機關，原則上不需要繳納平台利用費
我國為發展智慧農業，智慧農業共通資訊平台有提供免費OPEN DATA介接功能，近年發展智慧農業之農企/機關團體，亦有建立平台作為內部蒐集、利用數據之用，例如弘昌碾米工廠建置水稻健康管理與倉儲資訊服務平臺，未來該類平台均有可能朝商業模式發展。WAGRI建立一套商業模式嘗試自主營運，後續將持續追蹤WAGRI營運狀況作為我國智慧農業平台之運作參考。
「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）」
劉宥妤
副法律研究員 編譯整理
〈農業データ連携基盤(WAGRI)の2019年度以降の利用について〉，農研機構網站，https://www.naro.affrc.go.jp/project/research_activities/laboratory/rcait/130311.html（最後瀏覽日：2019/5/20）。
〈農業データ連携基盤(WAGRI)利用申請〉，農研機構網站https://www.naro.affrc.go.jp/laboratory/rcait/wagri/（最後瀏覽日：2019/5/20）。
〈農業データ連携基盤協議会規約の改訂〉，農業數據協作平台WAGRI網站，https://wagri.net/news/generalnews/2019/20190401，https://wagri.net/getmedia/6804eae6-90b2-43f3-b17f-9eb528463b8c/statute（最後瀏覽日：2019/5/20）。
〈農業データ連携基盤の構築について〉，農林水産省技術政策室網站http://www.affrc.maff.go.jp/docs/smart_agri_pro/attach/pdf/smart_agri_pro-15.pdf（最後瀏覽日：2019/5/20）。
農業數據協作平台WAGRI網站，https://wagri.net/（最後瀏覽日：2019/5/20）。
智慧農業共通資訊平台網站，https://agriinfo.tari.gov.tw/（最後瀏覽日：2019/5/20）。
行政院農委會農業科技專案計畫服務網，https://agtech.tier.org.tw/content/c_filed/filed_06.aspx（最後瀏覽日：2019/5/20）。
日本2011年個人資料外洩事件及事故的件數比前年減少為1551件，但洩漏的個人資料筆數卻超過前年一成以上，約有600萬筆個人資料外洩。從數字來看預估的賠償金額是超過1900億日幣。 日本網路資安協會（JNSA）與資訊安全大學研究所的原田研究室及廣松研究室共同針對報紙集網路媒體所報導的個人資料外洩相關事件及事故所進行的調查所做的結論。 新力集團旗下的海外公司雖然發生合計超過1億筆的大規模個人資料外洩的意外，但此一事故並無法明確判別是否屬於個人資料保護法的適用範圍，因此從今年的調查對象裡排除。 在2011年發生的資料外洩事件有1551件，比起前年的1679件減少128件，大約跟2009年所發生的個人資料外洩差不多水準。外洩的個人資料筆數總計約628萬4363筆，與前年相較約增加70萬筆。平均1件約洩漏4238筆個人資料。 將事故原因以件數為基礎來分析，可以發現「操作錯誤」佔全體的34.8％為第一位，其次是「管理過失」佔32％，再接下來是「遺失、忘記帶走」佔13.7％。但以筆數來看，值得注意的是「管理過失」佔37.7％最多，但「操作錯誤」就僅有佔2.3％的少數。 再以佔全體事件件數5％的「違法攜出」就佔了全體筆數的26.9％；在佔全體件數僅有1.2％的「違法存取」卻在筆數佔了20.9％，可以看到平均每一件的受害筆數有開始膨脹的傾向。 再者從發生外洩原因的儲存媒體來看，紙本佔了以件數計算的68.7％的大多數，以USB記憶體為首的外接式記憶體佔了10.1％；但以筆數計算的話，外接式記憶體佔了59.1％、網路佔了25.5％的不同的發生傾向。 從大規模意外來看，金融機關與保險業界是最值得注意，前10件裡佔了7件。從發生原因來看，「違法攜出」及「內部犯罪」所造成的事故10件中有4件，其次是「管理過失」。規模最大的是山陰合同銀行的受委託人將業務所需的165萬7131件個人資料攜出的事故。 依據2011年所發生的事件及事故的預估賠償額是1899億7379萬日幣。遠超過前年的1215億7600萬日幣。平均一起事件預估損害賠償金額有1億2810萬日幣，每人平均預估賠償金額是4萬8533日幣。
美國聯邦貿易委員會（FTC）公佈訂閱的同意及取消規則.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 美國聯邦貿易委員會（Federal Trade Commission，下稱FTC）於2024年10月16日公佈一項新的「消極選擇規定」（Negative Option Rule），要求提供持續訂閱服務或採用「消極選擇」（Negative Option）模式的銷售者必須遵循新規定的要求，要求提供如「一鍵取消」（click-to-cancel）等簡便的解約方式，使消費者能夠以與訂閱時同樣簡便的方式取消服務。 「消極選擇」不以特定形式呈現，其特徵是容許銷售者將消費者的沉默和未積極拒絕或取消行為，解釋為同意該契約條款。因此，消極選擇規定旨在加強對此類訂閱服務的監管，避免消費者因無法簡單地取消而蒙受不必要的損失。 FTC每年皆會收到大量關於消極選擇模式訂閱的消費者投訴，其中多數涉及自動續約付款、難以取消的訂閱服務等問題。為應對這些投訴的增加，FTC遂制定新規則以更全面地因應消極選擇模式，同時提升對不公平或欺騙性行銷行為的執法力度。此規則將適用於所有媒體形式，包括互動媒體、電話、印刷品及面對面交易，主要禁止銷售者有下列幾種行為： 1. 誤導行銷資訊：賣家不得對有消極選擇商品或服務的費用、用途等重要資訊作出虛假或誤導性的行銷。 2. 未揭露重要資訊：在獲取消費者與消極選擇功能相關的帳單資訊前，必須以清晰且顯而易見的形式提供重要資訊，如收費條件和解約方式。 3. 未取得明確同意：向消費者收費前，銷售者必須取得消費者對消極選擇功能的明確同意。 4. 未提供簡易取消機制：未提供簡單的機制來取消消極選擇功能，並且立即停止收費。 此規則具體實施時間，將於聯邦公報上公佈後180天（即2025年5月14日）生效。該規則施行後，能為消費者提供更公平的市場環境，確保消費者不會因複雜的取消流程而持續支付不需要的費用。新規則的制定彰顯FTC在保護消費者權益方面又向前邁進，更有助於遏制利用消極選擇模式進行的不當商業行為。
日本發布生成式AI智財保護及透明性守則日本發布生成式AI智財保護及透明性守則 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年09月09日 近年隨各國生成式AI服務普及，技術訓練資料來源與智慧財產權保護問題益受權利人關注，如何在確保AI技術發展下，兼顧既有權利的保護，已成為AI治理的主要課題之一。日本此次針對生成式AI訓練資料之透明化，提出業者自主揭露、建立查詢機制、賦予訴訟中權利人與一般使用者請求揭露依據的實務操作具體規範，以完備透明揭露機制，確保權利人及使用者皆能於安全、安心之環境下利用生成式AI。 壹、事件摘要 日本知的財産戰略本部依日本《人工智慧相關技術之研究開發及活用推進法》（令和7年法律第53號）之意旨，運用「遵循或解釋」之運作方式，於2026年8月25日公布《生成ＡＩの適切な利活用等に向けた知的財産の保護及び透明性に関するプリンシプル・コード》[1]（生成式AI適切利活用等相關知的財產保護及透明性守則，下稱本守則）。本守則為自願性質，要求生成式AI開發者及提供者就模型使用、學習資料及當責性等事項進行透明化揭露，並就智慧財產權保護措施揭示所採措施；並賦予權利人與一般生成式AI生成物使用人得於符合一定要件下，向生成式AI事業者請求揭露特定比對資訊之權利。內閣府另行公布「概要開示対象事項 具体例」供各揭露事項之記載程度的具體參照[2]。 貳、重點說明 一、適用對象包括開發者、提供者、權利人、使用人等利害關係人 本守則適用對象包括「生成式AI開發者」及「生成式AI提供者」(以下合稱生成式AI「事業者」)。但適用範圍並不包括非對公眾提供生成式AI之對象，例如：僅承接開發過程一部分工作、將成果交付予開發者之受託人；僅從事研究而未對公眾提供者；僅利用單一法人或個人資料特化建構、且僅供該資料提供者使用之系統；僅供特定企業集團或團體內部使用之專用系統。於日本境內未設本店或主要事務所之國外事業者，如向日本提供其服務，仍應適用本守則。 二、採「遵循或解釋」官方公開揭示的運作機制 事業者應於公司網站公開受採用表明、公開各原則之實施事項(即「遵循」)，事業者就個別情況認為不適當之原則，得說明不實施理由後不予實施(即「解釋」)，但說明應力求使使用者及權利人獲得充分理解。就「解釋」之認定基準，本守則規定僅陳述尚未建立實施體制，不足以構成「解釋」，應依事業規模等因素說明體制建置完成之時期；已提出必要依據，證明依本原則揭露於技術上不可行者，可視為已完成「解釋」。 為使受採用狀況可視化(公開揭示)，上開事項應依內閣府所定格式提出申報，原則上每年至少檢視、更新一次。內閣府將製作「遵循或解釋」相關參考格式，並公開已申報事業者清單及其公司網站連結，惟不就申報內容進行審查，對於第三人之查詢等亦不予回覆。 三、透明性確保措施 本守則要求事業者應揭露之透明性事項分為模型使用、學習資料、當責三大類，應揭露的項目包括： (一) 使用模型相關事項：名稱（識別碼、版本等）、含公開日期在內之沿革（過去版本或修正紀錄）、架構與設計規格（含第三人授權狀況、使用所需之硬體軟體及授權）、使用規範（預設用途，及限制、禁止用途之明確化），以及模型訓練過程之內容（訓練方法等）。 (二) 學習資料相關事項：訓練及驗證等所用資料之種類（含RAG使用之資料）、網路爬取或自第三人取得之非公開資料集相關事項、公開資料集相關事項、以其他方式蒐集之資料相關事項、合成資料之使用有無及目的，以及爬蟲程式之目的、資料蒐集期間、名稱與識別碼，是否使用第三人爬蟲程式及其名稱、識別碼。 (三) 當責相關事項：開發、提供、使用過程中決策之可追蹤、回溯狀態，可追溯性之提升、負責人之明示、相關人員責任之分配、對利害關係人之具體因應，以及文書化。 四、智慧財產權保護措施之揭露 本守則要求事業者採取下列智慧財產權保護措施： (一) 建立智慧財產保護制度：訂定智慧財產權保護原則、明確化責任體制，每年至少檢視一次並對外公開要旨；對訓練所得之紀錄保存一定期間 (二) 合法進行訓練資料取得：資料活用（含開發、學習）不侵害他人智慧財產權；採用遵循付費牆等存取限制及robots.txt等機器可讀指示之爬蟲程式，並就各使用者代理逐一公開上開措施，且於變更時通知 (三) 盡可能採取侵權防免措施：包括致力於避免對盜版網站進行爬取；採取防止生成侵害智慧財產權之生成物之技術性措施；採取電子浮水印、C2PA等可證明內容出處及沿革之技術性措施；對使用者周知不應利用有侵權疑慮之生成物 (四) 整備權利人適時適當救濟之窗口：明確化申訴要件，並保存因應紀錄。 五、使用者、權利人及其受委任律師或代理人均可依一定程序請求揭露 賦予使用者、權利人(及其受委任律師或代理人)兩類主體得向生成式AI事業者請求揭露特定資訊之權利，以供使用者確認其所用AI是否使用特定著作為訓練資料，或權利人確認相同或近似的著作被事業者納入AI成為訓練資料。二者程序架構相同，均得請求揭露訓練驗證資料（指透過網路爬取或自第三人取得之非公開資料集、公開資料集、含合成資料在內之資料集，或以其他方式蒐集之資料，惟不以此為限），但因訴訟、聲請調解、聲請訴訟外紛爭解決程序（ADR）或其他法律程序而有必要之權利人，及其受委任律師或代理人，可請求查證的是自行查詢之URL[3]；一般使用者則可以請求查證的係是否含有與其所生成之生成物相同或近似內容[4]。相關請求須具備三項要件： (一) 足認具備請求資格之理由，即權利人及其受委任律師或代理人須說明具備訴訟等程序資格之事由，而一般使用者則須提出生成物及所用提示詞； (二) 明示利用目的並承諾不作目的外使用，權利人及其受委任律師或代理人並須進一步承諾不將回覆轉作嗣後提起訴訟、調解或ADR之用； (三) 說明請求揭露理由與參照(可供查證的)資訊。 依請求人身分於適用程序上略有區別，並均以「生成式AI事業者容易存取及確認者為限」為限。 參、事件評析 我國《人工智慧基本法》第4條第5款規定，政府推動人工智慧研發應用應遵循「透明與可解釋」原則，人工智慧產出應做適當資訊揭露或標記；第5條第2項規定，經中央目的事業主管機關會商數位發展部認定為高風險應用者，應明確標示注意事項或警語；第16條第2項則規定，各目的事業主管機關應協助相關產業自行訂定產業指引及行為規範。日本此次公布的守則所建構之透明化與揭露請求機制，本文認為具有下列可參考之處： 一、機關不須立於審查、承責之角色，但有法律效力時須以第三方驗證機制配套 本守則明示透明化效果繫於業者自主誠信履行，明文規定日本內閣府對業者申報內容不進行審查，且對第三人查詢亦不予回覆，此一設計使主管機關毋須承擔審查責任，僅提供申報格式與公開清單之行政協助角色，殊值承受責任壓力的行政機關參考。但若將來將類似遵循或解釋機制提升為具法律效力之規範，應同時建立第三方驗證機制，例如由主管機關或指定機構就業者申報內容進行抽查或複核，藉公眾審查與問責機制，對業者形成遵循與誠信申報之壓力，避免僅以業者單方陳述作為唯一依據。 二、軟法指引須深化至具體記載程度，始能發揮引導效果 本守則另有由內閣府公布「概要開示対象事項 具体例」，就各事項應揭露之記載程度提供具體範例，顯示軟法之引導效果，繫於指引深化之程度，僅列原則性事項而未進一步定明記載程度或格式範例者，業者實務操作易生歧異，透明化效果亦難以彰顯。我國《人工智慧基本法》第4條第5款及第16條第2項就透明化及產業行為規範，除應有相關指引外亦宜向下展開實作之基準或格式範例，以利軟法引導機制發揮實效。 三、軟法之表態不限於正面列舉，亦應及於未能遵循之說明義務 本守則就「解釋」特別指出，僅陳述尚未建立實施體制，不構成解釋，須進一步依事業規模等因素說明體制建置完成之時期，或提出必要依據證明依本原則揭露於技術上不可行者，始視為已完成解釋。此一設計顯示，透明化義務之履行不僅止於正面陳報遵循程度，亦及於未能遵循時具體說明理由及依據之義務。類此規範模式可運用於著作合理使用之指引，透過反向說明那些無法被認同屬合理使用的情況，間接明確可主張合理使用的應備條件，降低不確定的模糊空間。 四、達成透明化目的應併用揭露與標記 我國《人工智慧基本法》第4條第5款規定人工智慧產出「應做適當資訊揭露或標記」，然於日本此守則中可見諸透明性揭露事項與智慧財產權保護措施中電子浮水印、C2PA等技術性措施併陳，顯示揭露與標記於功能上有別。揭露解決使查閱者得知資訊內容之問題，標記則解決生成物本身出處可辨識、可追溯之問題，二者併存運用可兼顧事前資訊公開與事後來源查核。我國後續訂定操作規範時，宜避免將兩者理解為得擇一履行之選項。 五、智慧財產權保護措施屬事業者應建立之基本管理制度 本守則所列智慧財產權保護措施九項事項，包括保護原則之訂定與責任體制之明確化、遵循付費牆及機器可讀指示之爬蟲政策、訓練紀錄之保存、技術性防護措施之採行，以及權利人救濟窗口之整備等，其性質應定位為生成式AI事業者於資料蒐集、模型訓練及生成物提供各階段應建立之基本管理制度，我國將來訂定之產業AI應用指引，可參採納入事業者內部治理應具備之基礎架構，而非僅為對外揭露之事項。 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） [1]知的財産戦略本部，〈生成ＡＩの適切な利活用等に向けた知的財産の保護及び透明性に関するプリンシプル・コード〉，2026年8月25日，https://www.cas.go.jp/jp/seisakukaigi/titeki2/ai_kentoukai/kaisai/pdf/ai_principle_code.pdf（最後瀏覽日：2026年9月8日）。 [2]内閣府知的財産戦略推進事務局，〈概要開示対象事項 具体例〉，2026年8月25日，https://www.cas.go.jp/jp/seisakukaigi/titeki2/ai_kentoukai/kaisai/pdf/ai_principle_code_gutairei.pdf（最後瀏覽日：2026年9月8日）。 [3] 例如自行創作作品並刊載於網站A之人，如發現與該作品相同或近似之生成式AI生成物，得向生成式AI事業者出示該網站A作品刊載頁面之URL，就該網域是否列入爬蟲程式之爬取對象、是否列入自第三人取得之訓練資料來源等事項請求揭露。 [4] 例如AI使用者發現其用生成式AI的生成物，有相同或近似之內容刊載於網站B，得向提供生成式AI服務A之生成式AI提供者出示該生成式AI生成物、生成該生成物時所使用之提示詞、該生成物之利用目的及網站B之URL，就該URL之網域部分是否列入生成式AI服務A所搭載生成式AI系統開發時訓練資料之爬取對象、是否列入自第三人取得之訓練資料來源等事項。
德國「新車輛及系統技術」補助計畫第二期「新車輛及系統技術」（Neue Fahrzeug- und Systemtechnologien）補助計畫係德國為確保汽車產業能夠在未來保持其技術領先地位所規劃的研究補助方案，該計畫從2015年6月起為期4年，聚焦車輛本體設計及車聯網技術解決方案；2018年11月，有感數位化變革所帶來的壓力，以及聯網自動駕駛顛覆未來交通面貌的潛力，德國聯邦經濟及能源部（BMWi）決定將前述計畫延長4年至2022年12月31日，並追加補助金額至每年6000萬歐元，促進聯網自動化駕駛及創新車輛領域的相關研發，具體鎖定的項目包含：（1）創新感測技術與傳動系統（2）高精度定位技術（3）迅速、安全、可靠的通信協作技術（4）創新資料融合及資料處理程序（5）人車互動技術（6）配套的測試程序與認證（7）電動車搭載自動駕駛功能的具體解決方案（8）透過輕量化提升能源效率技術（9）空氣動力學優化技術（10）創新動力推進技術。聯邦政府希望藉由第二輪的「新車輛及系統技術」補助計畫，協助歷來引以為傲的汽車工業克服資通訊技術革新、氣候保護趨嚴及能源效率要求所帶來的挑戰，全力避免此一德國重要經濟命脈淪為數位化浪潮下的犧牲者。