英國政府擬限制18歲以下孩童於社群軟體按讚功能
英國資訊委員辦公室（Information Commissioner’s Office, ICO）於今（2019）年4月15日發布「合適年齡設計：網路服務行為準則」（Age appropriate design: a code of practice for online services）諮詢報告，針對18歲以下孩童使用網路服務所涉及個人資料之相關議題提出遵循標準，要求網路服務提供商應受遵循以保障孩童隱私資訊。
本次諮詢報告主要針對網路服務如何適當確保孩童個人資料，同時符合歐盟《一般資料保護規則》（General Data Protection Regulation, GDPR）以及《隱私及電子通訊規則》（Privacy and Electronic Communications Regulations, PECR），若網路服務提供商未依循該行為準則，將很難證明符合GDPR、PECR規定，ICO亦採取監管措施（regulatory action），包含警告、譴責、執行通知、罰款等。於諮詢報告中，臚列涉及個人資料事項，包括資料共享、地理定位（geolocation）、家長監控（parental controls）、輕推技術（nudge techniques）、默認裝置（default settings）、側寫（profiling）等多達16項遵循標準，其中輕推技術引發抑制網路科技發展、過度監管爭議。
所謂「輕推技術」是指專為引導用戶或鼓勵用戶決策時可以點選之程式以表示用戶想法，簡而言之Facebook、Instagram按「讚」功能、社群軟體Snapchat「Streaks」互動功能，或是新聞網頁常見「是」或「不是」選擇性問題視窗等即是輕推技術應用。由於輕推技術之設計會蒐集用戶瀏覽網頁習慣，甚至透露其個人性格、生活狀態給廣告商或社群媒體等。
諮詢報告指出，依據GDPR前言第38點規定，因孩童對於其個人資料處理之可能風險、結果及相關保護措施及其權利認知較低，同時依GDPR第5條規定個人資料之蒐集處理與利用，對資料主體者應為合法、公正及透明（lawfulness, fairness and transparency）。但輕推技術的運用將會促使資料主體者更容易地提供其個人資料，同時，尤其會誘導兒童去選擇隱私保護較低的選項設定或花費更多時間在這些服務上，而此一技術之運用正是利用資料主體者之心理偏差(psychological bias)，而違反了公平與透明原則。因此諮詢報告書要求網路服務提供商應主動限制孩童使用輕推功能。ICO於諮詢文件更詳細依0-5歲、6-9歲、10-12歲、13-15歲、16-17歲不同年齡層限制輕推技術應用之程度，或在何種情況須有家長陪同，以保障孩童隱私。
此項標準引來正反兩派意見，主張自由市場（free market）人士批評，認為有過度監管之嫌並阻礙科技發展，輕推技術本身不是問題，而是在於蒐集個人資料後要做那些運用，同時要如何執行限制技術之應用亦將是問題所在。而贊成者認為廠商如提供網路服務給所有年齡層時，應有特別措施以保護不同年齡層之人，因此對於孩童與成人間之監管程度應有區別。該諮詢報告於今（2019）年5月31日截止公眾諮詢階段，並預計2020年初施行該行為準則。
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吳昌鴻
法律研究員 編譯整理
1. INFORMATION COMMISSIONER’S OFFICE【ICO】, Age appropriate design: a code of practice for online services (2019), https://ico.org.uk/media/about-the-ico/consultations/2614762/age-appropriate-design-code-for-public-consultation.pdf (last visited Apr. 25, 2019).
2. Age appropriate design: a code of practice for online services, ICO, https://ico.org.uk/about-the-ico/ico-and-stakeholder-consultations/age-appropriate-design-a-code-of-practice-for-online-services/ (last visited Apr. 25, 2019)
3. Nicole Einbinder, A UK regulator just proposed banning minors from using the ‘Like’ button on Facebook or Instagram, INSIDER, Apr. 16, 2019, https://www.thisisinsider.com/uk-regulator-wants-to-ban-minors-from-facebook-instagram-like-button-2019-4 (last visited Apr. 25, 2019).
韓國國家智慧財產人力培育綜合計畫初探 科技法律研究所 2014年08月05日 壹、事件摘要 韓國政府暨2008年4月提出「第一次國家智慧財產人力培育綜合計畫(2008~2012)」[1](以下簡稱第一次綜合計畫)後，於2012年12月提出「第二次國家智慧財產人力培育綜合計畫 (2013~2017)」[2](以下簡稱第二次綜合計畫)，以「創意人才、知識財產之管理與服務所需專門人才的培育」為目標，強化並提升韓國在全球化市場的競爭力。 韓國人才培育綜合計畫旨在培育優秀專利人才、智財實務人才，透過質與量的同步增加與水準提升，以期補足智財人力缺口。當中各項措施思維，是否有值得我國借鏡之處，本文將介紹第一次綜合計畫目標及主要成果，並以此為基礎說明第二次綜合計畫在政策說明、預期成果等規劃上的改進作法，進而歸納說明韓國在人才培育相關觀念想法，供國內相關政策發展之參考。 貳、重點說明 一、計畫背景 第一次綜合計畫於2008年提出，目的是為因應韓、美FTA締結與生效後，韓國企業將面臨全球化市場競爭，專門領域人才之需求量日益增加，但相對在以智慧財產法學為中心之人力供給與相關職務教育卻尚未成熟。 第一次綜合計畫目標有三，首先是擴充優秀之專利創造潛力、再者是增加企業智財實務人力數量及提升水準、最後則是要提高智財法律服務的素質，以期提高智慧財產的競爭力。主要四大政策包括：(一)強化智財研究人力培育；(二)培育企業智財實務人才；(三)培育智財服務領域人力資源；(四)擴充智財人才培育之基礎。 在第一次綜合計畫中，以大學生及企業人力為對象之智財教育課程，對於上述對象之能力有顯著幫助、獲得肯定。但除此之外，課程內容不夠多樣化、制度化，以及課程程度未達標準，所提供教育現場之實務界人才以及國際業務之專家亦不足，被認為是第一次綜合計畫不足之處[3]。於是在此背景下，第二次綜合計畫設定兩大計畫目標「以智財經濟為基礎，培育智財人才」、「體現智財之大眾化與智財文化的深層教育」，並以此設定五大政策，本文就其內容以及相關措施為具體說明。 二、政策架構 在第二次綜合計畫中，共分為五大政策，分述如下: （一）強化培育商業智財管理人才 韓國政府認為，若要強化人才的培育與供給、提升企業競爭力，在政策上第一步必須針對「智財管理人力」進行加強。包括促進企業內部成立智財專責部門，依據不同管理領域[4]給予理論與實務的教育課程、各國智財制度與紛爭解決有關專門教育[5]，乃至於碩士學位課程（如為因應海外智財紛爭應對，韓國企業提供學費百分之50補助，鼓勵在職進修之碩士課程「智慧財產專門學位課程(MIP)」）。同時，加強企業經營者智財經營意識亦屬至關重要之事。透過在大企業以及中堅企業設置專門智財部門及智財最高負責人，並讓各企業間可以針對智財進行合作、資訊共享[6]。或是直接派員前往各地區中小企業聚會，傳達IP經營優秀事例、經營訣竅，皆是韓國強化企業經營者IP經營概念之規劃作法。另外，則是擴大產學研合作與就業市場連結，透過「企業-大學-政府」合作，提供企業所需人才之教育，同時也讓企業透過採用優秀人才強化其智財能量。最後，則是在智財經營、發明、設計等領域，發掘、培育次世代的領導能力，為未來競爭力做準備[7]。 （二）培育全球化智財服務專門人才 第二個政策著重於智財服務人力的培育。國際智財紛爭加劇，需要有能夠因應時局改變之專利師養成教育以及考試制度改進。過去在第一次綜合計畫中，先著重於專利師的數量，以供給市場需求。而第二次綜合計畫中，透過「教育-考試-實務研習-多樣化專業課程」的專利師培育政策，期望在電子/通訊、化學/生命、機器/金屬等專業領域能夠提供專業化的服務，並能在法律市場開放的現實環境中，培育[8]可以進入海外法律服務的專利師，同時能夠為韓國企業處理海外智財紛爭。 再者，對於專利師該有的社會責任部分，韓國推動專利師與律師則共同組成「專利家庭醫生(patent home doctor)[9]」制度，透過才能分享(Pro Bono)專家池(pool)[10]，提供中小企業在發生紛爭時可以透過此一制度來諮詢。同時也與各地區智財中心連結，希望各地區都會有一專利師事務所，以深化智財教育。 此外，韓國政府已於今年7月完成專利師考試制度修正案[11]，預計增加實務考題以及改變計分方式。再者，對於律師智財教育部分，則與法學專門大學院[12]合作，提供其研究生智財業務實習的機會，以培育智財紛爭解決之專門人才。 （三）培育融合型智財創造人才 第三個政策著重於研究開發人才的智財意識。首先，針對理工科大學生以及研究生等預備人才，依據其領域別開設不同課程，並鼓勵申請輔系，期望培育出兼具技術與智財層面的專業人才。另外，針對一般大學學生則鼓勵主修與智財相關之課程，使大學畢業生兼具專業領域與智財領域的能力，以期提供相關研究機構具備專業與智財能力之研發人才。除部分大學已開設智慧財產專門學位課程(MIP)碩士班、智財課程放入大學正規科目外，學校亦會舉辦校園專利策略校運會(캠퍼스 특허전략 유니버시아드，Campus Patent Strategy Universiade[13])、大學創意發明大會、D2B（Design-to-business）等智財實戰活動。從各種活動中將智財的概念帶進校園，深化校園後，也期待能夠將智財的概念透過校園的傳遞普及於一般民眾，使智慧財產的概念不是遙不可及的專業領域。 （四）扎根基層智財教育 第四個政策著重於基層智財教育扎根，包括針對兒童開設各種發明體驗設施[14]、發明文化講座、發明體驗活動，於中小學教育課程中加入發明與智財教育，以深植智財觀念。針對青少年部分，則在高中課程中提供選修智財相關科目，以發掘培養有潛在力之英才[15]。同時結合發明教育與技術教育，培育創造活用之立即可以使用之人才。 （五）智財人才培育之系統化 第五個政策著重於人才培育系統，將培育之智財人力與就業市場結合，以提高人力培育之成果。透過智財人力綜合資訊系統(IP Human Network)[16]使新進人力可順利進入職場、既有人力能有效運用發揮。透過智財財產能力考試(IPAT)[17]，進而能開發智財領域國家職務能力標準(IP-NCS)[18]。並商討是否需要制定「智財教育振興法」[19]，使得韓國能在制度法規面上，完整規範智財人力培育的計畫制定、施行以及相關預算。 參、代結論 先進國家如美國，透過知識密集產業直接或間接促成4千萬件就業。並利用其高附加價值之特性，使創造出之產值甚至佔美國國內生產毛值(GDP)達35%[20]。故有系統的培育智財專門人力，有助於國家智慧財產領域的競爭力，對於經濟發展與產值提升亦有其正面影響。 爰此，韓國在第二次綜合計畫中，便目標設定在5年內(2013~2017)增加2萬名新進人力及其工作機會，累積培育5萬名專門人才，來填補智財專門人力的缺口。其面向則從管理人才、服務人才、研發(創造)人力三方面著手。在管理人才部分，首要著重的是企業如何從現有人力進行培育，提高其智財能力，以及如何透過產學研擴大合作，與就業市場連結來培育下一代管理人才。服務人才部分則是透過考試制度改革積極培育更符合需求之專利師，同時也透過智財教育培育律師的智財紛爭解決能力。針對研發(創造)人才部分，則強調在專業教育的同時，需兼顧智財意識的養成，以期提供相關研究機構具備專業與智財能力之人才。最後，則進一步透過「智財人力綜合資訊系統(IP Human Network)」將培育人才與就業市場連結，促使所培育之智財人才能有效運用。 整體而言，在第一次綜合計畫中，是由政府主導、推行智財教育政策，而在第二次綜合計畫中，則期望達到政府與民間合作進行智財教育，甚至形成民間可自行育成智財人力之循環，此等人力發展思維與作法，值得我們持續觀察與參考。 [1] 第一次國家智慧財產人才培育綜合計畫是韓國於2007年1月18日招開之「第21回 科學技術相關長官級會議」中確認之『智慧財產策略體系推動計畫(案)』之後續處理案。國家科學技術委員會，〈국가지식재산 인력양성 종합계획안〉(2008/04/24)。 [2] 專利廳，〈제2차 국가지식재산 인력양성 종합계획안(2013~2017)〉（2012/12/12）。 [3] 同前註 [4] 在職人力教育預計從2013年的4500名，期望於2015年達到6000名、2017年提升至8000名；新進人力教育則是期望可以達到年平均為1500名。 [5] 針對主要紛爭對象國家專門課程，海內外人力一年200名。 [6] 目前三星電子、LG有公司內部智財教育課程，發掘可能事例，並傳授他公司智財相關課程運作的方法。 [7] 每年選拔50名左右派往美國等先進國家進行交流、學習課程。 [8] 包含CLP(國際授權專門資格認證)培育課程等技術價值評價與授權相關課程。 [9] 특허 홈닥터(patent home doctor)，http://pcc.or.kr/pcc/。 [10] 재능나눔 전문가 Pool。才能分享的概念來自於捐款，除了捐助金錢可以幫助他人外，也可以貢獻自己的專業能力於社會，屬於社會服務之一環。http://pcc.or.kr/pcc/。 [11] 專利廳於預定於今年(2014)下半年提出修法，可望於2018年開始實施。專利廳報導資料http://www.kipo.go.kr/kpo/user.tdf?seq=13740&c=1003&a=user.news.press1.BoardApp&board_id=press&catmenu=m03_01_02 [12] 如同美國law school概念，韓國正式的名稱為法學專門大學院，碩士課程。 [13] http://www.patent-universiade.or.kr，Universiade一詞為結合University + Olympiade兩個字而來。 [14] 美國於華盛頓美國史博物館內的「發明體驗設施(Lemelson Center)」 [15] 「發明英才教育研究院」為有天分之學生及其家長提供諮詢，並提供該生未來志願諮商。英才教育，等同我國資優生教育。 [16] IP Human Network，http://www.iphuman.or.kr/ipes2013/front/gate/main/iphuman_main.do [17] IPAT(Intellectual Property Ability Test)於2010年11月6日正式開始，並於每年的5月與11月舉辦 [18] 韓國產業人力公團，http://www.hrdkorea.or.kr/ [19] 參考科學教育振興法、環境教育振興法、英才(資優)教育振興法 [20] 依據美國商務部(Dept. of Commerce)2012年3月，工作機會有4千萬件(全體28%、直接雇用2千7百萬件、相關雇用1千3百萬件)；產品輸出達＄775billion美金(全體61%、IP服務輸出佔全體19%)；創造出的附加價值為＄5.06trillion美金(GDP之35%)
韓國首爾高等法院部分駁回高通提出的行政訴訟韓國首爾高等法院第七行政庭（下稱：韓國高等法院）於2019年12月4日部分駁回高通對韓國公平交易委員會（Korea Fair Trade Commission，下稱：韓國公平會）提起的行政訴訟，高通仍需支付鉅額罰鍰。 韓國公平會於2016年12月28日，曾針對高通干涉數據機晶片組（Modem Chipset）的對手廠商之商業活動，進而破壞市場競爭一事，開出史上最高額的行政罰鍰共1.0311兆韓元。當時韓國公平會指出，高通的標準必要專利（Standards-Essential Patents, SEPs）授權不符合「公平、合理、非歧視原則」（Fair, Reasonable and Non-Discriminatory, FRAND），希望藉由開罰徹底矯正高通的商業模式，不讓高通透過該商業模式不合理地維持並擴張其數據機晶片的獨佔地位，進而壓迫數據機晶片業者（如：聯發科或英特爾）和手持裝置（Handset）業者。高通不滿韓國公平會之行政處分，逕向韓國高等法院提出撤銷行政處分之訴，並請求暫緩執行。然而，高通所提出的暫緩執行請求，於2017年11月27日即被韓國高等法院駁回。至於高通所欲提起的撤銷行政處分之訴，韓國高等法院則於本次駁回。 儘管韓國高等法院對韓國公平會的部分決議積極地表示贊同，並非照單全收，韓國高等法院於裁判要旨中指出：韓國公平會針對「全面性的專利組合授權」（Comprehensive Portfolio Licensing）請求矯正措施（Remedy）一事係屬違法，換言之，高通毋須逐一重啟授權談判。至於罰鍰和其他決議，韓國高等法院則認為有其合理性。
美國消費者金融保護局發布最終規則強化消費者金融資料控制權與隱私保護.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 22px;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 38px;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 美國消費者金融保護局發布最終規則強化消費者金融資料控制權與隱私保護 資訊工業策進會科技法律研究所 2024年12月10日 美國消費者金融保護局（Consumer Financial Protection Bureau, CFPB）於2024年10月22日發布最終規則以落實2010年《消費者金融保護法》（Consumer Financial Protection Act, CFPA）第1033條規定之個人金融資料權利[1]，該規則即通常所稱之「開放銀行」（Open Banking）規則。 壹、事件摘要 本次CFPB頒布最終規則旨在賦予消費者對其個人金融資料更大的權利、隱私與安全性。透過開放消費者金融資料，消費者得更自由地更換金融服務提供者以尋求最佳交易，從而促進市場競爭，並激勵金融機構精進其產品與服務[2]。 貳、重點說明 最終規則要求資料提供者在消費者及授權第三方之請求下，提供消費者金融產品或服務相關資料，並應以消費者及授權第三方可使用之電子形式提供。最終規則亦制定標準，以促進資料標準化格式（standardized formats）之發展和使用，同時規範第三方近用消費者資料義務，包括對資料之蒐集、利用及保留限制。相關重點如下： 一、受規範機構主體 最終規則規範對象為資料提供者（data provider），包含銀行、信用合作社等存款機構（depository institution）；發行信用卡、持有交易帳戶、發行用於近用帳戶設備或提供支付促進服務（payment facilitation service）等非存款機構[3]。值得注意者，最終規則將數位錢包（digital wallet）及支付應用程式（payment app）業者納入資料提供者範圍，亦即被廣泛使用的金融科技服務亦將受到開放銀行規範體系之約束。此外，資料提供者不得向消費者或第三方收取資料近用之費用。 二、受規範資料範圍 最終規則規範之資料範圍涵蓋：資料提供者控制或擁有之24個月內之歷史交易資訊、帳戶餘額、付款資訊、契約條款與條件、即將到期之帳單、以及基本帳戶驗證資訊（Basic account verification information）等[4]，消費者得授權第三方近用此類資料。至於機密商業資訊、蒐集資料僅用於防止詐欺、洗錢，或為偵測或報告其他非法及潛在非法行為，又或基於其他法律要求保密之資訊，以及在正常業務過程中無法檢索之資料，則豁免最終規則之適用[5]。 三、消費者與開發者介面 根據最終規則，資料提供者須建立及維護兩個獨立的介面以利資料之近用，包含：消費者介面，例如提供消費者近用其資料之入口網站，以及授權第三方之開發者介面（developer interface），例如應用程式介面（Application Programming Interface, API），雖最終規則不要求使用任何特定技術，然仍要求資料提供者須以標準化機器可讀格式（Standardized and Machine-Readable Format）提供資料，介面功能要求須達每月最低99.5%之回應率（response rate）[6]。此類資訊須在每月最末日前揭露於資料提供者網站上。此外，介面之設計須遵守《美國金融服務業現代化法》(The Gramm-Leach-Bliley Act, GLBA)」及聯邦貿易委員會（Federal Trade Commission, FTC）之《消費者資訊保障標準》(Standards for Safeguarding Customer Information)等消費者資料保護法規義務[7]。 四、授權第三方之行為義務 授權第三方（authorized third party）為代表消費者向資料提供者請求近用資料，藉以提供消費者產品或服務者。為解決隱私與資料安全問題，該規則對尋求近用消費者資料之第三方提出數項要求[8]，包含但不限於： （一）知情同意之取得 第三方須取得消費者明確知情同意（express informed consent），以便代表消費者近用資料。 （二）資料利用之限制 第三方須確保將其資料之蒐集、利用及保留限制在提供消費者所請求的產品或服務之合理必要範圍內。就此部分，精準廣告（targeted advertising）、交叉銷售（Cross-selling），以及銷售資料並非提供產品或服務之合理必要範圍。 （三）遵守聯邦法規 第三方須依GLBA第501條規定或FTC之《消費者資訊保障標準》確保在其系統中採用「資訊安全計畫」（information security program）。 （四）政策與程序文件要求 第三方應擁有合理書面政策和程序，以確保從資料提供者處準確接收資料，並提供於其他第三方，即資料正確性之確保。 （五）資料撤回權之確保 第三方應向消費者提供撤回第三方授權之方法，撤回過程須簡易明瞭。在第三方收到消費者撤回授權之請求時，應通知資料提供者以及已向其提供消費者資料之其他第三方。 （六）第三方監督義務 第三方應透過契約要求其他第三方在向其提供消費者資料前遵守特定第三方法定義務。 （七）資料保存期限 消費者資料之保存期限最長為一年。若繼續蒐集，第三方應取得消費者重新授權。若消費者不提供重新授權或撤回授權，第三方應停止資料之蒐集，並停止利用與保留先前蒐集之資料。 五、實施日期 最終規則將依機構資產規模分階段實施[9]，最大規模之機構（資產總額為2500億美元以上之存款機構資料提供者，以及在2023年或2024年任一年中，總收入達到100億美元以上之非存款機構資料提供者）須在2026年4月1日前遵守最終規則。對於規模最小之機構（資產總額低於15億美元但高於8.5億美元之存款機構資料提供者）須於2030年4月1日前遵守該規則。另總資產低於8.5億美元之存款機構不受該規則限制，以減輕小型銀行及信用合作社合規負擔。 參、事件評析 CFPB之CFPA第1033條最終規則將重塑美國金融市場之監理格局，由市場驅動之開放銀行框架走向由政府透過法規實質監理之管制措施，要求業者開放消費者資料。值得留意者，歐盟執委會（European Commission）2023年6月推出之「金融資料近用」（Financial Data Access, FiDA）草案[10]亦基於消費者賦權理念，強化消費者對其資料權利之控制權。由此可觀察國際間金融資料利用與監理規範逐漸走向以消費者資料自主為中心之法制架構，當代金融資料監理趨勢或值得我國主管機關及業者留意關注，除可作為我國金融資料法制與政策制定之參考，亦供我國企業布局全球化金融服務提前作好準備。 [1]Required Rulemaking on Personal Financial Data Rights, 89 Fed. Reg. 90838. [2]Consumer Financial Protection Bureau, CFPB Finalizes Personal Financial Data Rights Rule to Boost Competition, Protect Privacy, and Give Families More Choice in Financial Services, available at https://www.consumerfinance.gov/about-us/newsroom/cfpb-finalizes-personal-financial-data-rights-rule-to-boost-competition-protect-privacy-and-give-families-more-choice-in-financial-services/(last visited Dec. 5, 2024). [3]12 C.F.R. § 1033.111. [4]12 C.F.R. § 1033.211. [5]12 C.F.R. § 1033.221. [6]12 C.F.R. § 1033.311. [7]See id. [8]12 C.F.R. § 1033.421. [9]12 C.F.R. § 1033.121. [10]Proposal for a REGULATION OF THE EUROPEAN PARLIAMENT AND OF THE COUNCIL on a framework for Financial Data Access and amending Regulations (EU) No 1093/2010, (EU) No 1094/2010, (EU) No 1095/2010 and (EU) 2022/2554.
合成資料（synthetic data）「合成資料」（synthetic data）的出現，是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料，或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下，透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式，讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用，透過這個方法，資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下，使合成資料所訓練出來的分類模型（classifiers）不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中，最熱門的研究為運用「生成對抗網路」（Generative Adversarial Network, GAN）形成合成資料（亦有其他生成合成資料之方法），生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」（generator）與辨識網路（discriminator）對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果，使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料，也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室（Defense Science and Technology Laboratory, DSTL）於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告，此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司（BAE Systems）的應用智慧實驗室（Applied Intelligence Labs, AI Labs）執行「後勤科技調查」（Logistics Technology Investigations, LTI）計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一，探討在隱私考量下（privacy-preserving）「合成資料」當今技術發展情形，並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出，資料的種類多元且面向廣泛，包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等，針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同，也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估；報告指出，目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法，建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。