數位模擬分身（Digital Twin）
數位模擬分身（Digital Twin）係指將實體設備或系統資訊轉為數位資訊，使資訊科學或IT專家可藉此在建立或配置實際設備前進行模擬，從而深入了解目標效能或潛在問題。
於實際運用上，數位模擬分身除可用於實體設備製造前，先行針對產品進行測試，以減少產品缺陷並縮短產品上市時間外，亦可用於產品維護，例如在以某種方式修復物品前，先利用數位模擬分身測試修復效果。此外，數位模擬分身還可用於自駕車及協助落實《一般資料保護規範》（General Data Protection Regulation, 以下簡稱GDPR）規定。在自駕車方面，數位模擬分身可通過雲端運算（cloud computing）和邊緣運算（edge computing）連接，由數位模擬分身分析於雲端運算中涉及自駕系統操作之資訊，包括全部駕駛週期內之資料，如車輛模型在內之製造資料（manufacturing data）、駕駛習慣及偏好等個人隱私資料、感測器所蒐集之環境資料等，協助自駕系統做出決策；在GDPR方面，數位模擬分身可利用以下5大步驟，建立GDPR法規遵循機制以強化隱私保護：1.識別利害關係人與資產，包括外部服務和知識庫；2.漏洞檢測；3.透過虛擬數值替代隱私資料進行個資去識別化；4.解釋結果資料；5.利用資料匿名化以最大限度降低隱私風險，並防止受試者之隱私洩露。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
根據Ponemon Institute的調查，2011年至2012年中，英國企業資料侵害事故平均成本增加了15%。賽門鐵克指出，若企業備有正式的事故應變計畫，每件資料侵害事故的平均成本會降低至13英磅左右。除此之外，雇用外部顧問來協助應變，每件資料侵害事故的平均成本也會節省4英磅。 依據新的資料保護法律架構，歐盟委員會日前已開始擬訂新的資料侵害事故通知制度。同時，根據不同委員會的需求，未來將針對特定產業，制定新的網路與資訊安全管理規範。。 專家評估未來責任保險將成為確保資訊安全的新潮流。企業藉由事先擬定事故應變計劃來降低資料侵害的風險，同時也進行風險轉移的處置措施。各項事故應變計劃之中，保險制度是企業目前較感興趣的措施之一。保險制度除了可用於風險轉移之外，企業還可以從中取得資料侵害事故的專家網絡。這些專家包含事故鑑定專家、公共關係專家、風險管理專家，信用監測提供者或是資料侵害事故的事務處理公司，例如：協助發送事故通知的公司。保險業建置的專家網絡，未來將可以幫助要保人，以最快最省成本的方式處理相關事故。
歐盟人工智慧辦公室發布「通用人工智慧實踐守則」草案，更進一步闡釋《人工智慧法》之監管規範.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} 歐盟人工智慧辦公室（European AI Office）於2024 年 11 月 14 日發布「通用人工智慧實踐守則」（General-Purpose AI Code of Practice）草案，針對《人工智慧法》（Artificial Intelligence Act, AIA）當中有關通用人工智慧（General Purpose Artificial Intelligence, GPAI）之部分，更進一步闡釋相關規範。 本實踐守則草案主要分為4大部分，分別簡介如下： （1）緒論：描述本守則之4個基本目標，包含協助GPAI模型提供者履行義務、促進理解人工智慧價值鏈（value chain）、妥適保障智慧財產權、有效評估且緩解系統性風險（systemic risks）。 （2）GPAI模型提供者：有鑒於GPAI模型對於下游系統而言相當重要，此部分針對模型提供者訂定具體責任。不僅要求其提供訓練資料、模型架構、測試程序等說明文件，亦要求制定政策以規範模型用途防止濫用。另於智慧財產權方面，則要求GPAI模型提供者遵守「歐盟數位單一市場著作權指令」（Directive 2019/790/EC）之規定。 （3）系統性風險分類法（taxonomy）：此部分定義GPAI模型之多種風險類別，諸如可能造成攻擊之資訊安全風險、影響民主之虛假資訊、特定族群之歧視、超出預期應用範圍之失控情形。 （4）高風險GPAI模型提供者：為防範系統性風險之危害，針對高風險GPAI模型提供者，本守則對其設立更高標準之義務。例如要求其於GPAI模型完整生命週期內持續評估風險並設計緩解措施。 本守則發布之次週，近千名利害關係人、歐盟成員國代表、國際觀察員即展開討論，透過參考此等回饋意見，預計將於2025年5月確定最終版本。
美國管理不實施專利主體立法進程與趨勢美國管理不實施專利主體立法進程與趨勢 科技法律研究所 法律研究員 劉憶成 2015年07月30日 壹、不實施專利主體概述 「不實施專利主體（non-practicing entity, 以下簡稱NPE）」乃是一個中性的名詞，NPE一方面可促進專利技術交易市場的活絡，但另一方面也有NPE不以活絡專利技術交易市場為目的，而是透過以低價購買專利成為專利權人，並據以行使《專利法》上之權利，投機性地靜待商品製造者投入不可回復之鉅額投資後，始對該商品製造者行使專利侵權主張，對於後者有人將其稱之為「Patent Troll」（中文有譯為「專利巨人」、「專利蟑螂」、「專利流氓」、「專利地痞」或「專利恐怖份子」等等，以下統譯為「專利地痞」）。 專利地痞藉由有問題的專利申請範圍恐嚇企業並勒索和解金的案例激增，對美國造成數十億美元的經濟耗損並且破壞了美國的創新，其橫行的技術領域以智慧型手機及其他消費性電子產品為最。根據加州舊金山的專利顧問公司RPX所作的研究，至2014年，美國專利侵權訴訟中有63%的訴訟是由專利地痞所提起，而受害公司花費在法律費用、和解或判決的費用約122億美元。因此如何降低專利訴訟的成本、降低無效專利的數量及提升專利權的授予品質都成為美國的重要政策目標。 貳、美國政府的對應措施 為了解決專利地痞所帶來的問題，美國早在2011年由國會通過《萊希-史密斯美國發明法（Leahy-Smith America Invents Act of 2011），以下簡稱AIA》，該法並於2012年生效。其目的在於透過改善美國專利制度，包括為發明人提供專利處理程序的快速通道、採取重要步驟來降低專利案件的積壓及提升美國人在國外保護其智慧財產權的能力等等。 不過，專利地痞所帶來的挑戰依舊，特別是專利地痞提出侵權訴訟之成本與被控侵權公司為了防禦所付出的成本之間不具對稱性，這使得專利地痞有機會以和解取得利益。因此，2013年美國政府曾向其國會提出立法七項建議，也祭出五項行政措施，使專利制度更具有透明性，並為發明者創造一個公平競爭的環境。 參、美國國會積極立法 對此，美國開始了多項進一步管理專利地痞的立法進程。以下將就2015年美國國會針對專利地痞所提出之法案進行介紹。 （一）新版創新法案（the Innovation Act） 本法案2015年2月5日送入美國眾議院審議，其法案接續2011年的「美國發明法案」（the American Invents Act，AIA），企圖進一步解決專利地痞濫用訴訟之難題，其中重要條款包括：由敗訴方負擔律師費、提高專利訴訟的成案基準（pleading standard）、專利權人揭示制度、客戶中止訴訟程序等等。 （二）警告函透明法案（Demand Letter Transparency Act of 2015） 美國眾院於2015年4月20日提出《警告函透明法案》，該法案首先要求美國專利與商標局（USPTO）建立一個公開可查詢的警告函資料庫，然後要求大量寄發侵害警告函的行為人必須透過這個資料庫對USPTO揭露其行動，同時侵害警告函的內容也必須記載這些資訊，使收信人能夠公平得知。 （三）保護美國人才與企業法案 美國參議院於2015年4月底針對抗衡美國patent troll提出法案，該法案名為《the Protecting American Talent and Entrepreneurship （PATENT） Act》。希望能制止美國近年來濫用美國專利制度，所造成許多不必要之專利訴訟案件等情形。美國眾議院於2015年5月底又針對PATENT Act法案作出修正，希望在打擊專利地痞的同時，又不至於而造成專利權人濫用AIA的保護。 肆、結論 為了解決專利地痞的問題，美國政府分別從立法及行政措施著手，依據美國歐巴馬總統的建議，不論是美國政府或是美國國會，刻正積極雙管齊下透過各項行政手段，例如修改專利相關規則，或者透過國會立法方式，對專利地痞進行規制。其實，專利地痞不僅橫行於美國，其亦在許多國家從事相關活動，故美國相關行政措施與立法，勢必成為各國在解決專利地痞問題時的重要參考依據，因此美國各項法案的後續發展，都值得吾人繼續關注。
日本規制改革推進會議促進農業數據利用日本政府規制改革推進會議係由內閣府發布政令所成立，具跨部會協調性質、推動日本法規調適之委員會，規制改革推進會議於今（2020）年7月2日向安倍晉三首相報告，從去年10月起歷經8個月審議規制改革項目的審議結果後，最新版「規制改革實施計畫」於7月17日通過閣議決定。規制改革實施計畫中關於農林水產領域「促進智慧農業普及」項目，除了促進無人機、自動行走機普及、農作物栽培設施設立而調和相關規定外，「農業數據利活用」項目首見於規制改革實施計畫，實施項目包括以下四項： 利用農林水產省補助金（見註1）導入曳引機、農業機器人、無人機、IoT機器等智慧農業機械時，應符合以下要件：根據農業領域AI數據相關契約指引，農民可以使用其所提供給系統服務業者所保管之數據，該契約條文應包含於數據契約中。 農林水產省與農機廠商合作建構OPEN API數據環境，透過使用農機時所取得位置座標、作業紀錄等數據，未來農民可以將此數據使用於非出自該農機廠商的其他軟體。 農林水產省於2022年度預算開始，利用補助金導入農機廠商的農機時，須符合上述第2點OPEN API要求。 農林水產省將發出以下明確通知：因鳥獸害、緊急救難、搜索犯人、農業道路塌陷等應配合公家機關等具高度公共性事務，以及為保護人的生命身體財產等必要之情況，農機廠商如事前已徵得農民的概括性同意，可提供從農民方所取得之數據予有關當局。 日本政府為加速智慧農業落地普及，藉由調和農林水產省補助金規定促進農業數據流通運用，保護農民數據使用權利，且將農業數據擴散利用於公共事務，凸顯日本政府對於農業數據保護與運用的重視，值得我國做為借鏡。 註1：補助金不限於「有關補助金等預算執行適正化相關法律［昭和 30 年法律第 179 號］」（補助金等に係る予算の執行の適正化に関する法律［昭和 30 年法律第 179 号］）的補助金，包括其他交付金、委託費。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）」