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」
瑞士的網路安全公司WSLabi於2007年7月9日宣佈一項訊息，未來將在線上公開交易或交換一些軟體的安全性漏洞和弱點予軟體相關研究人員、安全代理商和軟體公司，價格從數百美元至數萬美元不等。而此意謂拍賣軟體瑕疵的新興市場即將被打開。 WSLabi公開拍賣軟體弱點與漏洞的作法引起了很大的爭論。以往軟體安全業者於發現軟體的弱點後，會與軟體開發者合作修補安全性弱點和漏洞，待修補完成後再公開宣佈修補軟體安全性弱點之相關訊息。但該公司的新作法將導致軟體公司未來可能因為無法及時修補弱點而商譽受損。因此該項計畫雖尚未實行，卻引起了不同看法的爭辯：支持者表示，此一計畫將有助於改善軟體弱點及安全漏洞的問題，並可鼓勵對於軟體的弱點的深入研究；然反對者卻認為，如果軟體的弱點和安全漏洞因而落入有心人的手中，利用於犯罪或幫助他人犯罪，將會對資訊安全形成極大威脅。再者，把其他公司開發的軟體弱點在市場上交易，可能也會引發道德與合法性的問題。 WSLabi於瞭解這項做法可能引起侵害著作權(重製、散布、販賣軟體等行為)、營業秘密與犯罪防治等法律上的爭議及國家安全的問題後表示，他們將會審慎地過濾選擇買主，不會將研究之結果出售予犯罪者或敵國政府。雖然如此，他們的說法仍引起質疑，畢竟判斷買主是否為善意或確定身份並非易事。
論數位經濟下研究報告開放近用及著作權例外國際新發展 美國CAFC透過Abbvie, Inc. v. Kennedy Inst.案確認顯而易見重複專利制度 法國國家資訊自由委員會將推出符合GDPR的人工智慧操作指引（AI how-to sheets）法國國家資訊自由委員會（CNIL）於2023年10月16日至11月16日進行「人工智慧操作指引」（AI how-to sheets）（下稱本指引）公眾諮詢，並宣布將於2024年初提出正式版本。本指引主要說明AI系統資料集建立與利用符合歐盟一般資料保護規則（GDPR）之作法，以期在支持人工智慧專業人士創新之外，同時能兼顧民眾權利。 人工智慧操作指引主要內容整理如下： 1.指引涵蓋範圍：本指引限於AI開發階段（development phase），不包含應用階段（deployment phase）。開發階段進一步可分為三階段，包括AI系統設計、資料蒐集與資料庫建立，以及AI系統學習與訓練。 2.法律適用：當資料處理過程中包含個人資料時，人工智慧系統的開發與設計都必須確定其適用的法律規範為何。 3.定義利用目的：CNIL強調蒐集及處理個資時應該遵守「明確」、「合法」、「易懂」之原則，由於資料應該是基於特定且合法的目的而蒐集的，因此不得以與最初目的不相符的方式進一步處理資料。故明確界定人工智慧系統之目的為何，方能決定GDPR與其他原則之適用。 4.系統提供者的身分：可能會是GDPR中的為資料控管者（data controller）、共同控管者（joint controller）以及資料處理者（data processor）。 5.確保資料處理之合法性：建立AI系統的組織使用的資料集若包含個人資料，必須確保資料分析與處理操作符合GDPR規定。 6.必要時進行資料保護影響評估（DIPA）。 7.在系統設計時將資料保護納入考慮：包含建立系統主要目標、技術架構、識別資料來源與嚴格篩選使用…等等。 8.資料蒐集與管理時皆須考慮資料保護：具體作法包含資料蒐集須符合GDPR、糾正錯誤、解決缺失值、整合個資保護措施、監控所蒐集之資料、蒐集之目的，以及設定明確的資料保留期限，實施適當的技術和組織措施以確保資料安全等。 對於AI相關產業從事人員來說，更新AI相關規範知識非常重要，CNIL的人工智慧操作指引將可協助增強AI產業對於個資處理複雜法律問題的理解。