中國大陸科學技術部《關於促進新型研發機構發展的指導意見》
中國大陸科學技術部於2019年9月12日公布《關於促進新型研發機構發展的指導意見》，目標是提升國家創新體系整體效能。在2016年5月中國大陸國務院發布的《第十三個五年規劃綱要》提及，為強化科技創新的引導作用，必須優化創新組織體系，藉由發展市場導向的「新型研發機構」，推動跨領域偕同創新。故「新型研發機構」必須聚焦在科技創新需求，主要從事科學技術創新與研發服務，具備投資主體多元化、管理制度現代化、營運機制市場化、用人機制靈活的獨立法人機構，得依法註冊為科技類民辦非企業單位（社會服務機構）、事業單位和企業。
中國大陸科學技術部本次公布的指導意見，主要係針對「新型研發機構」在未來政策上之具體運作與發展方向提供指引，包括新型研發機構能夠申報的國家科研項目、鼓勵設立科技類民辦非企業單位的新型研發機構政策、政府獎勵科研措施等說明。
（一） 新型研發機構申報國家科研項目
本指導意見第11條，符合條件的新型研發機構，可申報國家科技重大專項、國家重點研發計劃、國家自然科學基金等各類政府科技項目、科技創新基地和人才計劃。
（二） 鼓勵設立科技類民辦非企業單位的新型研發機構
本指導意見第12條，科技類民辦非企業單位應依法進行登記管理，營運所得利潤主要用於機構管理運作、建設發展和研發創新等，出資方不得分紅。並得依據《中華人民共和國企業所得稅法》及非營利組織企業所得稅、職務科技成果轉化個人所得稅、科技創新進口稅收等規定，享受稅收優惠。
（三） 支持與獎勵科研措施
本指導意見第14條，地方政府得根據區域創新發展需要，支持新型研發機構建設發展，包括給予基礎建設、購買科研設備、人才住房配套服務；採用創新券（innovation vouchers），推動企業向新型研發機構購買研發創新服務。第15條，更鼓勵透過國家科技成果轉化引導基金，支持新型研發機構推動科研成果轉化。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
許祐寧
專案經理 編譯整理
加拿大政府於2026年6月15日提出C-36號法案，旨在訂定《保護隱私與消費者資料法》（Protection Privacy and Consumer Data Act, PPCDA）。該法案將更改已有25年歷史之《個人資料保護與電子文件法》（Personal Information Protection and Electronic Documents Act，下稱電子文件法），以PPCDA取代電子文件法中關於隱私保護之規範，以更全面、完整之法律框架保障個人隱私權利。目前PPCDA僅為草案，現仍在一讀階段。 壹、事件摘要 加拿大現行私部門之隱私法規已執行25年，然而隨著AI普及、深偽技術之出現、演算法自動化決策及網路對兒童資料之蒐集等數位新興隱私問題，加拿大政府認為有必要調整其現行隱私規範，以確保私部門之隱私規範能因應數位時代下之隱私風險。為此，加拿大創新、科學及經濟發展部（Innovation, Science and Economic Development Canada, 下稱ISED）之AI與數位創新部部長（Minister of Artificial Intelligence and Digital Innovation）代表政府向眾議院提出C-36法案，透過制定PPCDA，更新並現代化加拿大私部門之隱私法規以因應數位時代。 加拿大政府2026年6月初發布國家AI策略—全民AI（Canada’s National Artificial Intelligence Strategy: AI for All，下稱加拿大AI國家戰略）。加拿大國家AI戰略中提出隱私規範於AI時代下之重要性，要求更新加拿大之個資及隱私保護規定，透過隱私保護法規之訂定，確保公民及兒童皆能於數位時代下受到保護。C-36號法案係於加拿大AI國家戰略發布後旋即提出，以該戰略為基礎落實數位信任與推動隱私安全。 貳、重點說明 PPCDA之立法目的是為了應對大量仰賴個資分析、流通及交換之數位時代而建立之個人資料保護規則，同時該法亦將個人資料隱私權定調為個人基本權利。此外，法案制定相關規定兼顧組織需求，始組織得於合理且適當情形下蒐集、利用或揭露個人資料。落實加拿大AI國家政策之創新精神，並同時建立不阻礙創新之私部門隱私保護網。法案之重點說明如下： 一、加強數位時代下之個人資料自主權利 法案為落實隱私為基本權利之立法目的，提升資料當事人對資料之控制權及透明度，使資料當事人於數位時代下更能夠有效控制其個人資料之利用並保障其權利，確保資料當事人之個資被負責任、透明且適當利用。 （一）同意請求須明確 組織若欲利用當事人個資，原則上必須取得當事人之同意方得利用，並且於尋求當事人同意時必須將其蒐集、利用及揭露當事人個資之目的、方式、處理後合理可預見之後果、所欲蒐用之資料類型及可能揭露之第三方等事項告知當事人。在同意要件上，法案要求組織於蒐集當事人個資時，必須以通俗易懂之文字向當事人說明前述事項，並且在確保當事人充分之知情之情形下取得其明示同意。 （二）自動化決策系統（Automated Decision System）之透明度要求 組織若欲使用自動化決策系統對當事人做出涉及法律或類似重大影響（significant effect）之預測、建議或決策時，必須應當事人請求，向其提供該決策之說明。該說明應包含自動化決策系統做出決策所利用之個人資料類型、來源，以及做出該當決策之主要原因。 （三）刪除權 在特定情形下，資料當事人得要求組織刪除或銷毀已被組織蒐集之個人資料。特定情形包含：個資之蒐集、處理及利用違反本法、當事人撤回其對該當個資蒐集、處理或利用之部分或全部同意或該個資之蒐用目的已喪失。 （四）資料可攜權（Data Mobility） 於特定之資料移轉框架下（如電信資料移轉），當事人有權要求組織將其個人資料，於不同組織及服務提供者間安全移轉。 （五）提高對兒童個資之保護 鑒於數位時代下未成年人較以往更容易陷於個資外洩所造成之衍生風險，該法案將未成年人之個資列為敏感資料（Sensitive Information），對未成年人個資建立更嚴格之規範。例如，在蒐集、利用未成年人個資前，必須明確取得其父母或監護人（guardian or tutor）之同意，並排除默示同意之適用。此外，若組織收到兒童個資之刪除請求，組織具有刪除義務，並無例外適用。 二、促進創新 （一）負責任之資料利用及降低隱私風險 法案要求組織需建立隱私管理計畫（Privacy Management Program），明確列出合規之政策及程序，包含個資保護政策、投訴處理方式及員工培訓等，確保在資料利用及創新過程中不侵害當事人隱私。 （二）明定資料去識別化 法案中明確區分去識別化（de-identify）及匿名化（anonymize）之界線。組織得於未取得當事人同意之前提下，以研究、開發及創新（Research and Development）目的，於內部安全利用去識別化之個人資料。 （三）共同監管制度 法案中明定共同監管（Co-regulation）框架規範，允許產業工會或民間組織自行制訂符合該行業別之行為準則，並遵循認證制度，在提報委員會核准。 三、保護加拿大數位主權 就個資之跨境傳輸而言，PPDCA草案 要求組織對個人資料應設適當安全措施。例如，組織於傳輸或揭露個人資料至加拿大境外前，應依規定進行隱私影響評估，並且實施相應措施以降低隱私影響評估結果之風險。 四、執法監督 加拿大政府將以新成立之數位安全與資料保護委員會（Digital Safety and Data Protection Commission of Canada）作為PPCDA之主管機關，該委員會亦將負責《數位安全法》（Digital Safety Act）之制定。兩部法案皆為數位時代下之重要法案，透過委員會統籌，使跨領域之隱私及數位安全之複雜議題能相互調和，在法律適用上取得更大之一致性。 參、事件評析 AI發展快速，為因應新技術對個人資料保護帶來之衝擊，各國皆陸續開始針對隱私相關規定進行不同程度之修訂。加拿大PPCDA草案係於數位時代下，同時兼顧資料創新及個人隱私權利保障之立法範例。其中，在資料運用上其明確區分去識別化及匿名化之差異，並制定了較為彈性之資料應用規定。法案明文，組織得不需取得當事人同意，即以研究開發及創新為目的，於內部利用「去識別化」之個人資料。該立法將為AI技術之模型訓練及資料分析，提供高度彈性及應用空間，平衡了傳統個資法當事人同意為前提及目的限制對科技發展造成之阻礙。 此外，面對數位時代下可能產生之個資風險，該法案亦有所回應。其明確規定自動化決策系統之透明度義務，並賦予當事人要求解釋之權利，強化當事人對其資料之自主；對於未成年人於數位時代下之個資風險，亦透過將未成年人個資視為敏感資料之機制，使未成年人得受到更嚴謹之保護；針對新創產業之發展，法案透過合規比例原則之規定，給予組織依據其量能調整隱私管理計畫之空間，避免對中小企業造成過多負擔而阻礙創新。 我國個人資料保護委員會籌備處於民國114年針對個人資料保護法進行修訂，惟該次修法主要係針對個人資料保護委員會成立所為之組織任務調整，仍未就法律實質規範進行修定。 關於個人資料自主權利，現行個資法在當事人同意請求權，雖有類似規定，但當事人同意之規定上並未包含確保當事人自主性之要件，在同意條款之書面文字規範上也無特定要求。另就刪除權而言，依據現行個資法，當事人無法單純透過撤回同意，要求資料控制者將其資料刪除。除此之外，自動化決策、資料可攜權、及兒少個資保護之強化等數位時代下之個資保護議題，我國現行個資法中並未有相關規範。為因應數位變遷所為之立法改變，建議我國可參考加拿大之修法方向，強化資料當事人對其個資之自主權及對未成年之保護，以因應數位時代下之個資風險。 為有利於產業創新同時能確保個資安全之規範，加拿大此次修法賦予產業建立符合需求之共同監管制度、加強個資跨境傳輸之事前評估等，尤其在假名化制度上之變革更是為資料創新運用增加彈性。反觀我國個資法，於近兩年之修法上僅就資料去識別化有部分修訂，將原規定之「無從識別特定當事人」定義修正為「運用當時技術方式無從識別當事人」，此種較為相對性之標準，但仍未解決實務上假名化與匿名化之管理及應用差異。且於應用上，仍是以傳統之學術研究、統計目的為限，新興科技研發仍會受制於傳統個人資料保護規定。為能促進個資運用及產業發展間之平衡，加拿大之作法得做為未來修法上之參考，透過制度、機制之建立，更彈性地運用個人資料。 整體而言，從加拿大此次對隱私法規之修訂，可見隱私保障與產業創新之調和。我國未來於個資法修法研擬時，亦能參考加拿大之平衡路線，於保障國人個人資料權利之同時，提供新興科技產業發展之合規空間，創造兼具安全及彈性之個資保護環境。 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://keid.nat.gov.tw/tips/）
FCC執行局建議駁回有線電視業者對電信業者之申訴由於美國之主要電信業者與有線電視業者紛紛推出語音、數據與影音三合一服務(triple play)，彼此之間的競爭也日益激烈。為搶奪市場，電信業者與有線電視業者分別向美國聯邦通訊傳播委員會(FCC)提出申訴，指競爭對手以不公平方式阻擋客戶轉換服務提供業者。如2008年2月間，Comcast、Time Warner 等有線電視業者向FCC申訴，Verizon 及其他既有電信業者在消費者申請電信號碼可攜服務過程中，以違反通訊法(the Communications Act of 1934)規定方式，利用消費者之個人資料進行「客戶忠誠度行銷」(Customer retention marketing)。電信業者在3月間亦向FCC申訴，有線電視業者拒絕接受競爭對手代替消費者申請取消原訂服務，而要求消費者親自申請，造成消費者轉換服務提供業者之困擾，不利電信業者爭取客戶轉向訂閱其他業者之影音服務。 針對有線電視業者所提出之申訴，FCC執行局(the Enforcement Bureau)認為，就法條解釋觀之，電信業者此一利用消費者資料的方式並未違反通訊法之規定，故建議FCC駁回有線電視業者之申訴。然而，有鑑於電信業者與有線電視業者之間競爭逐漸白熱化，執行局建議FCC就「客戶忠誠度行銷」行為涉及之客戶資料使用與市場競爭利益發佈「初步立法公告」(Notice of Proposed Rulemaking, NPRM)，徵詢各方意見，希望建立能一體適用於各個不同平台之規範，以因應跨業競爭問題。
美國參議院通過CISA網路安全資訊共享法案美國參議院於2015年10月27號通過網路安全資訊共享法（Cybersecurity Information Sharing Act; CISA）。本案以74票對21票通過，今年稍早眾議院通過類似法案，預計接下來幾周送眾議院表決。歐巴馬政府及兩院議員已就資訊共享法案研議多年，目前可望兩院就立法版本達成一致而立法成功。 主導本案的參議院情報委員會（Intelligence Committee）主席Richard Burr於法案通過後發表聲明表示，「這個作為里程碑的法案最終會更周全地保護美國人的個資不受外國駭客侵害。美國商業與政府機構遭受以日計的網路攻擊。我們不能坐以待斃」。副主席Sen. Feinstein於肯定法案對網路安全的助益之外，認為「我們在杜絕隱私憂慮的方面上盡了所有努力」。 CISA授權私人機構於遭受網路攻擊，或攻擊之徵兆（threat indicators）時，基於網路安全的目的，立即將網路威脅的資訊分享給聯邦政府，並且取得洩漏客戶個資的責任豁免權。基於同樣的目的，私人機構也被授權得以監視其網路系統，甚至是其客戶或第三人的網路。但僅以防禦性措施為限，並且不得採取可能嚴重危害他人網路之行動。相對於此，聯邦政府所取得該等私人機構自發性提供的網路威脅資訊，係以具體且透明的條款規制。此外，國土安全部（Department of Homeland Security）於符合隱私義務方針的方式下，管理電子網路資訊得以共享給其他合適的聯邦機構。檢察總長及國土安全部門秘書並建立聯邦政府接收、共享、保留及使用該等網路資訊的要件，以保護隱私。 相對於此，許多科技公司對此持反對態度，例如蘋果與微軟。隱私支持者更是於法案通過前後呼籲抵制，稱其為監視法。主要的論點圍繞在企業洩漏個資訊的寬鬆免責條款，這將會促使隱私憂慮。另一方面，法案反對者也不信任聯邦政府機構將會落實隱私保護，FBI、國家安全局（National Security Agency, NSA）及國家安全部則樂於輕易地取得、共享敏感的個資而不刪除之。 這些憂慮或許可以由法案投票前，網路法及網路安全學者共同發出的公開信窺知。「整體來說，（CISA）對有缺陷的網路安全中非常根本但真切的問題一無所助，毋寧僅是為濫權製造成熟的條件」。信中提到，該法案使聯邦機構得近用迄今為止公眾的所有資訊，並且對公司授權的範圍無明確界線，使公司對判斷錯誤的可能性毫無畏懼。這對於網路安全沒有幫助，方向應該是引導各機構提高自身的資訊安全及良好管理。
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。