IMD世界人才評比
瑞士洛桑管理學院（International Institute for Management Development, IMD）於2019年11月18日發布2019 年世界人才評比報告（The IMD World Talent Ranking 2019 results）。IMD作為全球最著名商學院之一，其所屬之世界競爭力研究中心（IMD World Competitiveness Center, WCC）透過收集數據以及分析相關政策結果，推進對世界競爭力的認知，包含每年出版年度世界競爭力排名（World Competitiveness Rankings）、世界數位競爭力報告（World Digital Competitiveness Ranking），和世界人才評比報告。
2019 年世界人才評比報告以「人才投資與發展」、「人才吸引力」和「人才整備度」（Readiness）為三大評比指標，評比63個經濟體。「人才投資與發展」衡量國家提供給人力之資源，「人才吸引力」評估吸引本地和外國人才的程度，「人才整備度」則評估人才技術及競爭品質。三大指標下再區分有32個細項，包含公共教育支出、師生比、在職訓練、女性勞動力、學徒制度、員工獎酬及紅利、個人所得稅率、職場環境健康等。
2019年之人才評比結果，前5名均為歐洲國家，依序為瑞士、丹麥、瑞典、奧地利及盧森堡。我國在全球排名20，亞洲排名第3，僅次新加坡（10）與香港（15），勝過排名分別為35和33的日韓兩國，為歷年來排名最佳。細項中，我國較為優勢的部分包括國際學生能力評鑑（PISA）排名第2、理工科畢業生比例全球第3、衛生健康環境全球第6等。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
劉芷宜
法律研究員 編譯整理
美國國會於2013年4月提出「節能暨產業競爭力法」(Energy Savings and Industrial Competitiveness Act of 2013)草案，並進行審議。該草案由參議員Shaheen女士及Portman先生共同提出，於二讀後交付予參議院「能源暨自然資源委員會」(the Committee on Energy and Natural Resources)進行討論表決。委員會於2013年5月13日以多數決批准該草案並修正若干條款，全案排入美國國會第113會期等待表決。 本草案屬於包裹式立法，旨在提昇住宅及商用建築並產業等多面向之能源節約，共分成四個章節: 首先對於提昇產業生產競爭力領域(Industrial Efficiency and Competitiveness)，加強產業轉型，草案中修正「能源獨立及安全法」(Energy Independence and Security Act of 2007)、「能源政策及管理法」(Energy Policy and Conservation Act，並刪修「2005年能源政策法」及「1992年能源政策法」若干條款。計劃在能源部下，成立「供應鏈之星」(Supply Star Program) 計畫，推動整體產業供應鏈之能源效率，達節能、節水或其他自然資源目的。 其次，在建築(Buildings)領域，草案乃修正「能源管理及生產法」(Energy Conservation and Production Act)，更新「模範建築能源規範」(model building energy codes)；就住宅建築及商用建築，分別以「2009國際能源管理規範」 (International Energy Conservation Code, IECC)及「ASHRAE標準90.1-2010」作為基準，並將經濟成本效益納入考量。 以及在私用商業建築效率提升融資機制(Private Commercial Building Efficiency Financing)上，能源部將啟動「商業建築能源融資倡議」(Commercial Building Energy Financing Initiative)，在州的層級，擴大私部門及商業建築進行能源效率翻新工程之補助範疇。 第四，關於聯邦公部門機關之能源效率(Federal Agency Energy Efficiency)，草案乃修正「國家能源管理政策法」(National Energy Conservation Act)，討論將在聯邦公部門建築導入資通訊科技(ICT)，推動能源效率及節約。 本草案就公部門及私部門能源效率之提升皆有著墨，觀察該草案目前已獲得美國商會等數百位企業團體支持。若本會期能順利通過，勢必對於既有能源法制產生一定之變革，相關趨勢當值留意之。
美國發布網路事件協調準則隨著網路技術的進步，資安事件亦日益加增，為了因應日趨頻繁的網路攻擊，美國總統歐巴馬於2016年7月26日發布了對於美國資安事件發生時聯邦部門間協調之指令（PRESIDENTIAL POLICY DIRECTIVE/PPD-41），該指令不僅提出聯邦政府對於資安事件回應的處理原則，並建立了聯邦政府各部門間對於發生重大資安事件時之協調指引。 指令中就資安事件及重大資安事件進行了定義：資安事件包含資訊系統漏洞、系統安全程序、內部控制、利用電腦漏洞的執行；而重大資安事件則指可能對國家安全利益、外交關係、美國經濟、人民信心、民眾自由或大眾健康與安全發生明顯危害的有關攻擊。 此外，就遭遇資安事件時，列舉出下列幾點作為聯邦政府因應資安事件時之原則：（A）責任分擔；（B）基於風險的回應；（C）尊重受影響者；（D）政府力量之聯合；（E）促進重建及恢復。 聯邦政府機關於因應資安事件時，需同時在威脅、資產及情報支援三方面上做相關之因應。其中司法部透過轄下聯邦調查局(Federal Bureau of Investigation, FBI)、國家網路調查聯合行動小組(National Cyber Investigative Joint Task Force, NCIJTF)負責威脅之回應；國土安全部(Department of Homeland Security, DHS)則透過轄下的國家網路安全與通訊整合中心(National Cybersecurity and Communications Integration Center, NCCIC)負責保護資產之部分，而情報支援部分，則由國家情報總監辦公室(Office of the Director of National Intelligence)下之網路威脅情報整合中心(Cyber Threat Intelligence Integration Center)負責相關事宜。如係政府機關本身遭受影響，則機關應處理該資安事件對其業務運作、客戶及員工之影響。另在遭遇重大資安事件時，為使聯邦政府能有效率因應，指令指出聯邦政府應就國家政策、全國業務及機關間為協調。此外，指令中亦指示國土安全部及司法部應建立當個人或組織遭遇資安事件時得以聯繫相關聯邦機關之管道。 該指令加強了現有政策的執行，並就美國機構組織上於資安事件與現行政策之互動做了進一步之解釋。
日本發布《資料品質管理指引》，強調歷程存證與溯源，建構可信任AI透明度2025年12月，日本人工智慧安全研究所（AI Safety Institute，下稱AISI）與日本獨立行政法人情報處理推進機構（Information-technology Promotion Agency Japan，下稱IPA）共同發布《資料品質管理指引》（Data Quality Management Guidebook）。此指引旨於協助組織落實資料品質管理，以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進，垃圾出（Garbage in, Garbage out）」的難題，資料品質將直接影響AI的產出。因此，為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性，《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料，以資料生命週期分為8個階段，並特別強調透過資料溯源，方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段：組織高層應界定資料蒐集與利用之目的，並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段：此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料，應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料，並明確記錄後設資料（Metadata）。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊，包含資料的創建、轉檔（transformation）、傳輸及使用情況。因此，需要記錄資料的創建者、修改者或使用者，以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度，確保訓練資料進入AI系統時，即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段：重點在於AI標註（Labeling）品質管理，標註若不一致，將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理，即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容，並持續補充後設資料。此外，可添加浮水印（Watermarking）以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段（Data Processing）：建立即時監控及異常通報機制，以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段：導入RAG（檢索增強生成）技術，檢索更多具參考性的資料來源，以提升AI系統之可靠性，並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段（Evaluation of Output）：為確保產出內容準確，建議使用政府公開資料等具權威性資料來源（Authoritative Source of Truth, ASOT）作為評估資料集，搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性（Currentness），避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段（Deliver the Result）：向使用者提供機器可讀的格式與後設資料，以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據，增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段（Decommissioning）：當資料過時，應明確標示停止使用，若採取刪除，應留存刪除紀錄，確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調，完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎，有助組織確認內容準確性、決策歷程透明，方能最大化AI所帶來的價值。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》，同樣強調從源頭開始保護資料，歷程存證與溯源為關鍵，有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 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）
美國聯邦通訊傳播委員會將表決是否開放閒置頻譜為釐清開放閒置頻譜(white space)予業者使用是否會產生干擾問題，美國聯邦通訊傳播委員會(Federal Communication Commission, FCC)所屬工程科技辦公室(Office of Engineering and Technology, OET)於上個月就閒置頻譜(white space)開放進行干擾測試，並在2008年10月15日公布結果報告。 工程科技辦公室表示，同時具有頻譜感測(spectrum sensing)以及定位(geo-location)功能之設備在測試中顯示對於既有使用者並不會造成干擾，是以，當美國於2009年2月17日完成無線電視數位化之後，閒置頻譜設備(white space devices, WSDs)應被允許使用於閒置頻譜。於此同時，聯邦通訊傳播委員會主席 Kevin Martin 在記者會中公開表示支持開放閒置頻譜，並宣布美國聯邦通訊傳播委員會將於2008年11月4日的公開會議中就此一議題進行表決。 美國國家廣播業者協會(National Association of Broadcasters, NAB)旋即在2天後向聯邦通訊傳播委員會提出緊急請願(emergency petition)，希望聯邦通訊傳播委員會延後其表決時間，並就此一議題進行公共諮詢。國家廣播業者協會同時指出，該報告摘要對於測試過程所蒐集之資料解讀錯誤，國家廣播業者協會認為，根據該測試結果，未經取得執照且僅以頻譜感測技術避免干擾之閒置頻譜設備將會干擾既有的使用者。而非如該報告摘要所稱，應可開放同時具有頻譜感測技術及定位功能之閒置頻譜設備。截至目前為止，聯邦通訊傳播委員會尚未正式決定是否接受國家廣播業者協會之請求延後表決時間。