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
根據中國大陸科學技術部（以下簡稱科技部）、財政部2013年11月8日以國科發計〔2013〕647號公布之＜科技部、財政部關於2013年度科技型中小企業創業投資引導基金階段參股項目立項的通知＞，確定計有21家創業投資機構參與本年度階段參股之立項項目，計劃資助金額約人民幣8億元。 按「科技型中小企業創業投資引導基金」係中國大陸財政部及科技部為貫徹＜國務院實施《國家中長期科學和技術發展規劃綱要（2006至2020年）若干配套政策》＞，支持科技型中小企業自主創新，而於2007年7月6日公布＜科技型中小企業創業投資引導基金管理暫行辦法＞。其中第3條規定：「引導基金的資金來源為，中央財政科技型中小企業創新基金；從所支持的創業投資機構回收和社會捐贈的資金」；第8條第一項前段規定：「本辦法所稱的創業投資企業，是指具有融資和投資功能，主要從事創業投資活動的公司制企業或有限合夥制企業」。 中國大陸政府希冀透過引導基金的協助，鼓勵當地創投業者參與引導基金支持的研發項目，並以「創業投資企業」或「創業投資管理企業」等方式，對於從事科技研發的中小企業提供實質資金協助，其具體鼓勵的方式依前述辦法第5條規定可為階段參股、跟進投資、風險補助等。以本次公布之通知為例，其所稱「階段參股」是指引導基金向創業投資企業進行股權投資，並在約定的期限內退出（參股期限一般不超過5年）。而符合該辦法規定條件的創業投資機構作為發起人，發起設立新的創業投資企業時，可以申請階段參股。 近來我國主管機關為促進經濟發展，不斷思索鼓勵創業、就業之措施，或許從創投面提供實質之協助也是參酌因素之一，其他國家或地區的具體措施及內容似值得我們後續觀察、研究。
地理空間資料（Geospatial Data）Google地圖、GPS導航、Facebook定位打卡、「台北等公車」、Uber叫車，「地理空間資料」（Geospatial Data）的運用已經滲透現代人的生活。然而，究竟什麼是「地理空間資料」？所謂「地理空間資料」，依美國的《2018年地理空間資料法》 （Geospatial Data Act of 2018）的定義：「與地球上緊扣相關的位置資訊，包含辨識地球上的地理位置和自然或結構特徵與疆界。在向量資料組（Vector Dataset）中，大致以點、線、多邊形或複雜的地理特徵或現象呈現。該資料可能透過遙測（Remote Sensing）、製圖（Mapping）和量測（Surveying）科技取得。」 地理空間資料涉及地理學、地圖學（Cartography）、地理資訊系統學（Geographical Information Science, GIScience）及許多相關的科學領域。互動式的時間與空間功能，成就了當今混和空間與時間的資訊爆炸，更是五花八門運用地理資訊的手機應用程式之基礎等。應用場景涉及政府、商業、社會各層面，順利達成多元且重要的任務，例如：疾病通報、環境監測和公共安全。2017年Google於委託AlphaBeta的分析報告指出：「全球地理空間資料相關服務每年有四千億美元的產值、節省消費者超過五千五百億美元的燃料和時間成本、直接創造四百萬份工作機會。透過電子地圖服務，如：提高顧客流量的免費行銷工具Google My Business，更促使小型商家產生1.2兆美金的營業額。」
強化AI安全防線：八國連署AI與機器學習供應鏈風險管理指南日本國家網路安全辦公室（国家サイバー統括室）於2026年3月5日，代表日本連署了「AI、機器學習供應鏈風險與緩和措施」（Artificial intelligence and machine learning Supply chain risks and mitigations）之國際文書（下稱本文書），並公布本文書內容。本文書是由隸屬於澳洲訊號局（Australian Signals Directorate，簡稱ASD）之澳洲網路安全中心（Australian Cyber Security Centre，簡稱ACSC）主導訂定，主要針對有導入或開發 AI、機器學習系統與元件等需求的組織，揭示其可能存在供應鏈風險與提升整體網路安全之重要性，並就AI開發或採購階段，組織應留意相關風險與可採行之緩和措施。有關連署國家，除了日本與澳洲以外，也包括加拿大、紐西蘭、韓國、新加坡、英國與美國等共八個國家皆已完成連署。 本文書內容強調組織於管理 AI、機器學習等風險時，應將 AI 供應鏈視為整體網路安全戰略的一環，同時評估產品或服務之整體生命週期風險，不應著重於單一技術，而是組織需要掌握整體供應鏈的全貌，包括特定關係事業者、活用AIBOM（AI物料清單，主要用來記錄AI模型相關資產與資訊，提供快速定位與管控AI問題模型功能）或SBOM（軟體物料清單，主要記錄軟體相依元件，用於漏洞管理與供應鏈透明度）、意識到是否已針對AI、機器學習系統可能帶來的風險，進行漏洞管理，以及針對AI、機器學習系統所導致之網路安全事件建立應處機制等。 本文書將AI、機器學習供應鏈風險大致區分為五類：AI 數據、機器學習模型、AI 軟體、AI 基礎設施（含硬體），以及第三方服務，本文書指出AI、機器學習應用於供應鏈時可能產生之風險，其中包括數據品質不良、資料受竄改、模型遭植入惡意程式碼、軟體元件複雜導致難以保證其安全、硬體與韌體擴大攻擊面，以及導入第三方服務致使供應鏈產生弱點等。 此外，本文書也針對各類風險提出可行的因應方法，例如： 1.數據面：需做標準化搜集、外部資料檢疫、資料前處理與完整性驗證。 2.模型面：需從可信來源取得透明模型，實施性能驗證與惡意程式偵測。 3.軟體面：需做完整性驗證、元件審核，並透過 SBOM 掌握已知弱點。 4.硬體面：需確認設備無惡意內容，並在網路中適當分區。 5.第三方服務面：需持續評估與監控供應商的資安實務與脆弱性管理。 總結來說，日本已意識到國家網路安全治理下，針對AI、機器學習的安全，不單是模型安全，而是涉及整體性供應鏈安全。日本藉由與他國連署國際文書，不僅強化國際合作，同時建立供應鏈網路安全共識，因應AI對於國家供應鏈之網路安全挑戰，從資料、模型、軟體、硬體到第三方服務等視角提出具體因應方法，作為全面提升國家整體網路安全環境之參考指引。日本透過強化與他國合作，提升國家網路安全治理之作法，值得我國未來借鏡參考。