歐盟部長理事會(The Council of the EU)於2020年4月15日通過「建立促進永續投資框架規則」(REGULATION OF THE EUROPEAN PARLIAMENT AND OF THE COUNCIL on the establishment of a framework to facilitate sustainable investment, and amending Regulation (EU) 2019/2088)。此規則將提供歐盟內所有企業和投資者一套共通性分類系統(taxonomy,以下簡稱分類法),以識別哪些是被認為具有環境永續性的經濟活動。
該分類法將促使投資者把投資重心轉移至永續發展的技術和業務上,此為歐盟2050年實現氣候中和並達成《巴黎協定》2030年目標的重要基礎,並預計可減少40%的溫室氣體排放。為此,歐盟執委會估計每年必須投資約1800億歐元,方可能達此目的。而未來框架將奠基於六項歐盟環境目標,包括緩解氣候變化、適應氣候變化、水資源和海洋資源的永續利用和保護、朝向循環經濟轉型、污染防治、保護和恢復生物多樣性和生態系統。另外,依照歐盟部長理事會與歐洲議會於2019年12月18日達成的政治協議中指出,永續性經濟活動必須符合的四個要求,包括必須至少為上述六個環境目標其中之一做出實質性貢獻、對其他任何環境目標均無重大損害、遵守穩健且基於科學的技術篩選標準(technical screening criteria)、遵守最低限度的社會和治理保障。
本規則目前雖經歐盟部長理事會通過,後續仍須經歐洲議會(The European Parliament)通過,預計2020年前通過緩解和適應氣候變化的分類法,以確保2021年起能全面適用。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
「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。
英國提出因應GDPR自動化決策與資料剖析規定之細部指導文件2018年5月,英國資訊專員辦公室(Information Commissioner’s Office, ICO)針對歐盟GDPR有關資料自動化決策與資料剖析之規定,公布了細部指導文件(detailed guidance on automated decision-making and profiling),供企業、組織參考。 在人工智慧與大數據分析潮流下,越來越多企業、組織透過完全自動化方式,廣泛蒐集個人資料並進行剖析,預測個人偏好或做出決策,使個人難以察覺或期待。為確保個人權利和自由,GDPR第22條規定資料當事人應有權免受會產生法律或相類重大效果的單純自動化處理決策(a decision based solely on automated processing)之影響,包括對個人的資料剖析(profiling),僅得於三種例外情況下進行單純自動化決策: 為簽訂或履行契約所必要; 歐盟或會員國法律所授權; 基於個人明示同意。 英國2018年新通過之資料保護法(Data Protection Act 2018)亦配合GDPR第22條規定,制定相應國內規範,改變1998年資料保護法原則上容許資料自動化決策而僅於重大影響時通知當事人之規定。 根據指導文件,企業、組織為因應GDPR而需特別留意或做出改變的事項有: 記錄資料處理活動,以幫助確認資料處理是否符合GDPR第22(1)條單純自動化決策之定義。 倘資料處理涉及資料剖析或重大自動化決策,應進行資料保護影響評估(Data Protection Impact Assessment, DPIA),判斷是否有GDPR第22條之適用,並及早了解相關風險以便因應處理。 提供給資料當事人的隱私權資訊(privacy information),必須包含自動化決策之資訊。 應確保組織有相關程序能接受資料當事人的申訴或異議,並有獨立審查機制。 指導文件並解釋所謂「單純自動化決策」、「資料剖析」、「有法律效果或相類重大影響」之意義,另就可進行單純自動化決策的三種例外情況簡單舉例。此外,縱使符合例外情況得進行單純自動化決策,資料控制者(data controller)仍必須提供重要資訊(meaningful information)給資料當事人,包括使用個人資料與自動化決策邏輯上的關聯性、對資料當事人可能產生的結果。指導文件亦針對如何向資料當事人解釋自動化決策處理及提供資訊較佳的方式舉例說明。
2005年我國對美專利申請件數落居外國申請人第4名在獲准件數方面,2005年我國人民向美國專利商標局申請獲准專利案件計5,993件,較上年減少16.84%,維持第3名,次於日本(31,834件)及德國(9,575件);向日本特許廳申請專利獲准案計2,305件,較上年增加24.33%,居所有外國人專利核准案件數第2名,次於美國;向歐洲專利局申請專利獲准案件計133件,較上年成長17.70%。 專利可反映一個國家或區域的創新活動,同時可展現該國或區域發揮知識力量,並將其轉換為有潛力的經濟產出的能力。專利獲准的條件是必須具新穎性、進步性及產業利用性,因此,專利的數量及其相關指標可說是衡量研究及發展(R&D)投入所獲產值的最佳工具。 根據智慧財產局最近發布之「2005年我國與美日歐專利申請暨核准概況分析」, 2005年我國向美國專利商標局、日本特許廳及歐洲專利局之申請與核准專利件數較往年雖有成長,但我國向美國申請專利件數已由2004年的居所有外國申請人之第3名下降為第4名,被南韓所超越,南韓的大幅成長值得關注。 美國依然是我國人民提出專利申請的主要國家,2005年我國人民向美國專利商標局申請專利案計16,617件,較上年增加10.36﹪,居所有外國人新申請案第4名。而南韓向美國專利商標局提出專利申請案自2003年之10,411件,成長至2004年之13,646件,2005年更以17,217件超越我國,攀至第3名。在日本方面,我國人民向日本特許廳申請專利每年超過3,000件,2005年排名第3,次於美國(9,177件)、韓國(5,990件);而在歐洲專利局方面,2005年我國人民共申請679件,有逐年增加趨勢,在亞洲國家中次於日本(21,461件)、南韓(3,853件)。
違反荷蘭資料保護法,Google恐遭罰1500萬歐元Google為了提供客製化的廣告服務,利用搜尋引擎、Youtube、Gmail及其他服務,在事前未告知並取得使用者同意的情況下,蒐集人們的資料(包括搜尋紀錄、電子郵件、第三方網站軌跡資料、位置資訊及影片觀看紀錄等)。歐洲各國隱私監管機構對此表示憂心,認為Google恐將以前所未有的規模,掌握使用者的一舉一動,紛紛投入調查工作,並相繼認為Google確實已經違反其內國法。 荷蘭資料保護局(Data Protection Authority, DPA)主席Jacob Kohnstamm於2014年12月15日表示,使用者有權知悉他們在某一平台輸入的資料,其他平台也可以利用它們,並要求Google在合併不同服務所取得的個人資料前,應以跳出不同視窗等方式供使用者點選,俾以取得其明示同意(unambiguous consent),僅只透過一般隱私條款,並不足以提供當事人清楚且一致的資訊(clear and consistent imformation)。 DPA希望Google不要再考驗他們的耐心,並揚言對Google處以1500萬歐元罰鍰,除非它在2015年2月底前完成改善。但面對DPA的最後通牒,Google僅回應,他們已經大幅修正了隱私權政策,很遺憾DPA仍作出這樣的決定,但他們將儘快與歐洲各國隱私監管機構就後續修訂方案進行討論。