澳洲2020年5月全國數位經濟與科技會議會後聲明
澳洲產業、科學、能源及資源部（Department of Industry, Science, Energy and Resources）於2020年5月15日舉行全國數位經濟與科技會議，並於會後發表「2020年5月全國數位經濟與科技會議會後聲明」。本次會議由澳洲產業科學能源及資源部部長擔任主席，邀集各州、領地地方政府的創新或科技部門首長，以視訊方式研商COVID-19疫情後如何整合澳洲企業的數位能量，並使澳洲在2030年成為全球數位經濟的領先者。
聲明中首先肯定澳洲數以萬計的企業在面對COVID-19疫情時所展現的危機應對能力與提出各式數位科技解決方案，用以支持員工、服務消費者、提出資源供應的替代方案、溝通利害關係人等，有效地提升了營運與財務上的效率。而政府則藉由提供各式財務、社會保險與稅務上的支援措施，並持續針對個別情況規劃最適的支援方案。
聲明指出根據研究，數位工具將能協助小型企業每週節省約10小時的工時，並提升約27%的營收；若乘上澳洲全國小型企業的總數，等於每週可省下約2200萬小時的工時，並可年增約3850億元的營收。企業在疫情期間所採取的數位科技解決方案是未來推動營運模式數位轉型的契機，因此在疫情後整合澳洲官方與民間的數位能量，將是疫情後經濟復甦與未來經濟成長的關鍵。
聲明指出與會聯邦及地方政府相關首長已達成共識，將組成「數位經濟與科技資深官員小組」（Digital Economy and Technology Senior Officials Group），專責整合聯邦政府與地方政府的數位政策。本小組將提出數位經濟政策與企業所需的支援措施，用以加速數位轉型與COVID-19疫情後的經濟復甦，包含完成人工智慧及自主系統能力地圖（Artificial Intelligence and Autonomous Systems Capability Map），來找出尚待強化的能力與可加強合作的契機。
此外本小組將合作推動數位與資通安全工作、關鍵技術法規鬆綁，以協助減少企業法遵障礙並支持數位經濟成長。COVID-19疫情下揭示澳洲推動數位轉型的重要性，期許本小組能有效整合數位能量並填補數位落差，未來將每年召開三次全國數位經濟與科技會議，追蹤澳洲數位經濟與科技生態系的推動情形，並聽取資深官員小組的定期工作報告。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
范晏儒
專案經理 編譯整理
歐盟COVID-19疫情位置資料和接觸追蹤工具使用指引，資訊工業策進會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=5&i=180&d=8458&no=67 （最後瀏覽日：2020/06/05）。
英國街頭塗鴉藝術家班克斯（Banksy）曾因不齒資本主義商業行為而說過「著作權是為失敗者而設（copyright is for losers）」，然而近期卻因一場義大利展覽販賣未經其授權之塗鴉藝術週邊商品而提出商標侵權等訴訟。 去（2018）年底負責掌管班克斯智財權事務的Pest Control公司（後稱Pest Control公司）對一家義大利公司提告，該公司於米蘭文化博物館（MUDEC）籌辦名為「The art of Banksy. A visual protest」之展覽，儘管展出中之作品皆為原著或授權印製，然而該展覽紀念品店販售了未經授權之周邊商品，如筆記本、文具及明信片等。今（2019）年一月米蘭法院提出臨時裁決要求該展覽停止販售該些屬於班克斯品牌之重製商品，不過針對展覽擅自利用班克斯圖樣作為廣宣素材這一部分，法院確認為該些圖樣的使用屬於展覽行銷之必要之途，因此並無侵權。 在訴訟中，Pest Control公司主張以「班克斯（Banksy）」為名以及其著名之兩幅著作「手持氣球的女孩（Girl with balloon）」與「擲花者（Flower thrower）」之商標權與品牌，儘管法院認定該些註冊商標之有效性，但班克斯勢必開始透過商品或服務之行銷以持續使用該些商標權，才能維持權利之有效；此外，本訴訟並未主張著作權，其主要考量在於維護藝術家之神秘感─班克斯一直以來隱姓埋名地在街頭塗鴉創作，若Pest Control公司主張著作權，將同時公開班克斯之本名，此將降低班克斯一直以來營造之神祕氛圍而減損其作品之藝術價值。 儘管Pest Control公司為班克斯贏得了本次的訴訟，然而對於一向反對資本操作的班克斯而言，勢必再次評估藝術品牌之經營是否接受並採納市場導向的商業機制，以同時獲得商業智財法律之保護。換句話說，必須持續使用商標權與投入品牌經營以強化相對應之智財權。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）」
英國為打造有利新創環境著手討論修訂主板上市規則英國於三月份發布2021年度財政預算案，其中說明為鼓勵新創企業（快速成長型企業）發展而公布了八項策略，包含：立即提供救濟以抵抗新冠肺炎帶來的風暴、政府成立新基金「Future Fund: Breakthrough」投資新創企業、企業激勵員工措施（EMI）之重視、發行高科技技術簽證、培養下一世代人才、新創企業協助成長計畫（針對數位化及企業管理）、研發稅收減免計畫之修正以及英國主板上市規則之修正。 其中英國主板上市規則之修正部分，主要委託外部專家Lord Hill信行獨立審查。經審查後專家提出15項建議，包含： 財政部須向議會提交一份年度報告，並於報告中說明已採取或即將採取之專家建議。 財政部應隨時注意英國金融行為監理總署 （Financial Conduct Authority, FCA）是否為英國打造適合新創企業發展並擁有良好監管之公開市場。 應於優質板（Premium Listing）開放上市公司使用雙層股權結構，但須搭配相關監管措施以維持良好公司治理。 重新定義、命名標準板（Standard Listing）。 修正並降低股權分散之要求，並建議依據不同規模公司設置不同分散比例。 放寬特殊目的收購公司（Special Purpose Acquisition Company, SPAC）限制，同時為保護一般投資人建議新增「異議股東股份收買請求權」。 建議修正公開說明書相關部分，如：放寬豁免規定、允許使用替代文件。 建議考量於英國二次上市之企業毋庸另行製作公開說明書，而允許使用於其他國家上市之公開說明書。 建議修正董事以及發行人責任，促使其提供前瞻性訊息。 擴大科技研發公司上市時豁免獲利之要求至其他新創企業。 建議降低優質板歷史財務文件之要求。 考量如何運用科技提高一般投資人參與公司治理。 修改上市規則以利提高公司籌資之效率。 審查現行公開發行相關規則，確定各規則均有符合設立目的。 放寬廣泛金融生態系統限制，如：放寬養老基金投資限制、解決競爭稅收環境以及中小企業研發優惠。
日本發布新版之農業資料利用推動報告，並透過資料交換及利用機制確保資料共享及協作日本農林水產省於2025年9月在智慧農業網站上發布新版之農業資料利用推動（下稱報告），其內容包含2025年通過閣議決定之食材、農業、農村基本計畫，並指出為確保農業數位資料與人工智慧（下稱AI）之間的串聯應用，農業資料合作基礎平台（下稱WAGRI）的建立與資料協作、共有、提供功能是其不可或缺的要素。 報告指出，透過各式農業數位資料的蒐集與整合，諸如過往作物收成量資料、市場價格資料、土壤資料、農地資料、氣象資料等，並經過統合及分析後，可以達到提升作業效率及收益、減少勞動作業時間與器材損耗，以及降低環境負荷之效果。截至2025年9月為止，WAGRI網站上已提供高達223種農業數位資料相關的API，供農業領域從業者介接運用，並作為未來開發農業領域基礎AI模型的前置準備。 此外，報告亦指出WAGRI已於日本全國範圍內蒐集大量的農業數位資料，用以開發農業領域之基礎AI模型，並預計於2026年在WAGRI網站上提供基礎AI模型服務。未來農業領域從業者可透過WAGRI網站提供之基礎AI模型服務，輔以自身之農業數位資料，建立符合自身農業場域特性之特化型AI模型。 然而，報告亦指出不論是農業數位資料的API介接運用，還是將農業數位資料用以開發基礎AI模型，農業數位資料之法制配套仍需整備。因此，除了資料權屬等關係釐清外，報告特別提出於AI開發應用、資料共享之模式下，尚須建立「涵蓋資料整體生命週期之資料交換及利用機制」，包含資料對外公開之選擇權、資料提供之事前同意權、資料安全管理對策，以及資料刪除請求權等範圍，以確保農業數位資料在利用前的安心共享與協作。 我國政府如欲於農業領域發展基本AI模型，除應於全國範圍內蒐集大量之農業領域數位資料外，亦應建立串聯資料整體生命週期之資料交換及利用機制，以降低農業數位資料之間的協作風險。 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）
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。