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）。
美國發明法(Leahy-Smith America Invents Act, AIA)於今年度(2013)3月16日全面實施，係近年來美國專利制度的重要變革，茲就AIA第三階段生效的重點介紹如下: １.專利權申請制度的變革 為促進美國專利制度與國際接軌、保障發明人權利，專利申請權歸屬將由原本的「先發明制」(First to Invent)，改為發明人「先申請制」(First Inventor to File)。簡言之，是以「有效申請日」先後決定專利權歸屬。 2.新穎性標準的修改 修法後的新穎性標準係以「有效申請日」為斷。惟，新法仍保留新穎性寬限期（grace period）之規定，為避免採行「先申請制」而延宕發明技術公開之窘境，新法限縮申請人享有寬限行為的範圍，僅限於「發明人的公開行為」才不構成先前技術之公開。 上述兩項修法內容皆於3月16日正式生效。美國總統歐巴馬於2月的座談會中公開表示，AIA為其任內推動的重要修法，顯示政府欲藉由法制改革，打擊專利蟑螂濫訴的決心。
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）
因應京都議定書 1500家企業須揭露環境資訊經濟部將在近日研商成立「輔導推動委員會」，至遲在今年底、明年初推動環境資訊揭露制度。根據經濟部初步規劃，「企業環境資訊揭露」制度，將先鎖定京都議定書溫室氣體減量規範，要求企業揭露 CO2 排放量盤查資訊及減量努力與目標，並鎖定「環境數據」、「社會責任」及「環境活動」三方面，要求企業說明因應 CO2 減量的努力情形。 「環境資訊揭露制度」將依是否上市櫃及企業規模，要求不同程度的資訊揭露。上市公司，列為「義務性揭露」，必須將「環境資訊」列入重大訊息予以公開揭露；營業額達 1 億元以上的企業及上櫃、興櫃公司，屬「自願性揭露」，以漸進的方式，在該機制實施後二年內達到「完整環境資訊揭露」；中小企業則採取「鼓勵性揭露」。 今年 5 月間，證期局為保障國內投資人，曾強制 972 家電子電機上市櫃公司，以「重大訊息」說明公司因應歐盟有毒物質禁用指令（ RoHS ）的情形，此一要求僅為「環保支出」之資訊，並未要求說明未來因應對策及可能支出。故經濟部希望透過「環境資訊揭露」制度的建立，讓企業從被動提報「環保支出」，提升到主動揭露「環境資訊」，並逐漸建立企業環境會計制度，因應國際環保趨勢。
資訊安全與電子商務－談資訊安全通報機制