澳洲及紐西蘭公路監理機關聯合會(Austroads)於2020年3月18日發布「輔助駕駛及自動駕駛車輛之駕駛人教育及訓練報告(Education and Training for Drivers of Assisted and Automated Vehicles)」,該報告目的在於研究有哪些技巧、知識與行為,為目前與未來人們使用具有輔助或自駕功能車輛所需具備的;並檢視註冊與發照之相關機關應擔任何種角色,以確保駕照申請人具有足夠能力以使用相關科技。報告中所關注之輔助與自駕車輛,為具有SAE自動駕駛層級第0至第3級之輕型或重型自駕車輛;目前澳洲道路規範並未禁止第3級之自駕車使用,但駕駛人仍應保持對車輛之控制且不得同時進行其他行為。
報告認為目前之駕駛執照發照架構尚不需改變,但註冊與發照機構仍可於輔助與自動駕駛車輛的學習與評估中扮演一些角色,包含:
未來澳洲及紐西蘭公路監理機關聯合會將繼續發展相關計畫以實施本報告中之相關建議,以使教育訓練系統更加完善。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
2025年6月19日,英國《2025年資料(使用與存取)法》(Data(Use and Access)Act 2025,下簡稱DUA法)正式生效。DUA法的宗旨是在《英國一般資料保護規則》(United Kingdom General Data Protection Regulation, UK GDPR)的基礎上,放寬在特定情形下執法機關、企業與個人使用資料的限制,以提升資料管理及使用的便利性。 DUA法預計將於2025年8月開始分階段實施,重點如下: (1) 放寬自動化決策(Automated Decision-Making, ADM)條件:依據UK GDPR規定,個人有不受純粹基於自動化處理且產生法律效果或類似重大影響之決策所拘束之權利。此項規範確立自動化決策之原則性禁止,僅於符合特定例外事由時始得為之。DUA法則放寬此一限制,未來企業只要確保有向當事人提供自動化決策的資訊、決策結果申訴的管道,以及得人為干預設計之保障措施以後,即可做出對個人有重大影響的自動化決策。 (2) 資料主體存取請求權(Subject Access Request, SAR)規範明確化:當事人有權向持有自身個資的單位請求查閱,DUA法明訂組織在收到請求後應回應的時間,而當事人請求的範圍也應合理且合於比例,避免組織浪費人力搜索不重要的資訊。 (3) 建立有效申訴管道:規定任何使用個人資料的組織都必須設立有效的申訴機制、提供電子化申訴管道、並回報處理結果,若訴求未獲得解決,當事人即可向英國資訊專員辦公室(Information Commissioner’s Office, ICO)提出申訴。 (4) 科學研究得採概括同意機制,商業研究亦屬適用範疇:DUA法明確指出,基於科學研究目的,研究人員於確保適當個人資料保護措施之前提下,得以概括同意(broad consent)方式取得當事人之同意,以利進行科學研究活動。DUA法並明確界定科學研究之範疇可涵蓋商業研究(commercial research),擴大其適用領域。 (5) 允許網站直接使用Cookie:網站與應用程式的儲存與存取技術(Storage and Access Technologies)在低風險情況下,可不取得使用者事前同意,即紀錄使用者瀏覽紀錄。 DUA法將於2025年8月開始分階段實施。如何在科技發展的便利性與個人資料的安全性間取得平衡,是當代社會不容忽視的議題,可持續觀察追蹤英國施行DUA法的成效供我國參考。
WIPO公布《2021年世界智慧財產權指標報告》全球商標註冊申請在疫情影響下仍大幅上升2021年11月8日,世界智慧財產權組織(World Intellectual Property Organization,簡稱WIPO)發布2021年《世界智慧財產權指標報告》(World Intellectual Property Indicators Report,簡稱WIPI)。報告指出全球的商標申請在2020年成長了13.7%、專利成長1.6%、外觀設計成長2%。WIPO執行長表示:「WIPO世界智慧財產權指標報告證實,儘管世界經濟出現數十年來最嚴重的緊縮,但智財權申請——一個強而有力的創新指標——在疫情期間展現出非凡的復原力」。本報告以2020年度,蒐集自世界各地150個官方智財組織、以及WIPO的申請、註冊和延展的統計數據為依據,分析全球智慧財產權活動,範圍涵蓋專利、新型、商標、工業外觀設計、微生物、植物品種保護和地理標誌。 WIPO每年皆會收集和分析官方智財統計數據,發布年度WIPI報告,為政策制定者、商業領袖、投資人、學者和其他欲了解、分析智財生態宏觀趨勢的人提供全球智財資訊。
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。
JST(日本科學技術振興機構)發表關於大學智財的政策建言於回顧過去10多年來在大學智慧財產相關的政策措施以後,日本科學技術振興機構(JST)智慧財產戰略中心於7月5日就「政策建言-回首長達十多年的大學智財相關政策措施並探求今後的發展」總結作出發表。根據外識學者專家所組成的JST智慧財產戰略委員會所作成的研議,其就大學智財此後所追求的目標願景,以及為達成該願景各個部門(政府、大學、技轉中心與JST)各自所應扮演的角色提出了整體的建議。 在建言中提到,大學智財的目標願景乃在於「以未來運用為導向擬定智財策略」與「確保研究成果轉化智慧財產,積極回饋國民社會」,並列舉各部門為達成目標願景所應執行之任務。 建言中主要提到的各部門任務如下所述: 【日本政府的任務】 ‧對於大學的智財評價,不應只限授權金收入,也應考慮共同研究、創新育成(由大學孕育而生的新創企業)的創出效果。 ‧應建構於獲得革新性的研究成果時,能夠搶先取得基礎專利、強化週邊專利的策略性的、機動性的強而有力的智財支援體制。 【日本大學、技轉中心的任務】 ‧為創造強勢的專礎專利,應能確保具備優秀判斷力的人材,與應進行充分的先前技術檢索。 ‧應以大學成果的早期實用化為導向,推進與中小、新創企業的合作關係。 ‧思考大學間、技轉中心間多樣而有效果的合作形態,積極謀求提升技轉機會。 ‧強化對學生與研究者的智財教育與智財進修。 【JST的任務】 ‧研析早期而積極的智財發掘與迅速而機動的資金投入等等主動性的支援模式。 ‧進行熟悉海外技術移轉的專業人材的配置與培育,且就對大學專利之權利侵害提供設置諮詢窗口等的支援措施。 ‧促進大學閒置專利的海外技術移轉。 ‧研議於鉅額資金投入而有多數大學、企業參與之特定大型計劃的場合,不受日本版the Bayh-Dole Act條款的限制,而由特定公共的機關等執行專利的管理。