歐盟執委會(European Commission, EC)於2020年6月23日發布2020歐洲創新計分板報告(European Innovation Scoreboard 2020, EIS),其以「整體結構條件」(Framework conditions)、「投資」、「創新活動」和「影響力」(Impacts)四大指標評比歐盟成員國以及其他歐洲國家的研究與創新績效、創新環境等;各指標下再細分為10個次標和27個子標,例如人力資源、友善創新環境建構、政府部門研發創新支出、企業專業職能訓練、專利與商標申請、高科技產品出口等。
歐洲計分板將歐盟會員國創新表現分為四組,以2020年綜合創新能力分別為:(1)創新領導者(Innovation Leaders):包含丹麥、芬蘭、荷蘭、瑞典等國,為創新表現大於歐盟成員國平均創新度20%以上者;(2)優秀創新者(Strong Innovators):包含奧地利、比利時、法國、德國、葡萄牙等,創新表現大於歐盟成員國平均者;(3)中等創新者(Moderate Innovators):包含希臘、匈牙利、義大利、西班牙、波蘭等國,其創新表現小於歐盟平均者;以及最後一組(4)適度創新者(Modest Innovators):包含羅馬尼亞及保加利亞,為創新表現低於歐盟平均之50%。
此外,在各特定領域上,該報告亦有對不同國家進行排名。例如在創新研究體系領域,表現最好者為盧森堡、丹麥、荷蘭;中小企業帶領創新則以葡萄牙和芬蘭表現最佳;創新協力合作(Innovation linkages and collaboration)以奧地利、比利時、芬蘭最佳。而在全球綜合創新表現上,南韓為創新表現最佳,其向加入專利合作條約(Patent Cooperation Treaty, PCT)國家提交之專利申請數、商標申請數、設計專利申請數量最多,分別為世界其他先進國家的2-10倍不等(申請數量以每十億GDP為一單位計算);其次是加拿大、澳洲、日本、歐盟、美國與中國。歐盟已是第二年超越美國,並在其他主要競爭者中(美國、中國、巴西、俄羅斯、南非等)保持優先,唯優勢差距開始減少。此外,EIS跨年度分析評比,是以歐盟2012年創新表現為基準。報告中將歐盟2012年之創新表現預設為100,在2012-2019年間,中國的創新表現評分自79成長至97,而美國則在93-99間穩定變動;特別是2019和2020兩年,美國創新表現均維持在99,而無顯著之進步。故報告預測若依此趨勢,中國創新表現將在近年超越美國。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
日本因應各先進國家近年於開放科學概念下,政府資助研發計畫研究資料管理及開放之倡議與制度化推展趨勢,內閣府於2015年提出開放科學國際動向報告書,並在第5期科學技術基本計畫與2019年統合創新戰略中規劃推動開放科學。上述政策就研究資料管理開放議題,擬定了資料庫整備、研究資料管理運用方針或計劃之制定、掌握相關人才培育與研究資料運用現況等具體施政方針。在此背景下,內閣府於2018年設置「研究資料基盤整備與國際化工作小組(研究データ基盤整備と国際展開ワーキング・グループ)」,持續檢討日本國內研究資料管理、共享、公開、檢索之基盤系統建構與政府制度、國家研究資料戰略與資料方針、國際性層級之推動方向等議題,在2019年10月據此作成《研究資料基盤整備與國際化戰略》(研究データ基盤整備と国際展開に関する戦略)報告書,形成相關政策目標。 本報告書所設定的政策目標採階段性推動,區分為短期目標與中長期目標。短期預計在2020年前,正式開始運用目前開發測試中之研究資料基盤雲端平台系統(NII Research Data Cloud, RDC),針對射月型研發計畫研擬並試行研究資料管理制度,建構詮釋資料(metadata)之集中檢索體系,並建立與歐洲開放科學雲(EOSC)之連結;中長期目標則規劃至2025年前,持續調適運用RDC,正式施行射月型研發計畫之研究資料管理制度,確立共享與非公開型研究資料之管理框架,蒐整管理資料運用現況之相關資訊,並逐步擴張建立與全球研究資料共享平台間之連結。
安全至上 監看有理?-論工作場所電子郵件監看法制爭議 日本發布AI利用者的安全性報告,呼籲企業強化AI利用過程中的營業秘密保護管理措施日本獨立行政法人情報處理推進機構(Information-technology Promotion Agency,下稱IPA)於2026年4月2日發布AI利用者的安全性報告(下稱安全性報告),並呼籲企業強化AI利用過程中的營業秘密保護管理措施。 近年來,以生成式AI為首的人工智慧技術及其應用急速發展,但另一方面,針對AI開發與運用所衍生之安全性風險亦層出不窮。IPA針對其於今(2026)年1月發布之10大資訊安全威脅中的第三位風險,即AI應用所帶來的網路風險,發布安全性報告,期協助企業降低AI利用過程中的營業秘密外洩風險。 安全性報告指出,有高達67%的企業職員會透過個人帳號使用生成式AI,且有高達77%會直接將公司內部資料「複製貼上」到生成式AI對話框。由於雲端AI係藉由網路串接方式提供AI服務,因此人員若將企業之營業秘密輸入AI中,即意味著將企業之營業秘密提供營運AI服務的外部企業。此外,在雲端AI中輸入企業之營業秘密,除了該營業秘密可能會被作為學習資料,用於訓練AI以外,其他企業亦可能透過該雲端AI輸出之內容取得該營業秘密,潛在高度洩密風險。準此,安全性報告提醒企業勿在具備網路串接功能之雲端AI上傳包含企業營業秘密之資料,並呼籲企業透過諸如將AI瀏覽器區分為企業內部使用與外部使用之方式,強化內部營業秘密保護管理措施,以避免洩密風險。 企業如欲於內部導入AI應用以提升業務效率,可參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心(資策會科法所創智中心)發布之《營業秘密保護管理規範》、《營業秘密管理指針2.0》,建立營業秘密管理措施或相關機制,避免在使用AI提升業務效率的同時,導致具備機敏性或屬於營業秘密之資訊外洩。 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)
FTC提供意見給NHTSA有關隱私權和車輛對車輛通訊(V2V)美國聯邦貿易委員會(FTC)針對國家公路交通安全管理局(NHTSA)的行政命令提出建議,就有關車輛到車輛通信(V2V)之事宜,FTC長期作為負責保護消費者隱私與安全的聯邦機構,FTC認為NHTSA在行政命令中採取隱私和安全問題考慮是非常適當。 在FTC的建議評論指出,FTC針對物聯網的的資訊安全疑慮,同樣也會適用在消費者的車輛收集的隱私和安全問題。FTC認為NHTSA的協商支持作法,基於流程的可解決隱私和安全隱患,其中包括隱私風險評估。該評論還讚揚NHTSA設計一個V2V系統來限制收集和存儲僅是供應其預期的安全目標的數據。 美國每年都會有上千人意外死於汽車意外事故,NHTSA研究指出,汽車相撞的原因多數情況下在於資訊的不透明,如果汽車之間可以「相互溝通」,讓駕駛彼此知悉對方的情況,就能減少碰撞事故。 「V2V」係指vehicle-to-vehicle,是規劃建立於汽車之間的通信網路。在這個網路中,汽車之間能夠互相傳送數據,告訴對方自己的狀態和行為,也了解其他車輛的狀態和行為。但是目前V2V各家發展的標準不一,因此假設福特的車如果不能跟其他廠商的汽車溝通,技術再好也沒用。 也因此,NHTSA在官網上公告規則,宣布將制定「V2V」通信技術標準的法規。也就是說,NHTSA將要制定一個統一的標準,來確保汽車之間溝通使用的是同一種語言。在最新的一份報告中,NHTSA詳細說明了「V2V」通信技術的軟硬體標準。它包括部署該項技術可能需要的硬體設施及其費用,汽車之間溝通的資料類型,以及該技術將如何提醒司機。此外,還覆蓋了「V2V」通信技術的安全細則,以及它將如何加密以避免竊聽和侵犯隱私。 在使用者和廠商都關心的資料外洩方面,NHTSA表示,資料本身將不包含個人身份資訊,並且將會被保密。目前提出的方案裡包含兩套數據,其中一個包含核心資訊:如位置、速度、駕駛方向、剎車狀態、車輛尺寸等。這些資料將即時更新並相互傳播。第二套數據則會更加複雜,只有在數據發生變化時才會相互傳輸。它包括汽車輪胎是否漏氣,前燈是否打開,保險杠的高度,是否行駛在密集人群中等。