日本發布創新治理報告書，主張強化企業等對法規範形成的實質參與
日本經濟產業省於2020年7月13日發布「創新治理：實現Society5.0的法規與結構設計（GOVERNANCE INNOVATION: Society5.0の実現に向けた法とアーキテクチャのリ・デザイン）」報告書。其作成背景係依據日本在去（2019）年G20峰會時，基於大阪框架（大阪トラック、Osaka Track）下的「可資信任的資料自由流通機制（Data Free Flow with Trust（DFFT））願景，所提出的創新治理目標。該目標指出，過往的治理模式主要依靠法律規範，但明顯已追趕不及數位化與創新的快速步伐，致生新型態風險無法獲得有效控管、法律可能阻礙創新等問題，因而有必要革新治理模式，以掃除創新活動的障礙。基此，就上述創新治理模式的必要性與方式，日本召集國內外法律、經濟、科技、經濟等各界專家徵求意見進行討論，彙整後作成本報告書。
本報告書主張，應擺脫法規範的設計、法遵與執行，均由國家主導的傳統模式，建立提高企業參與規範擬定與實施程度的治理型態。具體主要包含以下作法：
（1）法規範制定層面：規範之制定方向，改以作成價值決定的目的導向為主。至於細節性的行為義務，包含企業如何在數位化的虛擬場域內，透過程式語言等途徑落實上述法目的，則應由該些企業、以及在虛擬場域活動的社群或個人等利害關係人共同參與擬定相關的指引或標準。
（2）法遵層面：如上（1）所述，未來法規範制定將轉為形塑價值與目的為主，不會明確訂定企業的行為義務，而交由企業來擬訂。企業所制定之行為規範能否達成法規範目的，則須仰賴企業主動揭露其法遵方法，供外界檢視。因此，除企業應採用創新手法達成法目的、並對內落實法遵事項的說明外，應運用各種內外部查核機制來控管風險。同時，應著手研發相關技術或措施，讓利害關係人得取用企業之即時資料，以隨時確認企業所採取方法有無達成法遵，實現有效監督。
（3）執法層面：政府應以企業之行為對社會產生影響的程度，作為執法標準。若遭遇AI參與決策而衍生的事故，不應歸責於個人，而應建立獎勵機制，鼓勵企業積極協助究明事故原因。另一方面，亦應推動訴訟與訴訟外紛爭解決機制的線上化（Online Dispute Resolution, ODR），例如共享經濟平台服務的認證機制與標準、就電商平台上發生的小額消費糾紛由平台透過公告罰則等方式抑止與處理糾紛。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
劉純妤
法律研究員 編譯整理
「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。
印度電力部公布「綠色氫能政策」，擬透過政策誘因建立綠氫產業鏈印度電力部（Ministry of Power）於2022年2月17日公布「綠色氫能政策」（Green Hydrogen Policy），宣告未來擬透過稅制、費用等誘因，建立綠色氫能產業鏈，以達到印度於COP26高峰會所承諾之減碳目標。 有鑑於綠色氫能是直接由再生能源電力所產生，故其相較於灰色氫能（註：由石化過程所產生之氫能）及藍色氫能（註：經碳封存之灰氫）而言，擁有更低之碳排放，有助於印度於COP26高峰會所承諾之減碳目標。然於技術或經濟層面而言，綠氫成本因為其產生、運輸、儲存過程要求相當高之費用以及成本，故遲遲無法普及，印度電力部為增進業者建立氫能產業鏈之經濟誘因，於2月17日公布前揭政策，以為因應。 印度電力部前揭政策，擬針對用地、電力市場等法規進行調適，相關法規調適重點如下： 定義綠色氫能為「直供」或「轉供」再生能源電力電解所得之氫能，也包含生物質能所生產之氫能。 於2025年6月30日前營運之綠色氫能生產業者，可免除25年之州際電力傳輸費用。 前揭綠色氫能生產業者，其所使用之電力可以是就地自再生能源發電設備取得（co-located），也可以是透過電力傳輸自其他再生能源發電設備所取得，不論該綠色氫能業者是否實際營運再生能源發電設備。 綠色氫能生產設備可被視為再生能源發電設備，被設置在相關用地上，並且，將開放綠色氫能設備設置於商港區域，以利綠氫出口。 因生產氫能所消耗或購買之再生能源電力，可計入RPS或RPO（Renewable Purchase Obligation）義務容量當中。 各州輸配電業，應允許綠色氫能生產業者加入電力交易市場。 承上，綠色氫能生產業者可進入餘電交易（banking）市場，並且餘電交易手續費應不超過「前一年度再生能源FIT價格」以及「當月日前交易市場之平均交易價格」間之差額。以避免氫能業者因經濟理由而被排除於餘電市場外。 但不論如何，對於印度而言，綠色氫能還只是發展初期階段，目前綠色氫能價格為每公斤3至6.5美元，而印度政府目標是於2030年將其降至1美元。對於大量仰賴能源進口之印度而言（85%石油及53%天然氣為進口），綠色氫能對於該國之能源自主有著相當重要的角色，因此印度政府將不餘遺力發展氫能。
英國個人資料保護最新案例發展及其對我國法制之啟示 中國要求互聯網企業隨著消費者擔憂程度提高應加強數據隱私在越來越多消費者擔心部分企業以進行大數據研究名義竊取、交易或透露個人資料之行為，侵犯消費者隱私情況下，中國政府已要求互聯網企業加強對個人資料之保護；這並非中國當局第一次要求互聯網企業加強數據隱私保護，中國消費者協會(China Consumers Association, CCA）亦曾示警，中國大量智慧型手機應用程式正在蒐集過多個人資料，包括但不限於用戶位置、聯絡人清單及手機號碼。 中國互聯網金融協會(National Internet Finance Association of China, NIFA)於 11月初發表聲明提及：「未經消費者同意，會員組織不得蒐集、利用或向第三方提供消費者個人資料。」、「所有會員機構都應承擔保護個人資料之個人責任。如發生問題，應立即予以改善並報告給協會……消費者風險警示亦應加強。」，該協會亦向所有會員機構提出警告，對數據隱私之改善措施應承擔個人責任。 中國互聯網企業讚揚AI工具可使用海量數據以增強消費者體驗之優點，然它們不得不靈活應對消費者對如何蒐集與利用個人資料日益增長之焦慮，而中國政府目前正起草制定有關個人數據隱私保護法律，以解決日常生活伴隨著多方數位體驗而生之敏感問題。