英國發布國家資料戰略（National Data Strategy）
英國數位、文化、媒體暨體育部（Department for Digital, Culture, Media & Sport）於2020年9月9日發布「國家資料戰略」（National Data Strategy），作為英國規劃其政府資料流通運用的整體性框架。數位、文化、媒體暨體育部長Oliver Dowden表示，資料為驅動現代社會經濟發展的關鍵。於今年COVID-19的全球疫情流行期間，政府、企業、組織等彼此及時共享重要資訊，除達成了防疫目標，更維繫了各層面的經濟生活。因此，本戰略則規劃活用此段期間獲得的知識與經驗，試圖透過資料的釋出流通與運用，讓英國經濟自COVID-19疫情中復甦，提高生產力與創造新型業態，改善公共服務，並使之成為推動創新的樞紐。
為優化英國資料的運用，本戰略提出了四個核心面向：（1）資料基礎（data foundation）：資料應以標準化格式，且符合可發現（findable）、可取用（accessible）、相容性（interoperable）與可再利用（reusable）的條件下記載；（2）資料技能（data skills）：應藉由教育體系等培養一般人運用資料的技能；（3）提升資料可取得性（data availability）：鼓勵於公共、私人與第三部門加強協調、取用與共享具備適切品質的資料，並為國際間的資料流通提供適當的保護；（4）負責任的資料（responsible）：確保各方以合法、安全、公平、道德、可持續、和可課責（accountable）的方式使用資料，並支援創新與研究。
基此，本戰略進一步提示了五個優先任務：（1）釋出資料的整體經濟價值：建立適切的條件，使資料在經濟體系內可取得且具備可取用性，同時保護私人的資料權（data rights）、以及企業的相關智慧財產權；（2）建構具發展性且可信賴的資料機制：協助企業家與新創人士以負責任及安全的方式使用資料，避免產生監管上的不確定性或風險，並藉以推動經濟發展。同時，也期待藉由機制的建立，鼓勵公眾參與資料的數位經濟應用；（3）改變政府運用資料的方式，提升效率及改善公共服務：以COVID-19疫情期間政府對資料積極運用為契機，推動政府間的整體資料有效管理、使用與共享措施，為相關作法建構一致性的標準與最佳實踐方式；（4）建立資料基礎設施的安全性與彈性：資料基礎設施為國家關鍵資產，應避免其遭遇安全或服務中斷的風險，進而導致資料驅動的相關業務或組織服務中斷；（5）推動國際資料流（international flow of data）：與國際夥伴合作，確保資料的流通運用不會因各地域的制度不同，而受到不當限制。
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
劉純妤，〈歐盟《歐洲資料戰略》〉，資策會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=67&tp=5&d=8433（最後瀏覽日：2020/09/21）。
Rosetta Stone是以製作語言學習軟體，教導顧客學習外國語言為主的一家公司，其總部是設立在美國之Virginia州。於2009年7月10日在總部所在地之地方法院對Google提起商標侵權訴訟，宣稱上個月Google之AdWords廣告政策的變更，其中針對商標的部份，會使得購買Google廣告之客戶包括盜版軟體業者等，可以使用未經實際商標權人許可之商標或近似之標語於其廣告內容中。 在Google搜尋引擎中之刊登廣告者可以選擇特定關鍵字來引出他們的廣告，一但顧客輸入這些關鍵字時，這些Google之廣告刊登者及讚助商連結等，也會出現在搜尋結果之中，讓顧客連上他們網頁，Google以此模式從中獲利。 Rosetta Stone表示Google此舉如同協助第三人”劫持”顧客去妨害其銷售及其商業行為。 Rosetta Stone之總顧問Michael Wu表示：「Google搜尋引擎幫助第三人去誤導顧客及不當使用Rosetta Stone之商標成為一個關鍵字使用在其廣告內文或是標題，導致於誤導顧客連結至他們的網站，而從此廣告刊登之業務中獲利。」Rosetta Stone擁有美國註冊之商標及標語如「global traveler」、「language library」、「dynamic immersion」、「the fastest way to learn a language guaranteed」而Google卻促使顧客對Rosetta Stone之商標造成混淆誤認甚至盜用於廣告上。 除Rosetta Stone之外，目前已有American Airlines及Geico等公司同樣對Google這樣的政策變更提起訴訟。 另一方面，Google之發言人表示：「尚未接到訴訟相關文件，不予置評」。
日本總務省公布「2010次世代寬頻整備策略」日本總務省遵照其「u化日本政策報告」（2004年12月公布）以及IT策略本部「IT新改革策略」（今年1月公布）之規劃方向，8月11日正式對外公布「2010次世代寬頻整備策略」，以2010年該國寬頻覆蓋率超過百分之九十，作為寬頻基礎建設整備之政策目標。 詳言之，依照前開策略之記載，一則希望2008年底該國所有市町村均得接取寬頻，以求消弭目前尚有部分地區根本無從接取寬頻之區域落差現象，再則預計2010年底，全國能有超過百分之九十的家庭得以接取上傳下載雙向速度均超過30Mbps之超高速寬頻。於此過程，固然原則上係由民間主導相關整備活動之進行，惟官方亦應本諸技術中立之立場，施行適切之競爭政策，規劃吸引業者投資之誘因；其中，位處偏遠、投資效益可能偏低之地區，宜藉由中央、地方、居民、業者等各界相互交流合作，並配合技術層面之進展，妥善進行。另外，宣導整備成果、開發創新應用、維繫安全環境等，均屬重要，亦應於前開寬頻整備過程一併積極推動，以利後效。
韓國中小企業暨新創事業部發布「韓國新創政策」，力求成為全球前三大「新創企業之國」韓國中小企業暨新創事業部（Ministry of SMEs and Startups, MSS）於2023年8月30日公布「韓國新創政策」（Startup Korea），是一項提供新創企業中、長期支持的全面性政策。 韓國中小企業暨新創事業部部長李泳（LEE Young）指出，韓國新創生態圈受政府積極推動創新創業政策以及鼓勵創業的大力支持不斷蓬勃發展。而政府創新創業政策在面對近年來勢洶洶的全球數位浪潮中，必須有所變革創新，方足以因應現今數位經濟時代下之產業轉型需求，從而在競爭激烈的全球市場中勝出。 「韓國新創政策」提出三大重點策略： （1）超越邊界（Beyond Boundaries）：MSS將打造國際級的創業生態新系統，以加速韓國新創企業與國際接軌。 放寬外國專業人才工作簽證（E-7 Visa）申請標準，向擁有創新技術發展可行性的外國新創提供創業家簽證（Startup Visa）和資金，以建立更具包容性的創業生態系統。 （2）團結一致（Solidarity）：MSS將推動政府民間攜手整合資金投入新創，同時還將為新創企業引介更多的財務資源。 設立「韓國新創基金」（Startup Korea Fund），由政府與民間共同投資，目標是到2027年時基金總規模可達2兆韓元，將以具先進科學和工程創新技術的深度技術（Deep Tech）新創，例如AI、半導體等為重點投資對象。此外，亦將透過更多元的投資和貸款模式，增加新創企業取得資金的管道。 （3）產業群聚、平等機會以及開放式創新（Regional Startup, Equal Opportunity + Open Innovation）：MSS將推動新創產業群聚生態鏈的發展，以及加速企業集團與新創企業的鏈結。 計劃建構新創產業群聚生態鏈，以帶動長期被忽視的區域產業發展可能性。例如將在定錨企業（Anchor Company）、大學以及研究機構緊密生活商圈中建設Space-K創業中心（Provincial Space-K）。又，推動新創與企業間之合作項目擴大到AI以及生物技術等十大新興產業。 藉由「韓國新創政策」，韓國力求實現新增5家百大新創獨角獸，以及成為全球前三大「新創企業之國」之目標。 面對全球數位轉型浪潮，台灣政府應從國際動向觀察政策趨勢，韓國中小企業暨新創事業部發布之「韓國新創政策」，非常值得我國參考借鏡。
美國國家標準暨技術研究院規劃建立「人工智慧風險管理框架」，並徵詢公眾對於該框架之意見美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險，於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF）之規畫並徵詢公眾意見，截止日為9月15日，並預計於10月發布正式報告。 依照NIST說明，公眾所建議之人工智慧風險管理框架，可促進人工智慧之可信賴性，其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」（accuracy）、「可解釋性」（explainability）、「偏見」（bias）等議題。此外，上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。 依現有公眾意見徵詢結果，其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期，必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之，當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時，如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費，將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者，從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民，故在設計系統時，應從預先設定之假設事實反面（counter-factual）思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題（例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」）。惟進行上述驗證需要大量社會資料，因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制，使這些社會資料可以被蒐集、使用。 此外，亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標，以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速，未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現，故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。 最後，目前也有許多徵詢意見指出，許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之，當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性，則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」（audit logs），惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料，因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標，為未來應持續關注之議題。