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」
特別301報告(The Special 301 Report)是由美國貿易代表署(Office of the United States Trade Representative, USTR)公布之關於世界各國智慧財產權年度報告。1988年,美國國會修法增訂「特別301條款」,要求美國貿易代表署針對智慧產權保護或市場開放程度不足之國家,按嚴重程度於特別301報告中分列為「優先指定國家」(Priority Foreign Country)、「優先觀察名單」(Priority Watch List)和「一般觀察名單」(Watch List),並對「優先指定國家」啟動調查及協商談判。 美國每年對世界各國是否有效保護智慧財產權進行審查,並提出特別301報告。報告羅列範圍廣泛,包含: 世界各國智財權保護以及執法有效性; 網路銷售各種盜版及仿冒商標之商品情形; 世界各國貿易壁壘(market access barriers),例如貿易市場不透明、歧視性、或其他限制貿易的措施等,是否妨礙取得醫療保健(healthcare)或其他受智財權保護的資訊。 2019特別 301 報告(2019 Special 301 Report)於2019年4月公布。其中加拿大因簽署了《美墨加協定》(United States-Mexico-Canada Agreement, USMCA),實質改善加拿大智慧財產權環境,因而加拿大已從優先觀察名單轉為一般觀察名單。此外,中國連續15年被列入優先觀察名單,報告認為中國迫切需要進行基本的結構性改革,加強智財權保護。我國自1998年起被列入一般觀察名單,直至2009年除名,至今均未上榜,亦表美國肯認我國的智財保護發展。
遊戲內容標示不實,FTC將開罰許多玩家所引頸期待的遊戲:『橫行霸道:聖安地列斯』( Grand Theft Auto: San Andreas )在今年風光上市。其遊戲的內容不僅可以欣賞到 洛杉磯、舊金山與拉斯維加斯等地維妙維肖的城市風景外,更可以滿足玩家瘋狂的想像,如:殺人放火、參與幫派火拼等。但也由於遊戲內容充斥過多的血腥、暴力與色情情節, 根據美國分級制度 Entertainment Software Rating Board ( ESRB )的分類,本遊戲應該是屬於「只限成人( AO, Adults Only )」,不過本遊戲在說明書上只有標示 M ( Mature )等級,意指適合十七歲以上的人購買。 Rockstar 公司的行動違反廠商自律以及欺騙消費者。對 FTC 來說,這是非常嚴重的問題, FTC 並且警告 Rockstar 公司須對產品重新包裝並標示,如不改善,將處以高額的罰款
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。
論數位環境下個人資料保護法制之發展與難題-以「 數位足跡」之評價為核心