2021年1月6日,美國聯邦首席資料長委員會(Federal Chief Data Officers Council, 後稱CDO Council)向美國國會提交報告,報告中指出今年度的工作重點之一將放在促進聯邦政府跨機關的資料共享,以極大化政府資料的價值。
CDO Council是根據2018年的《實證決策基本法》(Foundations for Evidence-Based Policymaking Act of 2018)所設立,並於2020年1月正式召開第一次會議,該委員會的成員包含聯邦政府各部會的首席資料長(Chief Data Officers, CDO)。該委員會的任務是加強各部會利用資料作為戰略資產的能力,促進聯邦政府資料的管理、使用、保護、傳播和衍生,以達到聯邦資料戰略(Federal Data Strategy)所設定的目標。
美國農業部首席資料長兼CDO Council主席Ted Kaouk表示,以農業部所建置的農業資料共通平台(Ag DATA COMMONS)為例,農業部所屬機關間透過資料共享,已產生許多應用。
譬如:該部所屬的食品與營養局(Food and Nutrition Service, FNS)利用經濟研究局(Economic Research Service, ERS)統計的糧食不安全(Food Insecurity)資料,推動食物箱計畫(Farmers to Families Food Box Program);農業部所屬風險管理局(Risk Management Agency, RMA)使用平台上其他單位的資料,作為作物保險(crop insurance)的決策依據;農業部所屬食品安全和檢驗局(Food Safety and Inspection Service, FSIS)使用平台上其他單位的資料,來追蹤肉品加工廠的狀況。
CDO Council於去(2020)年10月成立了一個資料共享工作小組(Data Sharing Working Group),負責研究聯邦政府各機關間資料共享的使用案例,希望透過這樣的努力,強化聯邦政府的資料治理,產生高品質與即時性的資料,以此作為政府的決策依據。
歐洲創新理事會發布2026年EIC技術報告,揭示25項深具發展潛力的新興技術訊號 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年05月25日 歐洲創新理事會(European Innovation Council, EIC)於2026年3月30日發布「2026年EIC技術報告」(EIC Tech report 2026,下稱EIC報告),提出25項新興技術訊號(signal),亦因相關技術極具發展潛力,將可能塑造歐洲未來的科技創新、產業和市場。 壹、事件摘要 EIC根據歐盟展望歐洲(Horizon Europe)科技研發架構計畫之申請、補助及專案管理資料,並涵蓋旗下近五年探路器計畫(EIC Pathfinder)、轉型器計畫(EIC Transition)及加速器計畫(EIC Accelerator)等超過13,380 件提案與獲補助案件,透過資料探勘及專家評估進行前瞻技術掃描,歸納出25項深科技新興技術訊號,並強調相關技術目前處於低至中度成熟階段,但已顯現未來發展潛力與創新性。 貳、重點說明 一、EIC報告辨識25項新興技術訊號,並分為三大領域 (一)數位與太空技術(Digital and space technologies) 1. 技術重點 此領域共9項技術,主要涉及先進半導體、安全運算架構、AI系統、量子通訊,以及太空基礎設施,顯示歐盟將數位主權、資訊安全及太空能力視為核心布局方向。 2. 技術簡介 9項技術包含:用於先進記憶體與憶阻裝置的二維材料(2D materials for advanced memory and memristive devices),有助於新型記憶體及神經形態運算技術發展;可量產之工業電磁設備的MXene二維奈米材料製造技術(Scalable MXene manufacturing for industrial electromagnetic applications),可應用於通訊、汽車電子、感測與新世代無線基礎設施;用於建立無須信任節點量子網路的量子中繼站(Quantum repeaters for trusted-node-free quantum networks),可突破量子通訊距離限制,使量子訊息於數百甚至數千公里距離下被安全傳輸;用於分散式及聯邦式學習之AI系統中的零信任架構(Embedded Zero Trust Architectures for distributed and federated AI systems),可強化對AI模型與資料運算的控制能力;應用於新興自我組織及資源效率系統之仿生AI技術(Bio-inspired AI for emerging self-organising and resource-efficient systems),借鏡神經科學、認知科學與演化生物學原理來設計AI系統,使其具備更高適應性、穩健性與資源效率;將自適應代理人用於開放動態環境中之具身AI技術(Embodied AI for adaptive agents in open and dynamic environments),將感知、內部認知、模擬行動能力等緊密結合之AI系統,並於開放環境中持續互動學習,主要用於支撐機器人、AI自主代理、數位孿生,以及其他需連續決策、長時程的智慧系統;用於大規模且可通訊中斷之衛星運作的邊緣運算技術(Edge computing for scalable and loss-tolerant satellite operations),將資料處理分析能力直接部署於衛星或軌道平台上,使其即時篩選、分類與判讀資訊,並支援自主決策,可用於深空任務、地球觀測、太空碎片管理;用於特殊太空環境之石墨烯塗層與複合材料(Graphene-based coatings and composites for performance-critical space systems),將石墨烯整合為薄膜、塗層、填充材料,提升太空機械之強度、阻隔能力及輻射防護效果,並廣泛應用於太空領域;用於軌道基礎設施維護與再利用之先進太空維修機器人技術(Advanced in-space servicing robotics for orbital infrastructure maintenance and reuse),使機器人於太空環境下進行機械操作、檢查、維修、對接等複雜性任務。 (二)清潔和資源效率技術(Clean and resource-efficient technologies) 1. 技術重點 此領域共7項技術,此類重點在於資源回收、水汙染處理與資源再利用、提升能源效率及綠色建築技術等,反映歐盟將淨零轉型與關鍵原物料供應安全一併納入政策目標。 2. 技術簡介 7項技術包含:用於再生金屬回收與生物復育之微生物採礦技術(Microbial biomining for secondary metal recovery and bioremediation),運用微生物與金屬間的交互作用,實現金屬回收,並同時修復重金屬污染之生物技術;用於低耗能海水淡化與水處理之電容去離子技術(Capacitive deionization systems for low-energy water desalination and treatment),新穎、低用電之新型水處理技術,用於海水淡化、工業及都市廢水處理、重金屬或養分去除,以及分散式水資源處理與回收;去除污染物之電化學水處理技術(Electrochemical treatment systems for destruction of persistent contaminants in water),利用電化學反應在水中直接化學轉化或礦化分解全氟及多氟烷基物質(PFASs)、微塑膠及奈米塑膠等高度持久性污染物之水處理技術;用於低溫及中溫廢熱回收之先進熱電發電材料技術(Advanced thermoelectric materials for low- and mid-temperature waste heat recovery),將交通建築系統與回收產業中之低溫及中溫廢熱能,轉為電力的材料技術,可提升能源效率,並降低對外部能源與關鍵材料的依賴;用於固態熱電轉換與感測之熱激發自旋電子材料技術(Spin-caloritronic materials for solid-state heat-to-electricity conversion and sensing),利用熱梯度引發之自旋電流與磁性激發產生電能的材料技術;用於預測材料製造之結合數位孿生之反算設計技術(Inverse design with digital twins for predictive materials manufacturing),運用AI驅動之逆向設計方法,以目標性能反推材料配方與結構,並透過數位孿生模擬真實環境表現,建立快速、可預測且貼近實際應用情境的新材料設計與製造流程;被動冷卻與重力儲能之能源建築技術(Passive cooling and gravity-based storage for energy-active buildings),利用建築表面的先進材料於不耗電情況下降溫,並將多餘再生能源以重力位能方式儲存於建築內,藉以降低建築冷卻用電需求、儲存局部多餘再生能源等。 (三)生物科技與健康技術(Biotechnologies and health) 1. 技術重點 此領域共9項技術,橫跨食品、生物製造、精準醫療、智慧醫療設備及分散式醫療應用,顯見歐盟關注的不只是單一生技或醫療技術突破,而是期望建立從生物研發、生產製造、臨床治療到醫療設備部署的完整體系,藉此強化歐盟下一代健康科技與高價值生技產業的競爭力與自主能力。 2. 技術簡介 9項技術包含:用於原形食物製造之菌絲體混合發酵技術(Mycelium-based hybrid fermentation for whole-food production),結合菌絲體生長與精準發酵,生產接近原型食物型態的新型蛋白食品原料;用於再生農業系統之生物技術多年生作物(Biotech-enabled perennial crops for regenerative agricultural systems)以生物技術改良多年生作物,使其兼具較佳產量與土壤保育效益,支撐再生農業與更永續的糧食生產系統;用於預防與個人化治療之新型微生物體療法(Novel microbiome therapeutics for preventive and personalised health),利用人體微生物群的組成、功能及其代謝產物,來預防、管理及治療疾病的新一代醫療技術;加速藥物與酵素探索之AI驅動蛋白質設計技術(Computational protein design for accelerated drug and enzyme discovery),透過AI預測蛋白質結構與功能,加速藥物與酵素探索,縮短新藥研發時程;可量產之嵌合抗原受體免疫細胞療法之自動化製造技術(Automated manufacturing technologies for scalable CAR immune cell therapies),以自動化、標準化製程提升嵌合抗原受體(Chimeric Antigen Receptor, CAR)免疫細胞療法的穩定量產能力,降低細胞治療製造門檻;可於細胞尺度介入治療之生物混合微型機器人(Biohybrid microrobots for cellular-scale therapeutic interventions),結合生物組件和人工材料的微型機器人,形成可於細胞或微小組織尺度中移動與作用的治療工具,可用於精準遞藥、微創介入與局部治療;整合手術流程之自主機器人系統(Autonomous robotic systems for integrated surgical workflows),將AI、計算機視覺、感測技術及機器人技術,整合進手術流程中,並於無人或少人參與下,執行部分自主或高階輔助手術任務,可提升手術精準度、效率與流程整合;用於神經疾病治療之非侵入式微創腦機介面技術(Noninvasive and minimally invasive brain interfaces for adaptive therapeutic modulation),透過非侵入或低侵入方式讀取與調控腦神經訊號,以實現持續、可調適的治療介入,可用於神經疾病治療與復健;提供分散式臨床場域應用之可攜式超低場磁振造影(Portable and ultra-low field magnetic resonance imaging for distributed clinical uses),使磁振造影(Magnetic Resonance Imaging, MRI)設備朝攜帶式、低磁場化發展,降低設施與操作門檻,利於偏鄉、急診與分散式臨床試驗之醫學影像診斷應用。 參、事件評析 EIC報告辨識出25項新興技術訊號,並將其歸納為數位與太空技術、清潔和資源效率技術,以及生物科技與健康技術三大領域。該報告不僅有助於歐盟及早掌握具發展潛力之新興深科技方向,亦可作為研發政策制定、創新支持措施規劃及投資判斷之重要參考依據。 此外,EIC報告以「技術訊號」作為分析單位,顯示歐盟有意於新興技術尚未成熟前,提前進行辨識、評估與布局,除保障創新競爭力外,亦可避免在未來關鍵技術競爭中受制於人。 就政策意涵而言,EIC報告不僅有助提升歐盟對前瞻科技治理的能力,亦有助於串聯創新支持工具、產業政策與戰略技術平台,進而形塑較為完整的科技治理體系。對我國而言,EIC採取資料探勘與專家判讀並行之新興技術訊號偵測機制,對我國科研成果運用、前瞻技術治理及國家科技政策規劃,均具有相當參考價值。
iTunes販售的音樂將移除數位權利管理措施大多數於iTunes(蘋果電腦販售數位音樂的商店)販售的數位音樂,將被移除音樂上的數位權利管理措施(DRM)。iPod的製造者在2009年1月6日發表聲明,將於iTunes販售多元化價格的音樂,價錢將介於美金$0.76和1.3元之間。著作保護軟體(copy-protection sofeware)同時也稱為DRM「數位權利管理措施」(digital right management),此項措施就像一個標籤記號,其設計是為了預防人們非法下載音樂,並且同時避免他們複製音樂於其他的電子裝置,而導致降低銷售量。 iTunes將移除八百萬首歌曲的數位權利管理措施。蘋果電腦的執行長Steve Jobs早在2007年2月公開呼籲知名唱片公司放棄數位權利管理措施,但唱片公司藉此希望iTutes改變以一首歌曲固定價格美金$0.99元的規定,用以多元化的價格販賣歌曲作為交換的條件。 另外,iTunes提供消費者一個簡單的方式,只要在每首音樂多付美金$0.3元,或者是多付每張專輯價錢30%的金額,即可將原先買到的音樂換為移除數位權利管理措施的音樂。Steve Jobs說到,我們十分興奮可以在iTune提供消費者沒有數位權利管理措施的音樂,使用iPhone 3G的消費者能夠在任何地區、任何時候以同樣的價錢去下載音樂。iPod Touch Wifi的使用者同樣也可以在App Store(蘋果電腦官方線上商店)去買到同樣無數位權利管理措施的歌曲 。
因應生成式AI使用的營業秘密保護對策美國智慧財產律師於2026年4月撰文說明兩件聯邦地方法院之判決揭示將機密資訊分享於生成式AI平台上的重大風險。 在Trinidad v. OpenAI 案中(Trinidad使用ChatGPT開發出AI框架,並將其框架申請美國專利,其主張OpenAI 後續申請專利之產品係基於使用其成果所開發,惟法院駁回原告依據美國營業秘密保護法(即DTSA)提出使用ChatGPT的產出物”專有AI開發框架(proprietary AI development frameworks,簡稱框架)為其營業秘密之主張,理由是原告在使用ChatGPT創建這些框架時,是自願向OpenAI 揭露其框架相關資訊。本案中,法院認為,原告使用ChatGPT創建框架時未有採取保密措施,且基於接受OpenAI的使用條款,也就是同意於未建立任何保護下揭露資訊,而不屬於DTSA保護的營業秘密。 在United States v. Heppner案中(被告Heppner 因涉及金融詐騙案件遭起訴,其收到法院傳票後使用Claude AI,將該案件的案件事實、可能的抗辯事由、法律分析和防禦策略輸入至Claude AI,使用AI產出法律分析報告),則是強調使用公開可得的生成式AI平台所建立之文件不受律師與當事人間之秘匿特權( attorney-client privilege)保護,因為在AI平台記錄的對話內容,在沒有與平台合約約定保密義務時,這些內容並不具保密性。本案主要探討於被告與Claude AI之間之對話紀錄是否符合律師與當事人間之秘匿特權之範圍,法院認為Claude AI並非律師,兩位非律師之人的法律討論並不享有特權,且成立律師與當事人間之秘匿特權需建立於當事人與有委託關係之律師(或其代理人:實習律師、法務助理等)因為法律諮詢目的之通訊內容。此外,被告與Claude AI之間的通訊並非機密,因為Claude AI的用戶須同意「Anthropic (Claude AI之開發商)收集用戶輸入與輸出資料,利用這些資料訓練 Claude,並保留向第三方(包括政府監管機構)揭露此類資料的權利」,故法院未將律師與當事人間之秘匿特權延伸至AI平台產出的資訊。 在如今生成式AI已被普遍使用之時代,AI工具可提高生產力及工作效率,而對企業而言,開放員工使用AI時應留意公司是否有對使用AI工具提供相應的管理措施。可參考的管理方式有二: 作法其一是:建立企業內部的生成式AI平台 在此狀況下與AI共享的資訊只會留在公司的環境中,並且員工會受到聘用條件中所簽署過的保密協議拘束,此種做法可提供強而有力的保護,但也需要公司投入大量財務資源,惟許多企業未有足夠資源採取此做法。 作法其二:企業從商業生成式AI供應商取得企業授權 企業可跟AI供應商簽定特殊的授權模式,例如約定除了為遵守法律規範或防止濫用之情況外均不儲存輸入或輸出之資訊、約定不會使用其資料進行AI模型訓練、不向第三方揭露客戶所提供之資訊等保密條款,此類保密條款約定會被視為合理保密措施。 企業亦須留意法院在檢視是否成立合理保密措施時,通常只有簽訂相關保密條款並不足夠,法院通常會審查是否有其他保護措施,例如哪些員工有權使用AI平台、是否規範哪些資訊可用/不可用於AI平台、員工是否簽署對其使用AI平台應遵守之義務的確認書等。此外,企業還須避免員工以個人消費者帳號(非企業用戶權限)於AI平台輸入公司機密資訊,而使公司在不知情狀況下同意AI供應商使用其公司機密資訊。因此,企業應建立明確政策,限制員工將公司機密資訊輸入任何AI平台,並留存管理存取紀錄。 由前面兩個案件我們可了解,在未有適當合約與相關保密措施的情況下,於公開的生成式 AI 平台分享機密或專有資訊,法律上等同於向全世界揭露該資訊。法院於營業秘密、律師與當事人間之秘匿特權不太可能對 AI 相關揭露行為做出特別豁免。因此,對於AI工具的使用,企業至少需確保使用的是在具備適當合約保護的商業或企業級 AI 平台,制定明確的內部政策規範可輸入 AI 平台的資訊,提供員工相關訓練,並審核現有的營業秘密保護計畫找出因應AI工具使用的相關風險並予以補強。 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://keid.nat.gov.tw/tips/)
歐盟執委會針對研究發展與創新通過新的國家補助綱要架構(state aid Framework for Research, Development and Innovation)根據歐盟條約,國家補助的行為原則上為條約所禁止,例外須經歐盟執委會核准。為使會員國得以事先瞭解哪些行為會被認為符合共同市場的精神,歐盟執委會在11月22日針對國家補助規則,通過了「研究發展與創新綱要架構」(Community framework for state aid for research and development and innovation,以下簡稱為R&D&I Framework),期能加速此類案件的審理效率。新綱要架構規定預計自2007年1月1日起開始生效適用。 根據新的綱要架構,會員國在規劃其國家補助措施之際,仍有義務通知執委會,經執委會確認或核准後,始符合歐盟相關法制。不過執委會認為,會員國在規劃國家補助措施時,如能依循綱要架構的指導說明,將可加速執委會的作業,提升審查效率。 過去僅有研發補助可例外被認為符合歐盟條約之精神,惟根據新的綱要架構,除了研發補助以外,創新補助亦是可以獲得豁免管制者。此外,綱要架構對特定有助於研究發展與創新的國家補助措施類型,提供了詳細的指導原則說明,這類國家補助措施可以帶動私人企業的研發與創新投資,有助於經濟成長與就業,因而可提升歐盟的競爭力。 R&D&I Framework同時也允許會員國視其國內發展狀況與特殊條件,設計符合該國之補助措施,前提是要符合可矯正特定市場失靈的檢視要件,且其所設計的措施可能帶來的優惠超出補助對競爭可能造成之損害。 另新綱要架構也指出阻礙研發與創新的主要市場失靈的因素如下:知識外溢(knowledge spill-overs)的效果有限、資訊不足與不對稱(imperfect and asymmetric information)、缺乏協調與網絡建構(coordination and network failures)。此外,新綱要架構中亦針對各類行的國家補助措施,逐項為會員國解說如何妥善運用,以符合補助規則(state aid rules)。這些政策措施如下: ●研發計畫(aid for R&D projects); ●技術可行性之補助研究(aid for technical feasibility studies); ●對中小型企業智慧財產權費用給予補助(aid for industrial property right costs for SMEs); ●對新創事業提供補助(aid for young innovative enterprises); ●對服務流程及組織功能創新所提供之補助(aid for process and organisational innovation in services); ●對智慧財產提供諮詢或支援服務之補助(aid for innovation advisory services and for innovation support services); ●對中小型企業因晉用高級專業人員所需之貸款提供融資的補助(aid for the loan of highly qualified personnel for SMEs); ●對創新育成事業提供的補助(aid for innovation clusters)。 新的綱要架構同時希望可以改善歐盟對國家補助的管控機制,集中資源於管理對可能破壞競爭的案件,故綱要架構對於具有高度破壞競爭與交易風險的鉅額案件,詳細說明了執委會如何進行個案評估。