美國白宮於2021年3月31日發布「美國就業計畫」說明文件(FACT SHEET: The American Jobs Plan),針對美國當前所面臨基礎建設老舊、失業率攀升、氣候變遷與來自中國的技術競爭等問題,預計在未來八年內每年投資約GDP的1%,共投入約2兆美元(約合新台幣56兆元)於修復與升級國家基礎建設、振興製造業、投資基礎科學研究、支持供應鏈、推動能源轉型、幼兒教育及長照醫療等項目上。
本說明文件指出,雖然美國為世界上最富裕的國家,但許多基礎建設都逐漸變得老舊或不合時宜,部份人民仍無法享有高速網路與價格可負擔的房屋,而在疫情的衝擊下不僅導致工作機會喪失,更威脅到國家經濟安全。除此之外,美國在科技研發、製造與人才培育上開始落後於最大的競爭對手,顯示政府有必要加快在基礎建設與科技研發的投資,以重建美國的國家競爭力並創造更多的就業機會。
針對投資基礎建設部分,包含交通基礎建設如修復高速公路、橋樑,並升級港口、機場及運輸系統,並改善飲水、電力與網路布建,提供全體人民可負擔、可靠的高速寬頻服務;除了提高基礎建設在面對氣候變遷危機時的韌性,也提供美國人民更安全、可靠、便利的生活條件。在更新基礎建設的同時,將採用符合永續性及創新性的建築材料,並優先使用在美國製造與販售的零組件,以支持國內產業與創造就業機會。
而在投資科技研發部分,相對於中國大陸正大力投資於研發,其研發支出為世界第二,美國在投資科技研發占GDP比率卻持續下降,為了支持研發團隊克服高度創新(high-innovation)技術的障礙,有必要提高對於國內研究人員、實驗室及大學院校的投資。因此白宮呼籲國會支持國家科學基金會(NSF)投資500億美元設立技術局(technology directorate),用於整合國家研究資源,投入半導體及高級通訊技術、高級能源技術及生物技術的研發,並預計投資400億美元於全國實驗室研究設施與網路的升級。
除此之外,白宮規劃投資350億美元於研發克服氣候變遷危機的技術解決方案,包括開發減少排放和建立氣候適應力的新方法,並呼籲國會投資100億美元於傳統黑人大學(HBCUs)、弱勢族群教育機構(MSIs)的科技研發以避免種族與性別落差,投資200億美元於區域創新中心及社區再生基金,向國家標準技術協會(NIST)投資140億美元推動產官學合作研發,以及規劃310億美元用於中小企業信貸、創投及研發資金,特別是地區型的小型孵化器及創新聚落,以支持有色人種及弱勢族群的新創事業成長。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
日本獨立行政法人情報處理推進機構於2025年7月發布《資料素養指南(下稱《指南》)》,指南分為三大章,第一章為整體資料環境之變化;第二章為資料治理;第三章為資料、數位技術活用案例與工具利用。指南第二章中的資料引領判斷篇,主要為呼籲企業透過資料分析結果改善企業經營。 《指南》資料引領判斷篇指出,在進行資料驅動的判斷流程時,需留意三點事項,分述如下: (一) 提出假說、驗證並進行決策 首先盤點利害關係人,蒐集各自的需求與課題,考量可以適用的技術與服務,並以此為基礎提出與事業相關的假說。其次,盤點必要資料並確認其利用可能性,同時針對所缺乏的資料進行取得可能性之評估。下一步,以所取得的資料為基礎進行假說與資料分析結果之驗證。而後,將假說與資料分析結果的驗證成果提供給利害關係人,並以利害關係人的意見為基礎,進行追加資料的取得並同時修正假說內容。最後,基於資料分析結果進行決策。 (二) 判斷決策所必要之資料的信賴性 企業在盤點必要之資料以進行分析並據此進行決策時,由於資料沒有達到特定數量無法用於分析、資料蒐集需花費時間成本,且判斷時點有時亦有其時效性,因此,在確保必要之資料時,會先檢視企業內部所持有之資料,而後確認政府機關的公開資料,如仍缺乏必要之資料,則會確認從資料市場取得之可能性等。在確保必要之資料後,則會判斷決策所必要之資料的信賴性,其主要分為兩點,一為針對資料本身之信賴性,包含資料是否有偏頗、對於資料產出者的信賴性以及資料取得日期、地區等;一為資料傳輸、編輯的信賴性,包含對於資料仲介者的信賴性、資料編輯程式以及資料整合方針。在無法完全確保資料的信賴性時,則會透過相關聯的資料進行資料正確性的檢驗。 (三) 服務導入與監視 資料分析並不僅侷限於現在資料的分析,亦會涵蓋未來資料的預測。舉例而言,自動駕駛資料不僅會分析車輛狀況以及周圍狀況,亦會預測並自動判斷是否需要剎車。透過資料分析結果導入服務後,亦應透過監視檢視決策成效,方法包含滿意度調查、平均使用時間調查等,並針對調查結果進行改善。 我國企業如欲將其所持有之資料用於分析並依照分析結果進行企業經營決策,除可參考日本所發布之《指南》資料引領判斷篇建立內含PDCA四面向之管理制度以外,亦可參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心所發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範》,針對自身所持有之資料建立包含PDCA四面向之管理制度。 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)
從間諜軟體談起 歐盟營業秘密指令草案因巴拿馬文件揭露事件,受到歐洲議會熱烈討論巴拿馬避稅文件被揭露後,引發歐洲議會(European Parliament)重新檢視正待審核的歐盟營業秘密指令草案(the proposed Directive on Trade Secrets Protection),避免企業營業秘密之保護影響揭弊人(whistleblowers)舉發企業弊端之意願。 執委會2013年11月正式提出歐盟營業秘密指令草案,目的為調合歐洲內部市場營業秘密規範,以建立保護創新者的環境,並維持歐洲企業競爭優勢。2015年12月執委會、歐洲議會及理事會(the Council of the European Union)召開三方會議協商,對於歐盟營業秘密指令內容達成共識,準備進入立法表決。 巴拿馬事件發生後,公民團體Corporate Europe Observatory之代表Martin Pigeon認為,歐盟營業秘密指令可能成為企業對付揭弊人的工具,以掩蓋不當或違法行為,而公開弊端資訊的揭弊人可能因洩漏營業秘密而有刑事責任。但主導該指令立法程序之歐洲議會議員Constance Le Grip表示,營業秘密指令會明確地將記者及揭弊人除罪化。 事實上,為了保障公共利益所為之揭露行為,執委會2013年提出的草案已納入揭弊人排除條款。根據草案第4條第2項規定,會員國應確保為了公共利益目的而揭露不當、錯誤或不法活動(revealing a misconduct, wrongdoing or illegal activity),不會觸犯(entitle)營業秘密法之任何罪名。換句話說,即便取得企業機密之方式違法,揭弊人為了公共利益之行為不會違反營業秘密指令。 歐盟營業秘密指令僅建立歐盟保障營業秘密之最低標準,若歐盟營業秘密指令順利通過,仍待會員國依據該指令各自立法,訂立境內營業秘密相關規範,以落實營業秘密之保護。
美國商務部宣布推動「美國AI出口計畫」,徵集產業全端AI技術出口提案美國商務部(U.S. Department of Commerce)於2026年3月16日宣布,將依據第14320號總統行政命令(Executive Order 14320),進一步推動「美國AI出口計畫」(American AI Exports Program),徵集由產業界主導的「全端AI技術」(full-stack AI technology)出口提案,旨在透過對外提供整體AI解決方案維持並擴大美國在全球AI領域的領導地位,並降低國際市場對美國競爭對手AI技術依賴。 本次提案申請期間為2026年4月1日至6月30日,徵集對象主要為美國產業核心成員統籌的「預設型聯盟」(pre-set consortia),其組成無特定法律形式或人數限制,惟須具備持續對國際或特定區域市場提供全端AI技術完整方案之能力,並得於特定情況下納入外國企業。 此外,相關提案須涵蓋五大AI技術層面:經AI強化之硬體與基礎設施、資料管道與標記系統、AI模型與系統、資通安全措施,以及特定領域或功能之AI應用。其中硬體部分須具至少51%的美國本土價值。 後續提案選定將由商務部長會同國務卿、戰爭部長、能源部長及白宮科技政策辦公室主任進行評估。提案獲選後,全端AI技術方案即可列入美國政府向外國買家推廣的官方清單中。獲選之產業聯盟亦將取得美國政府的優先支持,包含政府間的優先推展、出口管制許可審查的優先處理程序,以及聯邦融資協調等,然並不保證取得出口許可或實質財務補助。