美國及歐盟於2021年6月在美歐峰會達成共識,宣布成立美歐貿易和技術委員會(EU-US Trade and Technology Council, TCC),並於2021年9月29日首次在美國匹茲堡舉辦會議,由歐盟執委會、美國國務卿、美國商務部及貿易代表共同主持,討論歐美未來在貿易與技術合作空間。
TTC目標是擴大並深化貿易與跨大西洋投資關係,更新21世紀國際經貿規則。美歐間在全球最大共同民主價值觀和經濟關係的基礎上,確保貿易和技術政策能為雙方人民提供優惠及服務。
其中關於美歐未來在貿易與技術合作的具體執行事項,則交由TTC組成共十個工作小組以應對一系列的全球貿易、經濟和技術議題,包括:技術標準合作、供應鏈安全、氣候和綠色技術、ICT安全和競爭力、資料治理和技術平台、威脅安全和人權的技術濫用、出口管制、投資審查、全球貿易挑戰以及中小企業取得和利用數位技術。透過TTC能使美歐兩國政府與利害關係者進行密集且持續的接觸,確保TTC合作計畫的成果能促進雙方經濟高度成長。
此外,TTC合作與交流不影響雙方各自監管自主性,並應尊重雙方不同法律制度。TTC合作同時也應關注包括WTO等多邊機構協調及與理念相近夥伴間之合作,以促進數位及經濟治理之民主與永續典範。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
擁有Lancome、YSL(Yves Saint Laurent)及Garnier等全球知名品牌的法國L'Oreal集團,於2007年9月向於英國、法國、德國、比利時及西班牙等五國的法院提起商標侵權訴訟,控告全球網拍龍頭eBay放任網路使用者於eBay出售仿冒的香水、化妝品及其他L'Oreal集團產品,導致L'Oreal蒙受重大損失,主張eBay應為網路使用者的侵權行為負起連帶責任。 但繼2008年8月比利時法院率先判決eBay勝訴後,2009年5月法國及英國法院亦接連判決eBay勝訴。法國巴黎法院於5月14日作成的裁決中,表示eBay已恪遵自身所負義務並以良善態度解決仿冒商品問題,因此eBay毋庸為網路使用者的侵權行為加以負責;法院同時表示eBay與L'Oreal雙方應攜手合作,共同制定打擊侵權行為的策略,以防制仿冒商品繼續透過網路販售流通。 法方判決eBay勝訴未久,英國法院緊接於5月22日判決eBay勝訴,對於接連獲勝,eBay仍再三強調本身僅係一單純提供商品交易服務之平台,自無須就使用者侵權行為加以負責;L'Oreal則表示eBay有責採取進一步的措施,以杜絕網路使用者販售仿冒的L'Oreal商品,其並表示未來仍將以eBay助長商標侵權為由,持續於歐洲各國提出訴訟。
日本發布《資料品質管理指引》,強調歷程存證與溯源,建構可信任AI透明度2025年12月,日本人工智慧安全研究所(AI Safety Institute,下稱AISI)與日本獨立行政法人情報處理推進機構(Information-technology Promotion Agency Japan,下稱IPA)共同發布《資料品質管理指引》(Data Quality Management Guidebook)。此指引旨於協助組織落實資料品質管理,以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進,垃圾出(Garbage in, Garbage out)」的難題,資料品質將直接影響AI的產出。因此,為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性,《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料,以資料生命週期分為8個階段,並特別強調透過資料溯源,方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段:組織高層應界定資料蒐集與利用之目的,並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段:此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料,應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料,並明確記錄後設資料(Metadata)。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊,包含資料的創建、轉檔(transformation)、傳輸及使用情況。因此,需要記錄資料的創建者、修改者或使用者,以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度,確保訓練資料進入AI系統時,即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段:重點在於AI標註(Labeling)品質管理,標註若不一致,將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理,即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容,並持續補充後設資料。此外,可添加浮水印(Watermarking)以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段(Data Processing):建立即時監控及異常通報機制,以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段:導入RAG(檢索增強生成)技術,檢索更多具參考性的資料來源,以提升AI系統之可靠性,並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段(Evaluation of Output):為確保產出內容準確,建議使用政府公開資料等具權威性資料來源(Authoritative Source of Truth, ASOT)作為評估資料集,搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性(Currentness),避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段(Deliver the Result):向使用者提供機器可讀的格式與後設資料,以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據,增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段(Decommissioning):當資料過時,應明確標示停止使用,若採取刪除,應留存刪除紀錄,確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調,完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎,有助組織確認內容準確性、決策歷程透明,方能最大化AI所帶來的價值。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》,同樣強調從源頭開始保護資料,歷程存證與溯源為關鍵,有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 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)
日本總務省公布「2006年版資訊通信白皮書」日本資訊通信領域主管機關「總務省」 7 月 4 日 公布「 2006 年版資訊通信白皮書」。本年度白皮書除按照慣例闡述資訊通信政策之實施現況(第 2 章)以及今後推動方向(第 3 章)外,更本諸過去數年「 u 化社會」( ubiquitous network society )願景之研析成果與發展脈絡,將 u 化社會之願景與現實生活的技術或應用發展趨勢兩相比較,指出於逐步邁向該等願景的同時,社會整體經濟結構的特性也開始有所變化。 基於前開變化主係肇因於技術變遷、應用普及、逐步邁向 u 化社會願景之故,本年度白皮書第 1 章乃將之稱為「 u 化經濟」( ubiquitous economy ),並認為自宏觀角度而言,資通產業對於國家經濟實力之貢獻有增無減;另自微觀角度而言,個別用戶的重要性將會更加凸顯,資訊的流通傳遞也會更有效率,而本諸知識迅速累積分享的結果,生產力同樣可望大幅提昇。今後亦當本諸此等認知,規劃能令個別用戶放心使用之安全環境,弭平基礎建設未能完全普及之數位落差現象,預先具體指明可能發生之爭議課題,妥善探究適合 u 化社會願景實現之因應對策,以利全體國民均能充分享用 u 化社會所能帶來的福祉。
政府資訊業務委外涉及個人資料保護法律責任分析及因應建議