歐盟執委會發布《歐盟晶片調查報告》提出四點發現以利未來晶片法相關計畫制定
歐盟執委會（European Commission）於2022年8月2日發布《歐盟晶片調查報告》（European Chips Survey Report，下稱調查報告），調查結果顯示業界至2030年為止，對晶片之需求將倍數成長。調查報告於2022年2月啟動，其目的在收集有關晶片和晶圓（wafer）現行及未來需求的初步資訊，作為了解晶片供應危機對歐盟產業影響的第一步。調查報告總共收到141份來自半導體供需雙方廠商之回饋意見，其中有54.9％來自大型企業、17.3％來自中型企業、19.5％來自小型企業、8.3％來自微型企業。調查報告對上述意見進行分析，以提供來自半導體價值鏈洞察與預測的觀點。
調查報告主要包括以下四點：
（1） 預計2022年至2030年間晶片需求將倍增，未來對領先半導體技術的需求將顯著增加。
（2） 在選擇製造地點時，建立新晶片製造設施的公司將著重合格的勞工及遵循政府法令。
（3） 供應危機影響所有生態系統，預計至少會持續到2024年，迫使企業採取代價較高的緩解措施。
（4） 半導體研發資金主要與供應方相關，但補助計畫（support initiatives）也與需求方相關。
2022年2月8日歐盟執委會提出《歐盟晶片法草案》，旨在處理半導體短缺以及加強歐洲技術領先地位。隨著歐洲半導體專家小組開始研究監控與盤點架構，調查報告的結果可以協助制定《歐盟晶片法草案》與相關計畫。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
陳奕夫
專案經理 編譯整理
European Chips Survey, European Commission (2022), available at: https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/european-chips-survey (last visited Aug. 1, 2022).
許祐寧，〈歐盟執委會提出《歐洲晶片法案》應對半導體短缺並加強歐洲技術領先地位〉，資策會科法所，2022年5月，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&d=8830&no=64（最後瀏覽日：2022/9/5）
英國新聞申訴委員會(The Press Complaints Commission，簡稱PCC)日前針對某報業網路上發布之影片寄出違反隱私權之處罰裁定，該影片為一位16歲之高中學生利用行動電話所拍攝，內容紀錄該學生就讀之班級學生於教室內脫序的上課狀況，該學生錄下脫序現象之目的在向自己父母解釋其數學成績不佳之原因，此一事件被英國報紙The Sun, The Daily Mirror and The Hamilton Advertiser報導出來並將該影片公布於網路。 該校「家長、老師會」(Parent Teacher Association)為此向英國新聞申訴委員會提出申訴，主張報社報導並於網路上公布該影片之行為，構成對於影片中學生之隱私權侵害，因為包括校方、學生以及學生家長皆未對影片播放表示同意。 PCC表示，學校的風紀問題已被認定與公共利益相關，而本案影片學校對於學生鬆散管理導致之脫序行為已經影響學生學習之表現，明顯屬於重要之公共利益事項。然而，該報社於報導此事件時，無論於報紙上之圖片以及網路上之影片皆未加以處理，尤其，網路上之影片有部分學生之身分可被明顯辨識，而新聞媒體具有確保學生隱私權不致於因出現鏡頭前而受到侵害之責，雖然依據該報社表示若將學生影像模糊處理將降低事件可能造成之影響，但學生隱私之保護將比新聞媒體呈現事件之利益更為重要，故裁定該報社違反新聞媒體工作規範中之隱私權保護規定。 PCC從今年(2007年)2月已開始對於報社所擁有之多媒體網路內容規範管理，而該規範並未排除大眾提出之資料，只要該資料為該報社可編輯掌控之範圍內，皆受到規範。
為促進健康資通訊科技之創新，美國嘗試立法重新定義健康軟體美國參議院認為健康資通訊科技（Healthy Information Technology）的創新與快速發展已經漸使現行法制不合時宜，美國食品藥物管理局（The US Food and Drug Administration）過度嚴格管制健康資通訊科技產品，甚至以法律強加健康資通訊業者不必要的負擔，恐抹殺新產業的創新能量，因此有必要對相關管制法規予以鬆綁。遂立法提案重新定義健康相關軟體，稱為「防止過度規範以促進照護科技法案」（The Prevent Regulatory Overreach To Enhance Care Technology Act of 2014，以下簡稱PROTECT Act）。 健康資通訊科技是目前創新與發展最快的美國產業。單以健康資通訊科技產業中，與健康相關的手機應用程式（application，APP）之開發，在全球經濟已創造數億美金的產值，在美國一地更提供了將近50萬份的工作機會。然而，在現行法制中食品藥物管理局認為健康相關的手機應用程式等軟體被廣泛應用於醫療行為的資訊蒐集，因此應當被視為醫療行為的一環。依據聯邦食品藥物及化妝品法（TheFederal Food, Drug and Cosmetic Act，FD&C Act）之規定，健康資通訊科技產品被界定為醫療器材（Medical Devices），而健康管理APP、行事曆APP、健康紀錄電子軟體等低風險產品亦包含在內，都必須嚴格遵守醫療器材相關行政管制。在PROTECT Act中將風險較低的健康資通訊科技產品重新定義為臨床軟體（Clinic Software）與健康軟體（Healthy Software）兩種態樣，其共通點在於明白區分出單純提供市場使用，不影響人體或動物醫療的健康資訊蒐集與直接提供實際臨床診斷，如放射線影像或醫療器材軟件的差異，PROTECT Act所定義之臨床軟體與健康軟體即屬於前者，故排除適用FD&C Act中醫療器材之定義範圍，得免除相關行政管制。
微軟向美國專利商標局（USPTO）提出可用以追蹤物體的擴增實境（AR）專利申請依據12月USPTO公開資訊，微軟（Microsoft）於2016年9月2號提出擴增實境（Augmented Reality，以下簡稱AR）系統之美國發明專利申請（申請號：20160373570）。目前AR系統不僅可投射虛擬訊息，還可偵測物理空間之物體位置，不過因為現實生活中，不管是有生命或無生命物體，都不太可能處於完全靜態不動的狀況；而微軟此技術之開發，除了不限於固定空間外，對移動中的物體更具有自動追蹤效果。 微軟專利指出該系統能辨識無生命物體，並可將該物體被選擇為追蹤對象的技術，這個AR系統可持續監測物體的狀態，不僅在同一空間中不同時間點，甚至是物體離開監控空間又被帶回的情況都可追蹤。從微軟專利可以看到這項技術運用在日常生活的價值，如：我們常常花很多時間在想汽車鑰匙和錢包放在哪裡，但透過這個系統的追蹤，可以節省我們找尋的時間；有時我們會忘記家裡的牛奶還剩多少，而花時間去逛超商，倘若我們運用此追蹤技術，能夠隨時知道牛奶剩餘的狀態，就可以避免這種情況的發生。 上開技術不僅包含AR技術，還有虛擬實境（Virtual Reality，簡稱VR）技術，這些技術能透過虛擬與真實世界合併，將真實世界、人類、空間和物體結合，並可進一步的智慧化追蹤，若這項專利被核准且可真實運用到現實生活，必能減少我們的生活中不必要的麻煩。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」
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）