韓國公布「數位平台政府實施計畫」
2023年4月韓國政府公布「數位平台政府（디지털플랫폼정부위원회，Digital Platform Government）實施計畫」，促使政府全面結合人工智慧和資料運用，打破過往部會機關個別發展數位專業的阻隔，為國民提供數位化整合的政府服務，並鼓勵企業創新。
「數位平台政府」為2022年新任總統尹錫悅推行的政府改革措施之一，同年7月頒定組織條例，成立直屬於總統之「數位平台政府委員會」，委任財政、科學、行政及個資保護4部會首長及19位專家組成。數位平台政府實施計畫預計2027年完成，計畫訂出4項數位平台政府關鍵服務任務，任務目標與對應措施如下：
(1)政府為人民服務：建立政府綜合服務窗口，統整中央、地方各級單位之千餘種稅捐、福利等內容，提供如「青年政策整合」之個性化便利服務，以減少人民不便與潛在社會問題。
(2)智慧的一體式政府：擴大機構間資料的共享與利用，打破部會之間、中央和地方政府之間的資料孤島情形，目標串連1.7萬餘的政府系統，成為政府創新基礎設施，以靈活應對快速變化的外部環境。
(3)公私協力的成長平台：打造數位經濟生態系，以交通、安全、能源和城市為初步建置領域，後續擴展到醫療、環境和公共管理等，預計培養1萬家基於此生態系經營的SaaS（Software as a Service，軟體即服務）公司。
(4)可信賴的平台政府：加強人民對個人資料的控制權，將於數位政府平台中引入資料近用記錄檢查和管理功能，並採用「零信任」、「供應鏈安全」等機制提高安全性。
溫志強
副法律研究員 編譯整理
디지털플랫폼정부위원회를 알려드립니다，〈디지털플랫폼정부 실현계획 보도참고자료〉, https://dpg.go.kr/postact/download/233（最後瀏覽日：2023/04/21）。
김동하，〈尹 “디지털플랫폼정부, 전자정부와 차원 달라… 맞춤형 정보 제공〉，조선일보，2023/4/14， https://www.chosun.com/politics/politics_general/2023/04/14/HPVBA2DQRJC6HPRVFHTSVWLHDQ/（最後瀏覽日：2023/04/21）。
Koh Jean, Korea’s new innovation strategy: Digital Platform Government, Jan. 13, 2023,https://www.weforum.org/agenda/2023/01/davos23-korea-digital-platform-government/ (last visited Apr. 21, 2023).
法國國家研究會議﹙French National Research Council﹙CNRS﹚﹚的科學家，過去三年持續投入奈米碳管的毒性研究，包括奈米管在環境中所引起的污染反應、其對人體的危害，以及如何以較清潔的方式從事奈米碳管的生產製造。這個研究計畫將側重於目前常為產業利用的各式奈米管。 目前，奈米碳管在全球的製造量高達每年數百噸之譜。優越的機械及電子性能，促使奈米碳管被大量運用在平面螢幕及汽車產業當中，甚至利用在運動產品之上。然而，除了擴增的應用領域之外，其對人體健康及環境的影響迄今尚未受到重視。使用奈米管的物質通常被當做一般廢棄物來處理，就其對於環境的影響，人們更是一無所知。 法國CNRS的科學家希望能夠釐清這樣的問題。目前，研究人員的觀察重點將在奈米碳管如何影響水生環境﹙aquatic environments﹚，以及兩棲生物在奈米管流佈的環境中如何生存及反應。此外，科學家們同時觀察奈米材料如何影響人體健康：他們正在觀察及研究巨嗜球﹙macrophage cells﹚如何與奈米碳管互動，以及在這種暴露環境下，實驗用鼠的肺部是否會產生發炎症狀。經由初步的實驗，科學家們發現人體會將奈米管視為異物，進而引發發炎反應。 接下來，CNRS會進一步研究如何以更清潔且對環境友善的方式來製造奈米管。
英國Ofcom公佈電視廣告交易機制的反競爭調查報告英國Ofcom在2011年12月15日公佈了有關電視廣告交易機制是否有限制或扭曲市場競爭、最終傷害消費者的反競爭調查報告。最後認定並無明確證據顯示英國當前的電視廣告交易機制妨礙競爭，因此決定不依「2002年企業法」（Enterprise Act 2002）所賦予之權限，移送競爭委員會（Competition Commission）進一步調查。 雖然英國的電視廣告市場一年仍有40億英鎊的產值，但廣電業者的收益實已長期且穩定減少中，故Ofcom同年6月啟動本諮詢與調查，並從以下三個角度檢視電視廣告市場是否存在流弊，而使廣告價格高漲、廣告獲利配置不效率、阻礙廣電業者之創新與不利閱聽眾之經驗： 1、價格不透明：電視廣告市場長期以來因聯合報價、股權交易或各類折扣，導致價格不透明，使廣告買主可能無法進行有意義的比價。但Ofcom認為廣告公司皆屬老練業者，熟悉交易內容與約款；而廣告主則可透過閱聽眾的行為反應判斷廣告成效，且證據亦顯示廣告主經常替換廣告公司以獲得更好的交易條件。 2、 捆綁銷售時段：廣電業者可能運用市場力搭售離峰時段（off-peak airtime）。但證據顯示廣告買主尚可分別購買時段；而英國每月有250萬個廣告開口，強制分別交易將造成交易成本顯著上升。 3、交易模式僵化：雖然英國的電視廣告交易模式已20年不變，但科技進步使頻道數目大增，連帶使閱聽眾分化與廣告開口爆增，證據顯示廣告部門對此適應良好。 最後Ofcom認為在有害競爭證據不明顯，且進一步調查會產生更多成本的情況下，決定仍維持商業機制，不介入管制電視廣告市場。
新加坡智慧財產局研究顯示，智慧財產對於企業經營獲利的重要性新加坡智慧財產局（Intellectual Property Office of Singapore, IPOS）2023年5月發布了一份名為《品牌、專利與企業績效表現的研究報告》（Brands, patents and company performance study），分別針對全球前100大上市公司及新加坡前100大上市公司進行分析，說明智慧財產等無形資產對於企業發展的重要性。 首先，IPOS在報告中對全球前100大上市公司進行分析，若該上市公司同時名列「全球500大最有價值品牌」（英國知名品牌諮詢機構Brand Finance每年發布）及/或「全球專利前250強」（美國知名專利研究公司IFI CLAIMS Patent Services每年發布），報告中將這類上市公司定義為持有最有價值品牌或最強專利組合的企業。這類企業與全球前100大上市公司中的其他企業相比，平均收入（revenue）是其他企業的2.2倍、淨利（net profit）是其他企業的1.9倍、市值（market capitalisation）是其他企業的2.3倍。 其次，本報告以新加坡前100大上市公司為分析對象，其中持有最有價值品牌（同時名列「新加坡100大最有價值品牌」）及/或最強專利組合（根據PatSnap專利資料庫的檢索資料定義）的上市公司，與新加坡前100大上市公司中的其他企業相比，平均收入是其他企業的2.4倍、淨利是其他企業的1.8倍、市值是其他企業的2.7倍。 由新加坡發布的報告可知，品牌或專利等無形資產對於企業維持競爭優勢的重要性，企業應將智慧財產布局與管理列為公司治理的重點，持續確保企業無形資產的價值（譬如企業若未持續落實商標布局與管理，將會削弱品牌價值），以強化企業的競爭力。 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）