OECD發布《數位化推進資料治理以促進增長和福祉》、《資料治理政策制定之數位化指南》報告
2023年5、6月經濟合作暨發展組織（Organisation for Economic Cooperation and Development, OECD）在邁向數位化計畫(Going digital Project)下陸續公布53個國家地區科學技術創新政策（science, technology and innovation policy）指標。OECD另一方面也提供許多政策工具供各政府參考，如2022年12月發布《數位化推進資料治理以促進增長和福祉》（Going Digital to Advance Data Governance for Growth and Well-being)，並出版《資料治理政策制定之數位化指南》（Going Digital Guide to Data Governance Policy Making），協助應對轉型為數位治理時的潛在益處與風險。
《數位化推進資料治理以促進增長和福祉》指出，數位工具發展使資料蒐集、處理的效能大幅增加，邊際成本快速下降，為經濟、社會注入新驅動力。OECD觀察到COVID-19疫情危機中，各國政府藉多樣的資料有效追蹤疾病並做出相應對策；然而，也出現資料治理不當案例，如有勞動中介機構不慎在資料應用時加深性別勞動的不平等。因此，資料成為治理的戰略資產同時也需詳加了解資料多樣化的特性，在資料跨領域產製、流通與利用的過程中一併考量其益處與風險。
《資料治理政策制定之數位化指南》則點出三個發現，並提供相應策略做為各國政府治理參考。第一，關切資料開放同步產生的益處與風險，建議應確立風險管理的文化並建置透明且開放的資料生態系，以增加使用者的能動性，俾利人們自覺主動利用資料。其次，治理框架應平衡生態系中利害交疊的人民、企業團體、政府各部門等，藉契約範本、行為準則等機制確保決策各環節中利害關係人的參與機會和框架的一致性。第三，資料的邊際成本雖一再降低，然而進入門檻、後續管理的負擔仍重，政府應持續激勵資料的基礎建設投資，促進市場競爭並解決後進者的阻礙。
溫志強
副法律研究員 編譯整理
Your hub for data-driven STI policy analysis and advice, OECD, https://stip.oecd.org/stip/ (last visited Jul. 11, 2023).
Going Digital Project, OECD, https://www.oecd.org/digital/going-digital-project/ (last visited Jul. 11, 2023).
OECD, Going Digital to Advance Data Governance for Growth and Well-being (2022), https://www.oecd-ilibrary.org/sites/e3d783b0-en/index.html?itemId=/content/publication/e3d783b0-en (last visited Jul. 11, 2023).
OECD, Going Digital Guide to Data Governance Policy Making, (2022), https://www.oecd-ilibrary.org/sites/40d53904-en/index.html?itemId=/content/publication/40d53904-en (last visited Jul. 11, 2023).
自2005年7月黑莓機的通訊服務-BlackBerry Messenger已成為廣受歡迎的社群網路服務；2010年黑莓機製造商RIM(Research in Motion) 正式使用縮寫BBM代表黑莓機的社群網路功能服務(BlackBerry Messenger)，被加拿大廣播收視/聽率調查公司(BBM Canada)提出商標侵權訴訟。 BBM Canada成立於1944年，原名為Bureau of Broadcast Measurement，2001年更名為BBM Canada，自1944年起即使用BBM名稱代表其公司所提供的廣播訊息服務，至今已超過60年。並於2007年取得加拿大註冊商標，指定使用於相關測量服務；BBM Canada並於申請時註明，BBM最早使用於加拿大的日期為2005年3月31日。 RIM於2009年申請加拿大商標註冊-BBM(申請號：1455487)，指定使用於通訊服務及電腦軟體等產品及服務，至今仍為調查程序階段。此外，RIM先前亦使用BBX為操作系統系列商標名稱，被美國聯邦法院- US federal court in Albuquerque 宣告臨時禁制令。 RIM日前主張，BBM的商標申請尚未被加拿大智慧局(CIPO-Canadian Intellectual Property Office)駁回，且RIM與BBM Canada兩家公司間並無任何競爭關係，而雙方所提供的服務亦無重疊，故依據加拿大商標法，雙方應可同時併存及使用BBM為表彰兩家的產品及服務上。
何謂「介入權」？美國拜杜法雖下放政府補助研發成果給予執行單位，但基於針對受補助者行使研發成果時若未能妥適授權運用，政府得行使「介入權」（march-in rights）。所謂的介入權，是指補助機關事後可以因為執行單位授權或運用不當，而選擇強制介入調整其授權內容。但補助機關採用介入權是有前提要件的，35 U.S.C. § 203規定：「受補助者在適當的合理期間內，未能採取有效的措施以達到該創新的實際應用或使用…」或者強制授權是「其他聯邦法律規定的保護公共健康、安全需要或公共使用」所必要者。相對我國則有經濟部於「經濟部科學技術研究發展成果歸屬及運用辦法」第21條規定政府介入權發動之要件，其與美國法制有異曲同工之妙。
歐盟執委會發布無人機戰略2.0，創造大規模歐洲無人機市場歐盟執委會（European Commission, EC）於2022年11月29日發布「無人機戰略2.0」（Drone Strategy 2.0），以全球最先進的歐盟無人機操作與設置技術安全框架為基石，為歐洲無人機市場設定發展願景，並闡述歐洲在大規模擴展商用無人機的同時，將如何提供產業新契機。 歐盟除以無人機交通監管系統計畫（U-SPACE）進行政策推動外，為擴張歐洲無人機市場，歐盟執委會提出「創新空中移動」（Innovative Air Mobility, IAM）與「創新空中服務」（Innovative Aerial Services, IAS）等2項新概念。前者包括國際、地區與城市空中移動（Urban Air Mobility, UAM）概念，期待以定期載客服務實現最終全自動化、有效整合並補充既有運輸系統與服務，以及提出有助於改善交通運輸系統碳排放的去碳（decarbonisation）替代方案。此外，透過廣泛布建並整合地面與空中基礎設施，將使UAM成為未來城市複合式智慧移動生態系統（multimodal intelligent mobility ecosystem）之一部；而後者則涉及無人機多元應用，諸如緊急服務、測繪、巡檢、偵查與物流運輸，抑或最終實現全自動化空中計程車（Air Taxis）等創新應用型態，期待相關應用於2030年成為歐洲日常生活的一部份。 為實現上述願景，歐盟提出「建立聯盟無人機服務市場」與「加強歐洲民用、安全與國防產業能力與綜效（synergies）」等兩項目標，其中涵蓋十大領域（例如：改善空域能力、促進航空作業、發展IAM、提供資金與融資、確立關鍵技術模組化（critical technology building blocks）），並從中啟動十九項攸關操作、技術與財務的關鍵行動（例如：建立支持在地利害關係人與產業落實永續的IAM線上平台、推動通用標準、採用反制無人機系統（C-UAS）、協調共同方法以提供無人機操作所需之無線電頻譜等），為未來無人機空域與市場，建立妥適的監管與商業環境，並加強無人機營運商、無人機製造商、國防部門、反制（counter）無人機，以及U-SPACE等有關無人機價值鏈（value chain）就不同環節上之效率。
合成資料（synthetic data）「合成資料」（synthetic data）的出現，是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料，或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下，透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式，讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用，透過這個方法，資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下，使合成資料所訓練出來的分類模型（classifiers）不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中，最熱門的研究為運用「生成對抗網路」（Generative Adversarial Network, GAN）形成合成資料（亦有其他生成合成資料之方法），生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」（generator）與辨識網路（discriminator）對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果，使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料，也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室（Defense Science and Technology Laboratory, DSTL）於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告，此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司（BAE Systems）的應用智慧實驗室（Applied Intelligence Labs, AI Labs）執行「後勤科技調查」（Logistics Technology Investigations, LTI）計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一，探討在隱私考量下（privacy-preserving）「合成資料」當今技術發展情形，並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出，資料的種類多元且面向廣泛，包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等，針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同，也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估；報告指出，目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法，建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。