德國外交部發布《聯邦政府對中國戰略》明確與中國競爭及繼續合作方向
德國外交部（Menü Auswärtiges Amt）於2023年7月13日發布《聯邦政府對中國戰略》（China-Strategie der Bundesregierung），該戰略目的係提供使德國各個聯邦機關能夠協調其對中政策的架構，重點如下：
（1）德國對中國戰略為歐盟對中國政策的一部分：依據歐盟理事會2020年10月決議，德國聯邦政府支持以國家元首、政府首腦以及歐盟機構領導人位階，與中國建立新的高峰會談等。
（2）與中國雙邊關係：期待透過兩國合作，保護氣候、環境、生物多樣性、促進全球食物安全，以及實施2030永續發展進程等。
（3）深化德國與歐盟關係：維護全球供應鏈與價值鏈的安全性；避免關鍵領域資訊科技過度依賴中國，加強數位主權（digital sovereignty）；積極參與歐盟對外投資審查的檢視與安全評估；針對新興關鍵科技，修正出口管制清單等。
（4）國際合作：在貿易政策與多元化的層面，更有效地實施環境、社會與人權的保護；與夥伴國合作共享對於關鍵科技如半導體、人工智慧及綠色科技的價值等。
（5）協調政策與建構對中國的專業知識：德國聯邦政府將定期召開針對中國議題的部長級會議，並公開對中國戰略的實施情形；鼓勵各級機關、公民團體建構其中國專業知識掌握的量能。
該戰略作為加強德國在中國問題上的參考，是否能作為歐盟其他會員國在對中國政策上的參考，有待持續關注。
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
Federal Foreign Office, Germany adopts its first comprehensive Strategy on China (2023), https://www.auswaertiges-amt.de/blob/2608580/317313df4795e104f1ea3263d41860d8/china-strategie-en-data.pdf (last visited July 27, 2023).
「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。
美國明尼蘇達州制定《明尼蘇達消費者個人資料保護法》（Minnesota Consumer Data Privacy Act, MNCDPA)，將於2025年7月31日生效美國明尼蘇達州通過的《明尼蘇達消費者個人資料保護法》（Minnesota Consumer Data Privacy Act, MNCDPA)規範組織應如何合規蒐集、處理及利用個人資料。主要內容有： 一、 適用對象：於明尼蘇達州內經營商業之營利組織（下簡稱企業或資料控制者），或生產製造商品、提供服務予該州居民之企業，且符合下列情形之一者： 1. 在前一年度控制或處理超過10萬筆消費者個人資料。 2. 控制或處理超過25,000筆消費者個人資料，且總營收超過百分之二十五係源自於銷售個人資料者。 3. 高等教育機構（postsecondary institutions）、非營利組織則自2029年7月31日起適用。 二、 消費者權利：賦予明尼蘇達州居民對個人資料的基本權利，且強調消費者不應因行使權利而受歧視。分別為： 1. 近用權：請求瀏覽企業對其所蒐集個人資料，但如導致企業商業機密洩露之虞者除外。 2. 修正權：請求企業修正不正確或不完整的個人資料。 3. 刪除權：請求企業刪除其個人資料。 4. 請求製給複製本：採取可便利取用格式，或資料可攜(Data Portability) 之方式。 5. 選擇退出權（opt out）：就個資利用行為，消費者得行使退出權： （1） 為精準行銷之目的（Targeted Advertising）； （2） 銷售個人資料； （3） 為資料剖析之目的處理個人資料。 6. 取得企業揭露或提供個資利用之對象清單。 7. 消費者得向企業請求基於特定決策所作成剖析結果之原因，以及消費者未來得據以採取確保不同決策之作為。 三、 企業主要責任與義務： 1. 企業應履行之義務除告知義務、透明度、資料最小化、安全維護措施外，尚須： （1） 依法回應當事人之請求：資料當事人向企業請求查詢、修改及刪除自己的資料，企業接到請求後，應於45天之期限內准駁其請求；必要時得於通知當事人合理事由後，展延一次。 （2） 保存所有申訴與回覆之紀錄至少24個月；除此之外，企業須建立並採行合規政策，包括識別主要負責人，如：首席隱私長(Chief Privacy Officer)。 明尼蘇達州《明尼蘇達消費者資料隱私法》的通過顯示社會對於資料隱私保護方面的重視，除了加強對消費者個人資料的保護，也賦予消費者的權利，使消費者不再屬於被動方，而能夠主動捍衛自己的個人資料隱私。
營業秘密之秘密保持命令所謂營業秘密相關的秘密保持命令（或稱保密令），指訴訟中當事人所提示的證據內含有營業秘密時，為防止該些證據所涵括的特定營業秘密在民事或刑事訴訟程序進行中，可能因他造請求閱覽或當事人之證據揭示義務等事由，造成該當營業秘密洩漏，得在當事人釋明後，由司法機關依當事人或第三人聲請而採取的制度性保密措施。營業秘密的核心價值與保護法益，在於其秘密性的維持，無論為技術性或業務經營上的秘密，若因相關訊息的揭露導致該資訊獨占性喪失，也將連帶使其市場價值大幅減損，基此，立法者將應實施防止秘密資訊外洩之相關措施的領域，自社會經濟活動場域擴張至訴訟場域，避免漏洞產生。 經司法機關發秘密保持命令所生之主要效果，包含限制該特定營業秘密僅得被使用於實施該當訴訟程序之目的，以及禁止揭露給未接受該秘密保持命令之人。此規範一方面係為確保該訴訟之當事人得有效行使防禦權，另一方面，則是考量到因訴訟程序進行中，關於營業秘密保護的規範相對完善，基於實施該當訴訟為目的之使用導致洩密的可能性較低而設。制度設計上，如我國智慧財產案件審理法第11條至15條中，針對涉及營業秘密的民事與刑事訴訟程序所制定的秘密保持命令相關規範，即為適例。
IBM Watson Health與FDA合作研究區塊鏈技術之醫療運用根據專利資料庫公司IFI CLAIMS公佈2016年美國專利統計報告，IBM以8,088件專利再度蟬聯冠軍，其中多著重在人工智慧（artificial intelligence）、認知運算（cognitive computing）、及雲端（cloud）等技術領域，也有健康醫療相關專利。 近期IBM Health與美國食品藥品管理局（U.S. Food and Drug Administration）展開兩年期之合作研究，透過區塊鏈技術（blockchain）以安全且去中心化的方式進行數據共享，如：交換電子病歷、臨床試驗、基因數據、甚至過去難以取得的病患行動與穿戴裝置數據及物聯網（Internet of Things）數據等。 傳統上病患的病歷資訊存放於各診療單位或醫療機構，造成資訊管理效率及互通性較低，在區塊鏈技術的架構下，有效率的將大量且多樣的醫療數據進行彙整，並藉審查追蹤紀錄以防止竄改，提升病歷數據傳輸管理的可靠性及安全性。在如此多元化的醫療數據共享環境下，有助於醫療診斷、更將能促進產業發展。 此外，過去病患穿戴裝置所測得的日常生理數據，不管在數據取得、或將該些數據應用至臨床診斷上皆存有許多問題，如今區塊鏈技術將能提高物聯網數據資訊之整合性。依調查顯示，預計有80%新創組織採用區塊鏈技術於物聯網數據管理與應用上。 其他應用商機更包括居家監控、慢性疾病管理、藥物整合（medication reconciliation）及供應鏈管理等。IBM預估，至2017年底將會有16%的健康醫療機構採用以區塊鏈技術為架構的管理工具，並預測十年內採用比例將達72%。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）」