2024年保護美國人資料免受外國對手侵害法案(Protecting Americans’ Data from Foreign Adversaries Act of 2024, PADFA)於2024年6月生效。該法案為美國國家安全補充法案(H.R. 815, the National Security Supplemental)的一部分。美國總統拜登在2024年4日24日簽署通過國家安全補充法案以及該法案所包含的PADFA,而PADFA將於簽署日後60天發生效力。
PADFA禁止資料經紀人將美國人民的敏感個資(personally identifiable sensitive data)傳輸到指定的外國對手國家,以及由這些國家控制的實體,如公司等。
PADFA所指之資料經紀人(data broker),是指以出售、授權、租賃、交易、轉讓、發布、揭露、提供存取權或其他方式,將個人資料提供給特定實體,並收取對價者。而該法所稱之敏感個資,定義則相當廣泛,從個人日常活動資料如行事曆資訊、電子郵件,到個人醫療、財務資料皆包含在內。
目前PADFA指定之外國對手國家,是引用自美國法典第十編4872(d)(2)條(4872(d)(2)of title 10, United States Code.),包含中華人民共和國、朝鮮民主主義人民共和國、俄羅斯聯邦、伊朗伊斯蘭共和國。而外國對手國家控制的實體則包含以下幾類 :
1.前述國家擁有20%以上所有權的實體。
2.主要營業據點、總部、住所位於前述國家的實體。
3.依前述國家法律建立的實體。
4.受前述國家指導、控制之人。
由於PADFA適用範圍廣泛,未來美中兩國資料傳輸將受更多限制。該法案生效後將由美國的聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission)執行,該委員會將有權對違規者進行民事處罰。
日本2017年4月施行「資金結算法(資金決済法)」修正,正式承認虛擬貨幣作為支付工具,其本身得為買賣(與法定貨幣為交換),具有財產價值得以電子方式移轉之電子資訊,但是不等於法定貨幣。依據該法第2條第5項之定義規定,具有以下性質之財產價值者為虛擬貨幣:(1)對於不特定人,得作為代金支付之使用,而且與法定貨幣(日圓或美元等)得為互相交易;(2)以電子數位技術為紀錄與移轉;(3)非為法定貨幣或法定貨幣所成立之資產(預付卡等)。 2014年以東京為據點世界最大比特幣交易所Mt.Gox發生破產,導致鉅額比特幣消失事件,為了保護消費者與防止洗錢而為法律制度之整備。該法對於虛擬貨幣交易所為管制,(1)要求提供虛擬貨幣交易服務之交易所必須為登記(必須為股份有限公司以及資本額1000萬日圓以上);(2)對於利用者必須為適切之資訊提供;(3)為了適切管理利用者財產,業者必須將利用者之財產及虛擬貨幣與自身之財產分離管理;(4)為了防制洗錢,交易時必須為本人確認;(5)對於交易所為日常業務監督,必須作成帳冊書類及報告書,並提出具有會計師或監察法人簽證稽核之報告書,管制機關得為進入檢查、行使業務改善命令等之監督權。今年9月底,有11家完成登記程序,12月4日有5家完成登記,共16家目前為登記合法之比特幣交易所。 近來日本大型家電量販店等已有承認比特幣等虛擬貨幣可以作為支付手段,其他承認虛擬貨幣作為支付手段的商店也漸漸增加中,虛擬貨幣與一般民眾的生活漸為結合。但是虛擬貨幣仍有其風險,從國民或消費者保護觀點,政府也在相關處所加入明顯警語,提醒民眾虛擬貨幣並非法定貨幣,國家不保證其價值,而且虛擬貨幣之價值,會因買賣或經濟狀況等會有價值波動情形。利用虛擬貨幣交換業者之服務時,應注意僅得以在金融廳登記有案之業者為對象,同時此等業者負有說明義務,對於利用者有提供虛擬貨幣相關機制之資訊(包含交易內容與手續費),利用者應先聽取後,再決定是否為交易。利用者對於虛擬貨幣交易經歷或戶頭餘額應隨時確認,而業者至少3個月一次有提供利用者交易紀錄與餘額資訊之義務。
美歐有關基改生物管理之爭議決定出爐,WTO爭端解決小組判定歐盟基改法規違反WTO精神眾所注目的美歐有關基改生物與產品管理之 WTO 仲裁決定於五月初出爐, WTO 爭端解決小組判定歐盟基改禁令違反 WTO 精神,在長達上千頁的仲裁決定書(決定書將於六月公開)中, WTO 爭端解決小組認可了由基改領域專家稍早於 2 月初所做出之暫時性決定( preliminary ruling )。 事實上,此一 WTO 決定並不會改變歐盟目前對於基改生物及產品之管理限制,蓋以美國為首的控方所爭執者,為歐盟自 1998 年以後停止對基改生物與產品進行審查之事實上禁令,然歐盟已在 2004 年 4 月通過新的基改生物及產品管理法規,重新開啟基改生物及產品之上市審查,以實質行動祛除了該等禁令。不過, WTO 爭端解決小組此一決定書仍可能使歐盟未來在作成有關基因改造生物與產品之管理政策時,更為重視其貿易對手的意見,以避免爭端發生。 此外,決定書中也指出,儘管歐盟基改生物與產品之管理新制已自 2004 年 4 月上路,但歐盟會員國中仍有多個國家,如奧地利、法國、德國、盧森堡及希臘,被認為延宕實施歐盟新制,雖然歐盟執委會本身已試圖促使這些國家儘速實施歐盟基改生物與產品之管理新制,但由於一些程序規定的漏洞,以致成效有限,歐盟在今年四月已提出數項解決此一問題之建議方案。 另外,類似綠色和平組織( Greenpeace )、地球之友( Friends of the Earth Europe, FoEE )之非政府組織則批評透過 WTO 解決基因改造生物與產品之管理爭端之妥適性。這些非政府組織認為, GMO 議題具有高度爭議並涉及複雜的科學及環境議題,訴諸 WTO 仲裁機制並不妥當,其認為在 WTO 架構下,此類爭議處理時之考量點係以貿易利益為主。可見 WTO 爭端解決小組的決定,短時間內恐仍無法平息歐盟多數消費者對基因改造生物與產品所抱持之反對態度。
新加坡科技與研究局針對未來工廠提出研究規劃及方向新加坡科技與研究局(Agency for Science, Technology and Research)於2017年7月26日提出未來工廠(Toward the factories of the future)概念及相關研究方向,自動化(Automation)、機器人(robotics)、先進電腦輔助設計(advanced computer-aided design)、感測和診斷技術(sensing and diagnostic technologies)將徹底改變現代工廠,可製造的產品範圍廣泛,從微型車乃至於飛機皆可生產。積層製造(Additive Manufacturing),又稱3D列印(3D printing),可使用單一的高科技生產線來創造許多不同的產品項目,而不需要傳統大規模生產的設計限制和成本,伴隨未來高效能電腦和感測技術之進步,積層製造速度也會隨之加快。而智慧工廠(smart factories)將與物聯網(IOT)、雲端計算(cloud computing)、先進機器人(advanced robotics)、即時分析(real-time analytics)與機器學習(machine learning)等技術與積層製造技術結合,將大為提升生產速度及產量。 為加速及改善積層製造的製程,最重要的方法之一,是使用材料物理學的基本原理來模擬製造過程,而近期更引進跨學科之研究,「模擬」最終產品化學成分和機械性能的微觀結構。因積層製造是一個複雜又困難的過程,透過變化既有規則之模擬(Game-Changing simulations),若建立完成模型且模擬成功,將成為積層製造的殺手級技術。在未來的五到十年,我們將看到更多的零件從積層製造技術生產出來,而且這種技術有機會成為未來工廠的生產基礎。由於現行材料及製造流程與機器必須配合一致,些許的差異皆會生產出不同品質之產品,故未來積層製造工廠的結果穩定重現性(repeatability)和標準化(standardization),將是產品商業化的主要障礙與挑戰。
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。