美國國防部發布《國防部資訊技術發展戰略》，以促進IT變革並為未來奠定基礎
美國國防部（Department of Defense, DoD）於2024年6月25日發布「關鍵點：國防部資訊技術發展戰略」（Fulcrum:DoD Information Technology (IT) Advancement Strategy），將持續促進DoD之IT變革，並為未來奠定基礎。
本戰略描述作戰人員在推動IT方面應達成之目標與重要性，並列出提供聯合作戰IT能力、資訊網路與運算現代化、最佳化IT治理、栽培第一數位人力等四大目標（Line of Effort, LOE），簡述如下：
（1）提供聯合作戰IT能力（Provide Joint Warfighting IT Capabilities）：在現今不斷變化且充滿競爭的全球環境中，該目標以使用者為中心，提供具功能性、可擴增、永續且安全之IT功能。並以改善作戰人員可用資訊為重點，以利在快節奏、多領域（multi-domain）作戰中獲得決策與競爭優勢。
（2）資訊網路與運算現代化（Modernize Information Networks and Compute）：該目標著重於迅速滿足任務與商務需求，利用卓越技術與以資料為中心的零信任（Zero Trust）資通安全方法，提供安全且具更快資料傳輸速度、更低延遲與高度彈性的現代化網路。
（3）最佳化IT治理（Optimize IT Governance）：該目標將提高傳送效率、節省成本，且透過從治理到資料獲取系統的簡化政策，以轉變治理制定更好的決策，包括使用強大資料功能。
（4）栽培頂尖的數位人才（Cultivate a Premier Digital Workforce）：該目標將確保作戰人員為新興技術之布署做好準備，並持續致力於識別、招募、發展並留住最佳數位人才。其擴展DoD網路人力框架（DoD Cyber Workforce Framework, DCWF），著重於更廣義的數位人力，包括資料、人工智慧、軟體工程的工作角色。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
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江敔菲
副法律研究員 編譯整理
Department of Defense [DoD], Fulcrum:DoD Information Technology (IT) Advancement Strategy, https://dodcio.defense.gov/Portals/0/Documents/Library/FulcrumAdvStrat.pdf（last visited Sep. 3, 2024）
周晨蕙，〈日本立法保護及促進重要經濟安全資訊之利用〉，資策會科技法律研究所，2024年8月，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&d=9233（最後瀏覽日：2024/09/03）。
柯郁萱，〈歐洲議會全體會議投票通過《資安韌性法》草案，以提高數位產品安全性〉，2024年5月，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&d=9170&no=64（最後瀏覽日：2024/09/03）。
劉心妍，〈美國國土安全部發布「2024人工智慧路線圖」，確保AI安全開發與部署〉，資策會科技法律研究所，2024年6月，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=0&tp=1&d=9184（最後瀏覽日：2024/09/03）。
羅文妗，〈德國聯邦內政部提出2025年數位政策計畫，加強推動國家行政數位化〉，資策會科技法律研究所，2022年8月，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&d=8856（最後瀏覽日：2024/09/03）。
加利福尼亞州（下簡稱加州）州長Jerry Brown於2018年9月30日簽署了一項新法案，規定在加州註冊成立的上市公司以及總部位於加州並在美國證交所上市的外國公司（如德拉瓦州公司），都必須在2019年底之前，於其董事會安排至少一位女性擔任董事，否則將面臨處罰；而此項新規定，亦使加州成為美國第一個要求上市公司將女性納入董事會的州。 此項規定並規定，在2021年年底前，若董事會的規模為6名以上，至少需有3名女性董事，若董事會的規模為5名成員，則至少需有2名女性董事，若董事會規模為4名以下董事，則至少需有1名女性董事。違反此項規定，將受到以下處罰：（1）首次違反處以10萬美元的罰款；（2）再度違反處以30萬美元的罰款，隨後再處以每次違反的罰款。 根據統計，日前在美國3000家最大的上市公司的董事會組成中，女性僅占其中18%，於2017年，更有624家上市公司的董事會中根本沒有女性。該法案表明，促進公司董事會性別平等不僅可以改善所有女性的職場機會，同時還能提高生產力，其依據是瑞士信貸（Credit Suisse）於2014年所作出的一項研究，該研究發現，擁有全男性董事會的公司，其平均股本回報率（Return on Equity, ROE）為10.1%，而擁有至少一名女性董事的公司，其平均股本回報率為12.2%。 根據彭博社(Bloomberg)於2019年的一項新分析，此項變革可為女性提供692個席次，並足以導致美國公司董事會整體性別平衡產生顯著的變化。此外，新紐澤西州(New Jersey)和馬薩諸塞州(Massachusetts)亦在考慮進行類似的立法，其他州也通過了不具拘束力的準則。根據統計，若其他州採用和加州相同立法，羅素3000(Russell 3000)中的公司需要在幾年內為女性開放3732個董事會席次，全國董事會的女性人數將增加近75%。 縱使該法案的反對者認為，這將增加企業改善種族和民族多樣性的難度，並質疑法案的適法性，然該法案的提出者仍認為，此一措施對於提升女性的代表權是必要的，相信當董事會組成多元化，女性的聲音能被聽到時，對整體勞動力的改善會是更好的。
美國加州法院認定Broadcom控訴Netflix侵權之US 8365183專利不具適格性2022年4月美國加州法院於Broadcom控訴Netflix專利侵權一案中，就Broadcom的第US 8365183號美國專利（下稱183專利）做出無效的判決。 於2020年3月，Broadcom就Netflix對消費者提供的影音服務提起訴訟，認為Netflix影音內容傳輸方式使用到Broadcom的多件專利技術，此次的183專利，主要是用來在多個電腦/伺服器設備中進行處理工作的分配，依Broadcom的主張，該技術應用於影音機上盒這類產品時，可有效的提升影音媒體的效率。這類專利與演算法有關，對於專利本質是否為抽象概念，需要通過美國最高法院就Alice案對於抽象概念的兩階段測試法，先檢驗請求項是否指向抽象概念，再檢驗請求項是否因其中元件（包含電腦/軟體）的配置，改變其性質而成為適格的專利標的。 加州法院法官James Donato認為，就183專利所主張之請求項內容，主要是在於多個伺服器間進行工作分配，此種行為與辦公室裡進行工作分配並沒有不同，且日常生活中也充滿類似情況，如服務生依照顧客需求進行位置安排，就此Broadcom雖提出該專利方法可提高伺服器效率的論點，但法官認為該專利只是列出傳統電腦技術中會執行的步驟順序，未因該專利所揭露的方法促進電腦的功能，而不足以使抽象概念的性質轉化，因此就該專利做出無效的判決。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」
美國聯邦通訊傳播委員會徵詢智慧電網技術施行意見美國參眾兩院於2009年「美國經濟復甦與再投資法」(American Recovery and Reinvestment Act of 2009)─即「振興經濟方案」─要求聯邦通訊傳播委員會(Federal Communications Commission, FCC) 在國家寬頻發展計畫中，須使用寬頻建設及服務，促進節能減碳與能源自主要求。智慧電網(Smart Grid)被認為係符合此要求的新技術。FCC遂公開徵求有關此一技術對國家寬頻發展計畫要求事項更進一步的評論與建言： 1. 使用公私網絡的智慧電網是否適合發展於通訊技術； 2. 何種通訊技術與網絡可符合且最常用於智慧電網科技； 3. 既有商用通訊網絡是否合於智慧電網的運用； 4. 在一般與緊急狀況下，商用無線通訊網絡得否可靠地藉由智慧電網傳輸資料； 5. 現有且合適於發展智慧電網的電力設備於全美的普及率為何； 7. 智慧電網對已發照釋出之頻譜需求為何； 8. 智慧電網使用毋須核照之頻譜是否遭遇介面(interface)上的問題； 9. 是否需要釋出額外或未使用的頻譜？原因為何； 10.如何確保消費者能即時獲知實際能源減耗數據與支付價額； 11.設備、技術提供者與消費者如何相互連結相關家電用品與網路； 12.何種資訊會在一類、二類與電力供應者間被擷取； 13.管理能源之家用網路區域(Home Area networks)在智慧電網中的角色為何？ FCC對智慧電網所蒐集的資料與意見，將對欲發展節能減碳政策的台灣，有相當幫助，值得持續關注。
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。