日本獨立行政法人情報處理推進機構於2025年1月28日發布《成為可信賴夥伴的資料治理手冊(下稱《手冊》)》,旨在呼籲企業建立與實施「貫穿資料生命週期的資料治理機制」,藉此將資料價值最大化,並將資料風險最小化。
《手冊》指出,資料驅動著社會發展,資料治理的重要性亦隨之提升。資料治理係指企業或組織透過機制、規則與制度等多種層面的策略性手段管理其重要資料資產,並透過制定相應的政策與規則,確保資料的品質與安全性。同時,考量資料具備易於複製、竄改且流通難以控制的特性,建立完善的資料治理機制亦有助於在共享資料的過程中維持其品質及安全性。推動資料治理的基礎,則仰賴適當且有效的資料管理機制,亦即確保在蒐集、處理、儲存與使用等資料生命週期各階段皆能落實資料管理機制。然而,資料管理本身要能發揮效益,仍須依賴組織具備足夠的資料成熟度,即具備正確處理與應用資料的整體能力,方能系統性的落實管理與治理工作。
根據《手冊》內容,透過資料治理,企業或組織將能確保資料品質、透明度及安全性,並基於可信任的資料進行決策,進而有效提升決策精準度,實現風險管理與法規遵循,進一步強化自身在資料經濟中的「價值」、「信任」與「公正性」。
我國企業如欲逐步建立並落實貫穿資料生命週期的資料治理機制,可參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心所發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範》,作為制度設計與實務推動之參考,以強化資料治理能力。
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美國最高法院在今(2018)年1月12日決定接受南達科塔州的上訴,就South Dakota v. Wayfair一案(下稱Wayfair案)進行審理,以決定州政府是否有權對網路零售業者課徵銷售稅。依據最高法院在1992年Quill v. North Dakota (下稱Quill案)所確立之原則,若網路零售商在該州無實體呈現 (physical presence),州政府即不得對該零售商向該州居民所銷售之貨物課徵銷售稅。 在1992年Quill案中,最高法院認為州政府對於遠距零售者(remote retailer)課稅,將違反潛在商務條款(dormant commerce clause),理由是對於無具體呈現的零售商課稅,將使其面對許多不同的課稅管轄權,造成零售商巨大的負擔,並增加州際商務的複雜性。南達科塔州認為科技的進步已使得零售商商所面臨課稅的複雜度降低,故在2016年通過法案對無實體呈現之電商業者課稅,因而引發相關爭訟。 本案在今年6月21日宣判由南達科塔州勝訴,判決指出隨著電子商務的成長及資訊科技的進步,課稅並不如過往會對業者造成具大的負擔,同時也可滿足正當程序與潛在商務條款的要求;此外,Quill案將會造成市場的扭曲,其所造成的稅捐保護傘將對具有實體呈現的業者造成不公平的競爭。因此認定Quill案已難以適用於現在的電子商務市場。 但本案仍有四位大法官反對,認為應由國會立法來糾正此一錯誤。因為國會並未明確授權州政府可對跨州零售交易課稅,因此才有潛在商務條款的適用,換言之,國會實際擁有立法授與各州徵收遠距交易之權力,在115期國會當中,也已經有相關的法案被提出,包括Remote Transaction Parity Act of 2017 (H.R. 2193)、Marketplace Fairness Act of 2017 (S.976)。在最高法院完成此一判決後,後續可繼續觀察美國國會是否會以立法的方式,授與州政府對跨州商業貿易課徵租稅。
中國發布《國家中長期生物技術人才發展規劃(2010-2020年)》中國科學技術部與中國科學院等六個部門,於2011年12月8日聯合發布《國家中長期生物技術人才發展規劃(2010-2020年)》(以下簡稱「生技人才規劃」),期藉由具體政策措施之推動,充實國內生技人才資源,以促進生物技術及其產業蓬勃發展。 從中國國務院於2006年所提出的《國家中長期科學和技術發展規劃綱要(2006-2020年)》到科技部最近發布的《國家十二五科學和技術發展規劃》,均揭示「生物技術」為中國科技發展的重點領域。然而,現階段中國生技發展卻面臨了人才瓶頸,包括缺乏高層次創新人才、缺乏優秀創業型人才、人才資源開發投入不足,以及人才發展體制障礙待破除等問題,本規劃便在這樣的背景下誕生。 針對前述生技人才缺乏問題,生技人才規劃以「2020年時將中國打造成生物產業大國」為總體目標,分兩階段達成充實、培育生技人才的目的。第一階段為2011年至2015年,主要目標係在國內培育、造就一定規模的科技人才與創新團隊;第二階段為2016年至2020年,主要目標則為提高中國整體生技人才的素質,並建置5到10個具國際水準的國家生技實驗室。為達成前述目標,生技人才規劃宣示未來將分別實施以下各項政策措施,包括:持續給予優秀人才科研經費支援、鼓勵支持生物技術人才創業、加速生物技術人才在產學研各領域間的流動、制定優先支持生物產業技術人才發展的財政金融政策,以及吸引海外高層次生物技術人才回國創業或參與重大科研計畫等。 自2006年以來,中國於各個重大科技與產業政策規劃中,均將生物技術列為國家重點發展領域,顯見中國對於生技產業的重視,而根據往例,中國在發布重大國家政策規劃綱要以後,國務院各部門隨即會頒布相關法令及配套措施,以達成規劃綱要中所揭示的各項發展目標。因此,「生技人才規劃」頒布後,其後續相關的人才引進法制架構將如何呼應、達成綱要所訂的總體發展目標,值得持續觀察。
世界經濟論壇發布《人工智慧公平性和包容性藍圖》白皮書世界經濟論壇(World Economic Forum, WEF)於2022年6月29日發布《人工智慧公平性和包容性藍圖》白皮書(A Blueprint for Equity and Inclusion in Artificial Intelligence),說明在AI開發生命週期和治理生態系統中,應該如何改善公平性和強化包容性。根據全球未來人類AI理事會(Global Future Council on Artificial Intelligence for Humanity)指出,目前AI生命週期應分為兩個部分,一是管理AI使用,二是設計、開發、部署AI以滿足利益相關者需求。 包容性AI不僅是考量技術發展中之公平性與包容性,而是需整體考量並建立包容的AI生態系統,包括(1)包容性AI基礎設施(例如運算能力、資料儲存、網路),鼓勵更多技術或非技術的人員有能力參與到AI相關工作中;(2)建立AI素養、教育及意識,例如從小開始開啟AI相關課程,讓孩子從小即可以從父母的工作、家庭、學校,甚至玩具中學習AI系統對資料和隱私的影響並進行思考,盡可能讓使其互動的人都了解AI之基礎知識,並能夠認識其可能帶來的風險與機會;(3)公平的工作環境,未來各行各業需要越來越多多元化人才,企業需拓寬與AI相關之職位,例如讓非傳統背景人員接受交叉培訓、公私協力建立夥伴關係、提高員工職場歸屬感。 在設計包容性方面,必須考慮不同利益相關者之需求,並從設計者、開發者、監督機關等不同角度觀察。本報告將包容性AI開發及治理整個生命週期分為6個不同階段,期望在生命週期中的每個階段皆考量公平性與包容性: 1.了解問題並確定AI解決方案:釐清為何需要部署AI,並設定希望改善的目標變量(target variable),並透過制定包容性社會參與框架或行為準則,盡可能實現包容性社會參與(特別是代表性不足或受保護的族群)。 2.包容性模型設計:設計時需考慮社會和受影響的利益相關者,並多方考量各種設計決策及運用在不同情況時之公平性、健全性、全面性、可解釋性、準確性及透明度等。 3.包容性資料蒐集:透過設計健全的治理及隱私,確定更具包容性的資料蒐集路徑,以確保所建立之模型能適用到整體社會。 4.公平和包容的模型開發及測試:除多元化開發團隊及資料代表性,組織也應引進不同利益相關者進行迭代開發與測試,並招募測試組進行測試與部署,以確保測試人群能夠代表整體人類。且模型可能隨著時間發展而有變化,需以多元化指標評估與調整。 5.公平地部署受信任的AI系統,並監控社會影響:部署AI系統後仍應持續監控,並持續評估可能出現新的利益相關者或使用者,以降低因環境變化而可能產生的危害。 6.不斷循環發展的生命週期:不應以傳統重複循環過程看待AI生命週期,而是以流動、展開及演變的態度,隨時評估及調整,以因應新的挑戰及需求,透過定期紀錄及審查,隨時重塑包容性AI生態系統。 綜上,本報告以包容性AI生態系統及生命週期概念,期望透過基礎設施、教育與培訓、公平的工作環境等,以因應未來無所不在的AI社會與生活,建立公司、政府、教育機構可以遵循的方向。