新加坡個人資料保護委員會(Personal Data Protection Commission, PDPC)於2019年7月17日發布資料保護專員之職能與培訓準則。基於新加坡個人資料保護法(Personal Data Protection Act 2012, PDPA)明文規範非公務機關必須設立至少一名資料保護長(Data Protection Officer, DPO),負責個資保護政策之制定落實、風險評鑑及個資事故處理等工作。為了使資料保護專業人員增強能力並於企業組織有效履行其職責,新加坡個人資料保護委員會就此特別發布此準則,將資料保護專員分為三種工作職能,九項專業能力,進而規劃相關培訓課程。
此準則使企業組織能就工作職能聘僱合適之資料保護專員,亦使相關專業人員能掌握清晰之職業生涯,確定自我能力與培訓課程之落差,進而調整有效實施組織之個人資料保護管理政策與流程。其分為資料保護專員、資料保護長、區域資料保護長,依據工作職能與職責區分如下:
一、 資料保護專員
二、 資料保護長
三、 區域資料保護長
針對上述工作職能與職責,結合所需之專業能力,包括個人資料管理、風險評鑑管理、個資事故緊急應變、利害關係人管理、個人資料稽核認證、個人資料治理、個人資料保護之倫理、資料共享與創新思維,規劃基礎個人資料保護相關課程與進階資料創新課程,使其個人資料保護制度更專業具有規模。目前我國對於資料保護專員並無相關立法規範,若未來修法新加坡個人資料保護委員會之做法亦值參酌。
專利權人一旦將專利物售出,專利權就耗盡,專利權人不得再行使專利權,稱為權利耗盡原則(the exhaustion doctrine)或第一次銷售原則(the first sale doctrine)。舉例而言,某人取得某種保溫技術專利製造保溫杯,他可以禁止任何人製造相同專利技術的保溫杯,但是一旦他將保溫杯銷售出去,他不可以禁止買受人將保溫杯再銷售出去。 我國關於「權利耗盡」之規定見諸於《專利法》第59條第1項第6款: 發明專利權之效力,不及於下列各款情事: 六、專利權人所製造或經其同意製造之專利物販賣後,使用或再販賣該物者。上述製造、販賣,不以國內為限。 耗盡原則又可分為「國內耗盡原則」及「國際耗盡原則」。採「國內耗盡原則」者,專利品在國外銷售,他人不得未經專利權人同意而進口專利品於國內,否則將構成侵權。採「國際耗盡原則」者,專利品雖在國外銷售,專利人不得禁止再度進口轉售至國內。 我國專利法採「國際耗盡原則」,故專利權人不得禁止專利品之平行輸入。
德國大學研發成果商業化模式初探— 以拜揚專利聯盟為例德國大學研發成果商業化模式初探— 以拜揚專利聯盟為例 資訊工業策進會科技法律研究所 法律研究員 余承穎 2018年07月30日 壹、背景 「研發成果商業化」向來為我國政府關注議題。自2000年起,我國積極推動技轉中心設立,並在2002年後,宣導技轉業務推動以績效為導向,同時進行相關配套之獎助[1]。科技基本法下放政府資助之研究計畫成果下放予計畫執行單位,並允許執行單位可自行運用其研發成果將技術知識擴散於業界,且也開始有技轉金的收入,只是真正能技轉的技術件數並不多,還需要強化技轉中心的功能,以利未來更能聚焦學校的研發能量並有效的商業化。 近年來,德國聯邦政府在高等教育產學合作上,提出《知識創造市場》(Knowledge Creates Markets)[2]之報告,並提出四個行動方案,主要支持知識與技術的移轉在國家政策中給予最高的優先性。也因政府的支持下,德國聯邦政府斥資46.2百萬歐元建立專利利用局 (Patentverwertungsagentur,以下簡稱PVA),截至2016年止已成立29間PVA[3],每一間PVA對於區域性大學進行商業化的服務。 本篇就以德國各區的PVA中,技轉成績最好的拜揚專利聯盟(BayPat)進行介紹,並了解德國大學在國家政策支持下的專利聯盟運作機制。 貳、德國大學商業化困境及解決方案 西元2000年初,德國大學和我國一樣面臨研發成果無法商業化的問題,其主因可分為兩部分來說[4]: 大學教授以學術發表論文為主要目標且大學也擁有很多的研發成果,卻無法轉化成專利或推廣至市場上運用。 德國大學很早就開始推產學合作和技術移轉,由於技轉人員沒經驗,無法強化技轉人員的職能,導致校內研發成果無法集中管理而妥善的運用。 基於德國聯邦政府積極想讓高等教育的研發成果能夠商業化,並可以和產業建立溝通橋樑,因此德國聯邦政府推出了《知識創造市場》四個行動方案,其中一個行動方案Exploitation Offensive(市場開發)[5]的目標是希望將科學研發成果快速推至市場,其所採取的策略主要包含:建立專業的專利利用開發之基礎建設和大學教授特權之改革。 依據此策略目標,聯邦政府首先於1998年修訂高等學校框架法(Hochschulrahmengesetz,簡稱HRG) [6],擴大大學 (Hochschule)的任務與增加大學促進技術移轉之規定,但此修法的成效不佳,未見各大學技轉中心的研發成果運用有逐漸轉好;另一方面《知識創造市場》報告也指出因大學教授特權的規定,大學教授研發成果屬於自由發明,不須告知大學,則可自由運用,除大學教授接受大學資助外,原則上大學無法向教授請求研發成果。因此,教授特權使得大學無法從研發成果運用中受到利益,而許多教授發明也都沒有申請專利,這確實影響成果運用之推廣。因此聯邦政府於議會修訂受雇人發明(Arbeitnehmererfindungsgesetz, cf. ArbEG, 2002) [7]第42條規定,其主要能落實前述的策略目標之一,主要廢止「教授特權」的規定,原本屬於教授可自由運用之研發成果歸屬於大學,讓大學教授享有研發成果商業化所得淨利之30%為收益[8],這樣的改革可讓大學教授願意投入研究和申請專利,進而達到商業化的發展。 行動方案Exploitation Offensive(市場開發)的另一個策略目標就是其能建造一個有效的專利利用基本設施。因此聯邦教育與研究部(Bundesministerterium für Bildung und Forschung,簡稱BMBF)挹注大筆的經費以支持改革大學的結構措施。前期依據高等學校框架法(HRG)的改革,而大學紛紛設立技術移轉中心,但專利申請件數和商業化的比率沒有因此提高。 因此2002年起,聯邦政府以「商業利用創業保護」(Schutz für Ideen für die gewerbliche Nutzung, 簡稱SIGNO)計畫中以補助對象為大學的分項計畫延伸出「SIGNO高等學校-專利開發資助的計畫」建設專利利用的專業機構。其計畫資助重點在於對高等學校、企業以及發明者的創新發明構想提供智慧財產等法律保障與經濟利用,進而達到技術移轉[9],也因如此,造成德國各邦設立獨立的PVA[10],針對區域性大學進行智財服務和商業化規劃。 自2008年, BMBF將部分技轉業務交由經濟及科技部(Bundesministerium für Wirtschaft und Energie,簡稱BMWi)負責,原則上還是以「SIGNO高等學校-專利開發資助的計畫」持續補助成立PVA,針對各邦的PVA之補助比率由100%,逐漸降至50%,2011年起更不超過40%,BMWi的補助從全額補助逐年遞減來觀看,可促使各邦的PVA能集中研發成果的能量,強化與產業界的媒合進而達到合作夥伴或新創公司,進而達到自足營運,所得的收益可以自給自足。 藉由政府資助成立PVA,截至2016年左右已有29 家PVA成立[11],而其中拜揚專利聯盟(BayPat)內的三間夥伴大學連續兩年被評鑑(Technical University of Munich, Friedrich-Alexander University of Erlangen-Nuremberg , Ludwig-Maximilians-University of Munich )是全歐洲最具創新性的學校[12],這也代表拜揚專利聯盟的運作機制是有目共睹的,本文以下將提供進一步介紹。 参、拜揚專利聯盟的發展 德國高等教育框架法修正後,德國聯邦政府亦交由各邦制定高等教育法規。拜揚邦政府於2007年修正高等教育法(Bayerisches Hochschulgesetz, BayHSchG),增加學校運作的自由[13]。拜揚邦於2000年制定創新及知識經濟政策,並策劃新創資助、協助技術移轉、及創業孵化器空間等技轉系列政策;其中即包含拜揚專利聯盟(BayPat)。 拜揚專利聯盟(BayPat)源自拜揚邦政府技轉計畫中的拜揚大專院校專利計畫(Die Bayerische HochschulPatentinitiative)[14],也是由拜揚邦政府主導拜揚邦內大學進行技術移轉服務的完整機構,即專利利用局(PVA)。整體計畫是由拜揚邦政府與當時德國三大科研機構之一的弗勞恩霍夫爾協會(Fraunhofer-Gesellschaft zur Forderung der angewandten Forschung e.V.)[15]協助邦內大學進行技術移轉,一開始參加學校有8所,之後陸續累積至33所大學及科技大學[16]。 (一)弗勞恩霍夫爾協會輔導時期 拜揚專利聯盟一開始是由弗勞恩霍夫爾協會的慕尼黑技術移轉中心(Die Fraunhofer-Patentstellefür die DeutscheForschung,PST)[17]撥出10名人員擔任拜揚大專院校專利計畫的技術經理,各校內建1~2名校內技轉人員窗口,PST處理弗勞恩霍夫爾協會的技轉案件,累積相當的經驗,所以他們培育拜揚專利聯盟的技轉人員,以強化大學技術移轉人才的職能。以下分別說明聯盟在專利申請以及專利技術商業化流程的運轉機制: (1)專利申請:發明人提出技術揭露,校內技轉人員初步判斷可專利性。隨後校內技轉人員將技術揭露文件提供給拜揚聯盟,經聯盟評估後給予專利佈局策略建議。後續專利申請流程(包含答辯、費用)都是由專利聯盟主導。 (2)專利技術商業化的流程:提出專利申請之後,聯盟開始進行技術行銷推廣以及後續授權合約草擬、談判和最後的收益分潤等事務。 值得一提的是,德國修訂受雇人發明法第42條後,專利所有權歸屬於大學,雖然大學專利申請的所有費用都是由拜揚專利聯盟所負擔,但專利的所有權人還是隸屬於大學。 至於專利商業化所得的收益分配比率,拜揚專利聯盟分得25%,大學分得52.5%,大學教授分得22.5%。拜揚專利聯盟執行長佛茲堡大學校長Axel Haase曾表示,雖然2002年修法後教授僅能保障收益分配,但透過集中資源讓教授最終獲得的利潤比當初教授完全擁有成果時更多[18]。 (二)拜揚專利聯盟公司之成立 因為拜揚專利聯盟內部逐漸累積技術移轉經驗,2007年弗勞恩霍夫爾協會退出營運,由拜揚邦內所有33所大專院校(拜揚大學及應用科技大學)共同創立拜揚專利聯盟公司[19],而拜揚專利聯盟公司仍沿襲當初弗勞恩霍夫爾協會所建立的專利聯盟制度[20],仍以技術移轉及商業化為主要任務。 自拜揚專利聯盟在大學成立公司之後,截至2015年,聯盟公司累積2263件技術揭露評估,559件專利申請,連結1800位潛在的被授權人,締結共223份合約,並累積收益達6.7億歐元(約240億台幣)[21]。 肆、結論 綜上所述,德國聯邦政府為強化大學產學合作及技術移轉能商業化,促使產業推動,政府將此議題列入國家重要政策並積極推動,從高等教育框架法鬆綁,受雇人發明法修正以及德國各邦建立PVA等,將原來大學技轉中心的職能藉由PVA而強化,協助邦內大學專利申請、佈局、尋找技轉對象或是以新創公司進行研發成果商業化,這樣一站式的服務,將周邊大學的技術集中整合,提供產業更多方面的技術資訊[22]。 我國目前各大學技轉中心皆獨立處理各大學研發成果商業化作業,可學習德國模式進行區域型技轉聯盟,以聯盟的方式來進行專利佈局以及商業化推廣,以達到規模經濟,並建立明確的商業化推廣模式,確定每項研發成果商業化皆能得到有效率的行銷推廣。 [1] 余曉雯、鍾宜興,<德國聯邦政府高等教育產學合作政策之探究>,《教育研究及刊》,第61輯第3期,頁47-79(2015)。 [2] BMBF/BMWi, Knowledge Creates Markets Action Scheme of the German Government (2001) [3] Czarnitzki, Dirk and Doherr, Thorsten and Schliessler, Paula and Toole, Andrew A., Knowledge Creates Markets: The Influence of Entrepreneurial Support and Patent Rights on Academic Entrepreneurship, European Economic Review, 86, 131–146 (2016) [4] 同前註2 [5] 同前註2。 [6] 1999年德國修正《高等學校框架法》(Hochschulrahmengesetz)第58條第1項:「高等學校是公法社團法人,同時也是國家設施,或以其他法律形式設立……」,在修正文中增加了「或以其他法律形式設立」之規定,賦予各邦具有較大的組織法形成自由,得以其他法律形式設置大學,以此開始鬆動了大學之法律地位,且國家開始從大學的具體管制中抽離出來。 [7] ArbEG (Employee Invention Act) 2002, Gesetz zur Änderung des Arbeitnehmererfindungsgesetzes. Berlin: Bundesgesetzblatt - Bundesministerium der Justiz, January 24th 2002. [8] 陳麗娟,<從德國受雇人發明法第42條論國立大學研究人員研發成果歸屬>,《科技法律透析》,第20卷第1期,頁48-61(2008) [9] 同前註1。 [10] Weyand, Haase, Der Innovationstransfer an Hochschulen nach Novellierung des Hochschulerfindungsrechts – eine Zwischenbilanz in rechtspolitischer Absicht, GRUR, S.28, 2007 [11] Czarnitzki, Dirk and Doherr, Thorsten and Schliessler, Paula and Toole, Andrew A., Knowledge Creates Markets: The Influence of Entrepreneurial Support and Patent Rights on Academic Entrepreneurship, European Economic Review, 86, 131–146 (2016) [12] 〈THREE BAYPAT PARTNER UNIVERSITIES AMONG THE TOP 12 MOST INNOVATIVEUNIVERSITIES IN EUROPE〉, Bayerische Patentallianz GmbH https://www.baypat.de/newsroom-de/three-baypat-partner-universities-among-the-top-12-most-innovative-universities-in-europe (最後瀏覽日:2018/07/04). [13] 由於德國大學具有公法上的人格權,學校可以在其權利範圍內創設公司,另一方面,拜揚邦政府引入基金董會制度,讓大學在此制度之下,可以增加學校的決策效率。 [14] 〈Presentation of the Bayern Patent Initiative - Promotion of Patenting and Exploitation of Inventionsby Bavarian Universities 〉, World Intellectual Property Organization,http://www.wipo.int/edocs/mdocs/innovation/en/wipo_inv_mty_02/wipo_inv_mty_02_10.pdf(最後瀏覽日:2018/06/11) [15] 〈60 years of fraunhofer-Gesellschaft〉, FRAUNHOFER GESELLSCHAFThttps://www.germaninnovation.org/shared/content/documents/60YearsofFraunhoferGesellschaft.pdf (最後瀏覽日:2018/06/10). [16] 〈Volljurist (m/w) Vertragsrecht / gewerblicher Rechtsschutz〉, Bayerische Patentallianz GmbHhttps://www.baypat.de/newsroom-de/volljurist-m-w-vertragsrecht-gewerblicher-rechtsschutz-in-teilzeit-bis-20-stunden-woche (最後瀏覽日:2018/07/04). [17] 佛勞恩霍夫研究院技轉中心(Fraunhofer-Patentstelle),資訊工業策進會科技法律研究所,https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=67&tp=4&i=65&d=194 (最後瀏覽日:2018/06/10). [18] Axel Haase, 30 Prozent besser als 100, ERFINDUNGEN AN HOCHSCHULEN, 7(8), 461 (2008). [19] 同前註16 [20] 值得注意的是,雖然統稱為拜揚專利聯盟(BayPat),拜揚專利聯盟在此階段時仍就以政府計畫的形式存在,由各校技轉人員分別與德國發明專利辦公室內歸屬該計畫的人員合作,未有正式的法人格基礎 [21] 同前註14 [22] 跨領域科技管理研習班(MMOT),<大學研發成果歸屬對產學合作之影響-以德國制度為觀察對象>,跨領域科技管理與智財運用國際人才培訓計畫-103年海外培訓成果發表會,頁 1-63( 103 )
英國發布《AI保證介紹》指引,藉由落實AI保證以降低AI系統使用風險英國發布《AI保證介紹》指引,藉由落實AI保證以降低AI系統使用風險 資訊工業策進會科技法律研究所 2024年03月11日 人工智慧(AI)被稱作是第四次工業革命的核心,對於人們的生活形式和產業發展影響甚鉅。各國近年將AI列為重點發展的項目,陸續推動相關發展政策與規範,如歐盟《人工智慧法》(Artificial Intelligence Act, AI Act)、美國拜登總統簽署的第14110號行政命令「安全可靠且值得信賴的人工智慧開發暨使用」(Executive Order on the Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of Artificial Intelligence)、英國「支持創新的人工智慧監管政策白皮書」(A Pro-innovation Approach to AI Regulation)(下稱AI政策白皮書)等,各國期望發展新興技術的同時,亦能確保AI使用的安全性與公平性。 壹、事件摘要 英國科學、創新與技術部(Department for Science, Innovation and Technology,DSIT)於2024年2月12日發布《AI保證介紹》(Introduction to AI assurance)指引(下稱AI保證指引),AI保證係用於評測AI系統風險與可信度的措施,於該指引說明實施AI保證之範圍、原則與步驟,目的係為讓主管機關藉由落實AI保證,以降低AI系統使用之風險,並期望提高公眾對AI的信任。 AI保證指引係基於英國政府2023年3月發布之AI政策白皮書提出的五項跨部會AI原則所制定,五項原則分別為:安全、資安與穩健性(Safety, Security and Robustness)、適當的透明性與可解釋性(Appropriate Transparency and Explainability)、公平性(Fairness)、問責與治理(Accountability and Governance)以及可挑戰性 與補救措施(Contestability and Redress)。 貳、重點說明 AI保證指引內容包含:AI保證之適用範圍、AI保證的三大原則、執行AI保證的六項措施、評測標準以及建構AI保證的五個步驟,以下將重點介紹上開所列之規範內容: 一、AI保證之適用範圍: (一)、訓練資料(Training data):係指研發階段用於訓練AI的資料。 (二)、AI模型(AI models):係指模型會透過輸入的資料來學習某些指令與功能,以幫助建構模模型分析、解釋、預測或制定決策的能力,例如GPT-4。,如GPT-4。 (三)、AI系統(AI systems):係利用AI模型幫助、解決問題的產品、工具、應用程式或設備的系統,可包含單一模型或多個模型於一個系統中。例如ChatGPT為一個AI系統,其使用的AI模型為GPT-4。 (四)、廣泛的AI使用(Broader operational context):係指AI系統於更為廣泛的領域或主管機關中部署、使用的情形。 二、AI保證的三大原則:鑒於AI系統的複雜性,須建立AI保證措施的原則與方法,以使其有效執行。 (一)、衡量(Measure):收集AI系統運行的相關統計資料,包含AI系統於不同環境中的性能、功能及潛在風險影響的資訊;以及存取與AI系統設計、管理的相關文件,以確保AI保證的有效執行。 (二)、評測(Evaluate):根據監管指引或國際標準,評測AI系統的風險與影響,找出AI系統的問題與漏洞。 (三)、溝通(Communicate):建立溝通機制,以確保主管機關間之交流,包含調查報告、AI系統的相關資料,以及與公眾的意見徵集,並將上開資訊作為主管機關監理決策之參考依據。 三、AI保證的六項措施:主管機關可依循以下措施評測、衡量AI系統的性能與安全性,以及其是否符合法律規範。 (一)、風險評估(Risk assessment):評測AI系統於研發與部署時的風險,包含偏見、資料保護和隱私風險、使用AI技術的風險,以及是否影響主管機關聲譽等問題。 (二)、演算法-影響評估(Algorithmic-impact assessment):用於預測AI系統、產品對於環境、人權、資料保護或其他結果更廣泛的影響。 (三)、偏差審計(Bias audit):用於評估演算法系統的輸入和輸出,以評估輸入的資料、決策系統、指令或產出結果是否具有不公平偏差。 (四)、合規性審計(Compliance audit):用於審查政策、法律及相關規定之遵循情形。 (五)、合規性評估(Conformity assessment):用於評估AI系統或產品上市前的性能、安全性與風險。 (六)、型式驗證(Formal verification):係指使用數學方法驗證AI系統是否滿足技術標準。 四、評測標準:以國際標準為基礎,建立、制定AI保證的共識與評測標準,評測標準應包含以下事項: (一)、基本原則與術語(Foundational and terminological):提供共享的詞彙、術語、描述與定義,以建立各界對AI之共識。 (二)、介面與架構(Interface and architecture):定義系統之通用協調標準、格式,如互通性、基礎架構、資料管理之標準等。 (三)、衡量與測試方式(Measurement and test methods):提供評測AI系統的方法與標準,如資安標準、安全性。 (四)、流程、管理與治理(Process, management, and governance):制定明確之流程、規章與管理辦法等。 (五)、產品及性能要求(Product and performance requirements):設定具體的技術標準,確保AI產品與服務係符合規範,並透過設立安全與性能標準,以達到保護消費者與使用者之目標。 五、建構AI保證的步驟(Steps to build AI assurance) (一)、考量現有的法律規範(Consider existing regulations):英國目前雖尚未針對AI制定的法律,但於AI研發、部署時仍會涉及相關法律,如英國《2018年資料保護法》(Data Protection Act 2018)等,故執行AI保證時應遵循、考量現有之法律規範。 (二)、提升主管機關的知識技能(Upskill within your organisation):主管機關應積極了解AI系統的相關知識,並預測該機關未來業務的需求。 (三)、檢視內部風險管理問題(Review internal governance and risk management):須適時的檢視主管機關內部的管理制度,機關於執行AI保證應以內部管理制度為基礎。 (四)、尋求新的監管指引(Look out for new regulatory guidance):未來主管機關將制定具體的行業指引,並規範各領域實踐AI的原則與監管措施。 (五)、考量並參與AI標準化(Consider involvement in AI standardisation):私人企業或主管機關應一同參與AI標準化的制定與協議,尤其中小企業,可與國際標準機構合作,並參訪AI標準中心(AI Standards Hubs),以取得、實施AI標準化的相關資訊與支援。 參、事件評析 AI保證指引係基於英國於2023年發布AI政策白皮書的五項跨部會原則所制定,冀望於主管機關落實AI保證,以降低AI系統使用之風險。AI保證係透過蒐集AI系統運行的相關資料,並根據國際標準與監管指引所制定之標準,以評測AI系統的安全性與其使用之相關影響風險。 隨著AI的快速進步及應用範疇持續擴大,於各領域皆日益重要,未來各國的不同領域之主管機關亦會持續制定、推出負責領域之AI相關政策框架與指引,引導各領域AI的開發、使用與佈署者能安全的使用AI。此外,應持續關注國際間推出的政策、指引或指引等,研析國際組織與各國的標準規範,借鏡國際間之推動作法,逐步建立我國的AI相關制度與規範,帶動我國智慧科技產業的穩定發展外,同時孕育AI新興產應用的發展並打造可信賴、安全的AI使用環境。
美國聯邦資料戰略〈2020年行動計畫〉美國白宮於2018年3月發布〈總統管理方案(President’s Management Agenda)〉,其中發展「聯邦資料戰略(Federal Data Strategy)」,將資料作為戰略資產,藉以發展經濟、提高聯邦政府效能、促進監督與透明度,為方案中重要之工作目標之一。「聯邦資料戰略」之架構上主要包括四個組成部分,以指導聯邦資料之管理和使用:1.使命宣言:闡明戰略之意圖與核心目的;2.原則:有十大恆定原則對於機關進行指導;3.實作規範:有四十項實作規範指導機關如何利用資料之價值;4.年度行動計畫:以可衡量之活動來實踐這些實作規範。 於2019年12月23日,〈2020年行動計畫〉之最終版正式發布,其將建立堅實之基礎,在未來十年內支持戰略之實踐。詳言之,〈2020年行動計畫〉之內涵主要包含三大部分與二十個行動: 機關行動:旨在支持機關利用其資料資產,包括六大行動:(1)行動1:確認用於回答對於機關而言具有優先性之問題所需之資料;(2)行動2:將機關之資料治理制度化;(3)行動3:評估資料與相關基礎設施之成熟度;(4)行動4:確認提高員工資料技能之機會;(5)行動5:確認用於機關開放資料計劃之優先資料資產;(6)行動6:發布與更新資料庫存。 實踐共同體之行動:由特定機關或一群機關就一共通主題所採取之行動,可加速並簡化現有要求之執行,包括下列四大活動:(1)行動7:成立聯邦首席資料官委員會;(2)行動8:改善用於AI研究與發展之資料與模型資源;(3)行動9:改善財務管理資料標準;(4)行動10:將地理空間資料實務整合至聯邦資料事業中。 共享解決方案行動:為所有機關之利益、由單一機關或委員會試行或發展之活動:(1)行動11:開發聯邦事業資料資源儲存庫;(2)行動12:創建美國預算管理局聯邦資料政策委員會;(3)行動13:制定策畫之資料技能目錄;(4)行動14:制定資料倫理框架;(5)行動15:開發資料保護工具組;(6)行動16:試行一站式之標準研究應用程序;(7)行動17:試行一種自動化之資訊收集評論工具,該工具支持資料庫存之創建與更新;(8)行動18:試行用於聯邦機構之增強型資料管理工具;(9)行動19:制定資料品質評估與報告指引;(10)行動20:發展資料標準之儲存庫。 〈2020年行動計畫〉確定機關之初步行動,其對建立流程、建立能力、調整現有工作以更好地將資料作為戰略資產至關重要。未來之年度行動計畫將會在〈2020年行動計畫〉之基礎上進一步發展出針對聯邦資料管理之協調方案。