如何有效進行數據治理，合法合規的進行數據利用，為「智」造生產時，企業應關注的重要法律議題。
AI未來案例：智慧製造篇
海邊公司為全球最大的電子精密設備製造商，近年來積極投入製造業的智能化轉型。走進海邊公司深圳的某製造工廠，場內一片漆黑，沒有任線何一位產員工，但生產製造設備卻能高速的運轉。
經瞭解後，此座「無人工廠」是海邊公司實現智慧製造的示範場點。海邊公司利用物聯網技術及大數據，結合了實體的生產設備與虛擬的資訊系統，使系統、設備、物資間自主交換資訊、進行生產並互相監控。
這使得海邊公司可以用最少量的人力，進行整個工廠生產製程的調控，並達到增效、提質、降本、減存等重要製造優勢。
除了海邊公司之外，其他製造業者亦積極的進行智能化轉型。世界經濟論壇與麥肯錫自2018年起，挑選第四次工業革命技術部署中，表現最出色的智慧工廠，並作為「燈塔工廠」典範。此評判標準為是否擁有第四次工業革命的必備特徵，包括自動化、工業物聯網（IIOT）、數位化、大數據分析、5G等技術。（延伸閱讀｜46%美企找不到科技人才！AI世代仍缺工，你該培養哪10種關鍵能力？）
截至2023年一月，全球已有132家燈塔工廠。圖片來源：截自2023全球經濟論壇白皮書
AI解析：智慧製造如何使用大數據？
大數據依據來源不同，可分為個人數據、商業數據及政府數據，各類數據具有不同的法律性質：
- 個人數據：基於個人身分關係所衍生的數據，具有高度的人格性。
- 商業數據：是指企業進行商業行為時所蒐集的數據，又可分為用戶數據及企業數據。用戶數據是企業對用戶使用軌跡進行蒐集所累積的數據，具有一定的弱人格性；企業數據為企業經營行為中產出的數據，具有較高的財產性。
- 政府數據：是政府在運作過程中提供公共服務所產生的數據，具有一定的公共性。
工業大數據為企業生產製造時所產生的物料數據、製程參數、故障資訊、監控及調節數據，因此工業大數據可歸類為大數據中的企業數據，具有高度財產性及低度的人格性。
工業數據的蒐集將涉及中國、美國、日本及台灣等不同國家的數據法規，故企業經營者須瞭解並熟悉各國的數據跨境傳輸法規及立法政策，並對世界各國的數據規範進行法律遵循，才能有效地進行數據治理。
以台灣ODM（Original Design Manufacturer，原廠委託設計）公司為例，其製造流程由製造方從設計至生產一手包辦。若ODM下單的客戶來自中國，使用的生產機具來自日本公司，晶圓提供者為美國公司，其關鍵零組件來自韓國，設計及製造位於台灣。此時，工業數據的蒐集將涉及中國、美國、日本及台灣等不同國家的數據法規。例如，歐洲《非個人數據自由流動條例》（GDPR）、美國《加州消費者隱私保護法》（CCPA）、中國《個人信息保護法》及台灣《個人資料保護法》等相關數據保護規範。因此，企業在蒐集工業大數據時，必須世界上重要的數據保護規範進行分析及法遵。
依學理上對於數據產權歸屬的討論，共有三種見解，包含：
- 數據原權利人所有
- 歸屬於數據業者所有
- 歸屬於數據原權利人及數據業者
然而，若將數據歸屬於數據原權利人，將太過關注於個人數據的保護，大幅增加數據業者在進行數據蒐集時的金錢、人力及時間成本，恐阻礙大數據時代商業及科技的發展。
若將工業大數據歸屬於數據原權利人與數據業者共有，將使數據在蒐集、分析、建模、產生應用場景及交易等各個環節權利關係不清，對大數據法律關係的建立、大數據的交易及大數據的商業應用，造成不利影響。
因工業大數據具有高財產性及低人格性的數據特性，且相關數據多源自於企業工業生產製造的各個環節，其性質更接近於企業的內部資產。
因此，只要製造業於數據蒐集及分析時，確實完善數據法遵，遵守國內外數據保護規範進行數據蒐集，應將工業大數據的產權歸屬於製造業者，使製造業者的勞動和努力成果，具有一定程度的保障。（延伸閱讀｜AI時代的十大新型態法律問題）
製造業在遵守各國法規的前提下，可收集工業大數據、保障勞動成果。圖片來源：Shutterstock
在數據商業時代，大數據已成為商業上重要的資產及交易客體。如美國公司「Factual」，利用蒐集的位置數據向亞馬遜、蘋果、谷歌、臉書及微軟等大型公司提供移動營銷、廣告投策、業務管理及數據交易服務；日本富士通公司利用大數據交易平台「Data plaza」，精確地蒐集和分析社交媒體數據，協助客戶快速掌握市場趨勢；中國政府亦成立「貴陽大數據交易平台」及「中關村樹海大數據交易平台」，向平台會員提供完善的數據交易、結算、交付、數據資產管理和融資等綜合數據服務。
工業大數據相較於其他類型的大數據，具有較低程度的人格性，在進行數據交易時，對於個人的隱私侵害也更低。因此，工業大數據的交易，不需要經過繁瑣的去識別化流程，具有更高的簡便性。
除此之外，工業大數據近似於企業內部的資產，應回歸商業交易機制，由企業自己對工業大數據進行定價及交易，幫助企業實現與各行業、各應用系統間的數據流通及交換，快速推進智慧製造的發展。（延伸閱讀｜台積電數位轉型三階段：擬人化、無人化、超人化）
編者：財團法人人工智慧法律國際研究基金會 出版社：元照出版 出版日期：2023/09/01
