所以事實上當我們說臺灣跟另外一個國家講的是這兩個都市跟這三個都市，我覺得尤其是APP based或者是mobile based或者是AI based的一些題目，by nature就是長這樣，比較會是城市跟城市的關係看，比較不會從inbound或outbound往特定國家的關係看。以前最大的是語言障礙，但現在機器翻譯好到幾乎已經不是問題了，進入門檻已經非常低了。
Appier？
我覺得也要看那個founding team之前的創業經驗。
簡單來講，好比像杜奕瑾回來，他當然是用這種規格在做事，不會只想說regional，他regional只是找人才的管道而已。
如果一開始的founder本來就沒有用英文過的經驗，或者是team根本沒有往這個方向想，那就是專門做資安技術，確實會有這一個情況。
我週末才要去AIT辦的「魚客松」去頒獎，他們上次辦的時候，第一名也是臺灣的團隊叫做「誠映」，解決五大洋裡面鯉魚過渡繁殖的問題，做了一個IoT的sensor，然後會非常便宜，可以佈很多點，就可以直接感測水質，然後做出一些模型預測，就可以知道什麼時候下去介入，就可以控制那個海洋生態，因此做得非常好，所以我們也覺得是第一名。
而且不但開放源碼，而且也開放硬體等等，但是發現要錄一段到美國參加決賽的3分鐘影片時，他們就遇到一些困難，因為從來以前沒有人要他們做這一件事過（笑）。
所以當時AIC我忘記花了幾天，重新弄一套簡報出來，後來就得了世界第一，也拿了不少獎金。
我要講的是這個工作，我們以前都會覺得第一輪的天使或者是incubator做，可是我們在臺灣看到實際的情況是，他們也有incubator，但是帶的是另外一個方向（笑）。
也是有它在生態鏈裡的位置。但當你沒有這樣能力的時候，其實我不覺得這個只是表面，這個意思是連結上了CrunchBase、AngelList、LinkedIn，然後就來接觸，可是很可能就會被人家覺得被turn off，因為覺得沒有相應的能力。
所以，我反而覺得如果你們要帶著這一些公司去的話，可能不是完全幫他們做，但可能很多是要帶他們做，也就是你做的過程他要看到、你怎麼做的他要看到。
那當然也不是全部都是你們做的，但我的意思是，很多新創公司就是包給一個公關，那個公關成功就成功，不成功就不成功，可是他們自己的DNA還是不會因為這樣子而改變。
我覺得新創團隊的時間，其實都是最有限的資源，他們同時要做非常多事。
如果他們有easy money，而且是學國內這一套就可以拿到，甚至是too easy，這樣其實很多東西不會投注時間，因為效益不在那裡。
因此我覺得limiting factor可能不是這個產業沒有起來，而是同樣的時間能夠取得的資源，是國際的或是國內的？反而國內容易取得的話，不會花時間到國際的去。
這也是我其實一直在想，為何現在推社會創新的這些，那麼容易往國際邁進的原因是，像上次社企年會在紐西蘭，「众社會企業」做一個身障者把它轉換成通用設計師，幫旅店或者是什麼去規劃輪椅空間，作培力、有收入，而且是滿受人尊重的，這一套概念賣到紐西蘭就非常容易、非常快。
我覺得各地社會環境碰到的這種社會問題，其實是大同小異，尤其在亞洲往往是一樣的，所以當你已解決防救災、已解決什麼東西為你的職志的時候，就非常好賣。
即使英文講得不太好，但大家關心的需求被解決的時候，就是相對藍海，因為願意做這個是比較少人。但如果是鎖定臺灣這邊上下游的需要，完全是量身打造、目的就是被某家大公司併購過去，但心目中的那一家公司不是Google，那我覺得這個時候就比較困難。
我覺得有機會，這個是滿work的一件事。
好比像最近看到的case是杜奕瑾，他用齊柏林生前拍的影片當作資料，然後訓練無人機，用齊柏林的方法拍片，拍出來的效果真的不錯。
這個過程中動員了非常多，不管是航太或者是360相機、定位，或者是圖資或者是高速運算等等，這一些也都是臺灣的團隊，因為做這個題目是之前沒有人做過的，所以大家就會很願意合作。像這樣的做法，只要找到正確的題目，只要是符合社會需求，其實我覺得臺灣串聯起來的能力是很快的。
但我覺得如果產業鏈裡已經有非常固定的模式，那即使是做「智慧城市」這些題目，我覺得引進社會創新的概念就比較困難。
可是只要設一個控股子公司，馬上就拿到了？
但這個在授權上不可行。如果你data給他之後，附帶條件是不能轉授權之類的，這樣的話加值也非常困難。
我們從著作權的設計上，基本上只有能夠作延伸著作跟不能延伸著作的這兩個做法。
所以你說semi-，你的意思我聽起來是取得資料本身有限制，以及取得之後不能再轉授權給別人？
當然不是，有一些是隱私，隱私不可以開放。
像天氣資料？
這個我同意。
但是我的意思是，因為當時甲類資料、乙類資料的時候，在2014年有過技術上到底要怎麼實踐的討論。
我真的不知道這個技術上要如何做到。好比像現在要來申請、登錄這個平台，只有臺灣的新創公司才能用好了——假設這樣設計的話，資料還是交付他，但他不能轉授權？
當然不能全部open。
你講的這個模式，有點像國際上叫做Open Algorithm，MIT的Sandy已經推了好幾年了，他有一個OPAL Project，就是在做這個。
概念就像你講的，如果現在是要運用健保資料，那衛福部只出完全亂數的假資料，只是讓你知道有哪一些欄位而已，不透露任何別的訊息，因此研究者可以下載這個假資料，就針對這個假資料來寫一些統計的演算法，再把這個演算法提供給你剛剛講的評議單位。
而這個評議單位去看這個演算法，知道這個演算法的產出，不會侵害裡面任何個人的隱私，這個有一些算法可以做，有一點像白帽駭客，去看演算法有沒有侵害隱私之虞。
如果沒有的話，這就叫「統計性質」，不是「個資」。這甚至沒有「去識別化」這四個字，也不是「去識別化」，就是說這是一套統計演算法。
這時就交給健保署，健保署就在自己的data center去跑出結果，然後結果就給大家。所以這跟你講的是很類似的？
我的意思是在實際data center跑，所以是完全沒有去識別化的情況，是用raw data，按照Sandy的想法。
那我會建議你就不要把這個叫做「Semi」Open Data，這套跟「Open Data」完全是兩回事。
我們就說Open Algorithm就好了。意思是開放的反而是code，我們是bring code to data，data都是隱私的，code是大家公開的，然後執行code的結果公佈，就這樣而已，因為publish出來是統計資料，那本來就可以開放。
我要講的是，這樣子一套做法有一個法令上的限制，目前衛福部按照個資法是自己資料的各自主管機關，所以其實他只要說不執行這一套，基本上沒有任何人能要他執行這一套。
同樣的道理，這也發生所有地方政府跟甚至沒有資訊中心的部會，而且這是臺灣特有的情況，只有個資法的國家裡面只有臺灣沒有專責機關。
就算有CIO，個資法也沒有授權給CIO處理這一件事。
現在個人資料的處理就跟資訊公開一樣，主管機關是各部會。
就算現在已經有行政院的CIO，各部會在這件事上也不需要聽CIO的。
如果你要主導權，那還是要改組織法。
要看人總對組改的態度，如果人事行政總處願意說這個是院版，以目前的政治氣氛以下就過了，但是如果人事行政總處覺得等這波組改之後再說，那不管提多少版本也不會過。
DPA個資專責機關有討論，因為這個是公開討論的題目，尤其是GDPR要生效了，我們要去簽APEC的跨境傳輸協議，APEC比較簡單，因為只要有一個專責機關就好，不需要是一個獨立機關，但是歐盟就不是，必須是要專責機關，而且要有獨立性。
我們現在的想法是，想跟人總說真的不行了，要被資料禁運了，還是要生一個機關給我們，因此我們下禮拜一政務會議來討論這一件事。
所以目前確實就像你講的，每一次即使是衛福部裡面的三級機關，或者是衛福部跟勞動部要調資料，其實就跟簽國際協約一樣，這不是有沒有資訊長的問題。
