無所不在的間諜軟體
日本經濟產業省於2016年11月14日召開第二次「自動駕駛商業檢討會」，邀請產官學研各界對於自動駕駛未來國際標準的動向以及諸如協調領域、社會接受度、制度和基礎建設等方面所涉議題，交換意見。 該檢討會首先注意到美國、歐洲以及韓國對於自動駕駛各式規則或指引制定的討論。在協調領域方面，檢討會指出：關於自動駕駛所需的地圖資訊，應由各汽車製造商協調，透過合作機制或規範來確保資訊與資金提供的公平性。 社會接受度方面，檢討會則提出建議考量是否需要針對不擅駕駛的高齡者或初學者，提供有效系統的必要性。在制度與基礎建設方面，檢討會則指出：以現狀而言，自動駕駛服務的商業永續性仍不明朗，必須持續進行實證試驗。 此外，為減少交通事故與因應少子化，與汽車的ICT革命等議題，由國土交通省於同年11月25日設立「自動駕駛戰略本部」（自動運転戦略本部），並於12月9日召開第一次會議。 該次會議討論的範圍包括：為實現無人駕駛的環境整備、自動駕駛技術的研發、普及與促進，以及為實現自動駕駛的實證與社會試驗。 會議結論則由國土交通大臣指示針對「車輛的技術基準」、「年長者事故對策」、「事故發生時的賠償規則」、「大卡車列隊行走」、「非平地道路間以車站為據點的自動駕駛服務」等議題速成立工作小組。
美國USPTO於20260311新增本土製造等IRP與PGR立案之裁量因素美國專利商標局（United States Patent and Trademark Office, USPTO）於2026年3月11日發布備忘錄，聲明專利審理暨訴願委員會（Patent Trial and Appeal Board, PTAB）審查多方複審（inter partes review, IPR）與核准後複審（post-grant review, PGR）立案時，除既有程序與實體因素外，將納入美國本土製造、製造投資及小企業被告等裁量因素。USPTO引用35 U.S.C. §§316(b)、326(b)，說明USPTO局長在IPR/PGR立案時須考量經濟、專利制度完整性、行政效率與法定期限等因素；並補充電子、電腦等製造業外移已涉及經濟安全風險。本備忘錄原則將立即適用於現有裁量中的IPR/PGR案件。 內容要點： 過去立案考量包含： 1.實體因素，如先前技術、是否有平行訴訟、無效理由強弱等 2.裁量因素，如涉及公共衛生等利益、PTAB工作負荷量等 本次新增之裁量因素： 1.被控侵權產品是否在美製造或涉及美國製造投資 2.專利權人競爭產品在美製造比例 3.請求人是否為遭控侵權小企業 製造認定： 1.除最終組裝地外，也看零組件來源、境外後續加工 2.方法請求項則檢視實施該方法之裝置 2025年後，USPTO針對PTAB程序立案程序建立裁量與實體二階審查，擴張了USPTO局長的裁量權。本次備忘錄中，裁量因素進一步連結產業、國安與供應鏈政策，其對於立案與否的實質影響力超越過去廠商主要依賴的實體因素。臺灣廠商應關注USPTO後續如何界定「美國製造」與「實質投資」；若產品、零組件或委託製造合作具美國布局，應保存投資、產線、供應鏈與就業證據，作為專利攻防與PTAB程序中的策略資產。
英國資料倫理與創新中心提出「議題速覽-深度偽造與視聽假訊息」報告英國資料倫理與創新中心（Centre for Data Ethics and Innovation, CDEI）於2019年10月發布「議題速覽-深度偽造與視聽假訊息」報告（Snapshot Paper - Deepfakes and Audiovisual Disinformation），指出深度偽造可被定義為透過先進軟體捏造特定人、主題或環境樣貌之影片或聲音等內容。除取代特定主體之臉部外，其亦具備臉部特徵重塑、臉部生成與聲音生成之功能。而隨相關技術逐漸成熟將難辨網路視聽影像之真偽，故CDEI指出有必要採取相關因應措施，包含： 一. 立法 許多國家開始討論是否透過訂立專法因應深度偽造，例如紐約州眾議院議員提出法案禁止特定能取代個人臉部數位技術之應用，美國國會亦有相關審議中草案。然而，縱有法律規範，政府仍無法輕易的辨識影片製造者，且相關立法可能抑制該技術於正當目的上之應用，並導致言論自由之侵害，故未來英國制定相關制度之制定將審慎為之。 二. 偵測 媒體鑑識方法於刑事鑑識領域已實行多年，其也可以運用於辨識深度偽造。媒體鑑識方法之一為檢查個體是否有物理上不一致之現象，以認定特定證物是否經竄改，包括拍攝過程中被拍攝對象是否眨眼，或皮膚上顏色或陰影是否閃爍。雖目前英國相關鑑識專家對於媒體鑑識方法是否可辨識深度偽造仍有疑義，惟相關單位已經著手發展相關技術。 三. 教育 教育亦為有效因應深度偽造之方法。目前許多主流媒體均開始喚起大眾對於深度偽造之意識，例如Buzzfeed於去年即點出5個方法以辨認有問題之影片。科技公司也開始投入公眾教育，提高成人網路使用者對於假訊息與深度偽造之辨識，然而報告指出其成效仍有待觀察。