美國參議院擬針對生物燃料提供稅賦優惠
先進的能源發展方向是開發先進技術，利用生物材料（如能源作物或生物排泄物）等生物性資源來生產能源，此種能源生產方式又稱為生質能源。由於生質能源的建置成本高，故業界多冀盼政府能給予財務方面的支援。
最近美國布希總統已經設定透過增加對潔淨、再生的生物燃料的使用，降低美國對進口石油的依賴以及溫室氣體排放量，而基於同樣的目標，美國參議院財務委員會（Senate Finance Committee）最近更提出了能源進化及投資法（Energy Advancement and Investment Act of 2007, EAIA），希望能鼓勵大規模的商業投資，以促進生物燃料的生產與使用。
EAIA特別針對使用纖維性質的生物材料（cellulosic biomass）來生產生物燃料之製造者，提供生產上的租稅扣抵（production credit），與此同時並擴大既有針對乙醇所實施的優惠措施之適用範圍。這兩大租稅優惠是為了鼓勵企業生產者加速推動生物燃料的開發，儘快使生物燃料可以供應市場所需達到10億加侖的水準。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
「群眾募資(crowdfunding)」過去原泛指一切提出資金需求計畫，向社會大眾招募資金的行為；目前則指資金需求者透過群眾募資網路平台提出資金需求，由平台代為籌資後再將資金轉交與資金需求者之活動。 群眾募資可紓解創業家有創意無資金無擔保品的資金困境，因此主要運用於難以透過傳統金融管道取得資金之產業，例如文化創意產業。然而除了商品生產或短期計劃的募資，廣義的群眾募資運用尚包含永續的事業資本募集以及週轉資金募集。目前各種群眾募資模式可分為捐贈模式、股權模式及債權模式： 1、捐贈模式：群眾捐錢贊助某個特定方案，但不期待因個人的捐助而獲得任何金錢上的回報。但通常會獲得提案者承諾提供之實物或者是體驗服務作為回饋。 2、資本模式(或稱股權模式)：群眾透過網路平台將金錢投入某個專案，未來可以獲得因該專案所成立之公司的股票，或者是獲得盈餘或收益的分配。 3、債權模式：群眾透過網路平台將金錢借給某個專案或某人某公司，承諾未來會償還所借之金額及利息。
Apple Inc. 因販售個人資料面臨團體訴訟三位來自Massachusetts州的州民，以Apple Inc.（下稱Apple）為被告，於該州地方法院提起團體訴訟。其等主張在2012年至2013年間，透過信用卡於Massachusetts州Apple的零售商店購買該公司相關商品時，Apple有過度蒐集與不當利用個人資料之情形。據Apple網站指出，消費者得選擇透過信用卡的方式購買商品，然若選擇信用卡方式付費，必須提供個人相關識別訊息，包含完整的郵政編碼，如果提供不完整，Apple將不會允許使用消費者使用信用卡方式付費；且Apple亦在網站上聲稱保有允許提供該類訊息予提供產品和服務的合作夥伴，或得利用該類訊息幫助行銷的權利。故原告等透過信用卡消費後，收到不必要的市場行銷資訊；又Apple將原告等人可識別的個人資訊銷售第三方公司，並在未顧及原告等權益下，挪用了該具有經濟價值的個人可識別資訊。基於上述理由，原告等請求至少500萬元美金之損害賠償，其中不包含訴訟費用以及相關利息等其他費用。 依據Mass. Gen. Laws ch. 93 §105 規定，不論是個人、商號、合夥、公司或一切營業人，當接受信用卡交易模式時，並不能要求消費者填寫任何個人可識別的資訊。若法院同意原告們的訴求，Apple將因「不公平且欺騙之貿易行為」而被認定違反該州法律而必須負擔賠償責任，且Apple也將被要求停止蒐集全州的個人可識別資料。
歐盟發布「人工智慧白皮書」以因應人工智慧未來可能的機遇與挑戰人工智慧目前正快速發展，不論是在醫療、農業耕作、製造生產或是氣候變遷等領域上，均帶來了許多改變，然而在人工智慧應用之同時，其也存在許多潛在風險如決策不透明、歧視或其他倫理與人權議題。 歐盟為求在全球競爭激烈的背景下，維護其於人工智慧相關領域的領先地位，並確保人工智慧技術於改善歐洲人民生活的同時，亦能尊重(respecting)人民權利，乃於今年(2020年)2月發布「人工智慧白皮書」(White Paper on Artificial Intelligence)，將採投資及監管併用之方式，促進人工智慧應用與解決其相關風險，其對於未來促進人工智慧的應用(promoting the uptake of AI)與相關風險解決，計畫朝向建立卓越生態系統(An Ecosystem of Excellence)及信任生態系統(An Ecosystem of Trust)兩方面進行。 在建立信任生態系統中，歐盟提到因為人工智慧具有變革性的潛力，所以就信任的建立乃至關重要，未來歐洲人工智慧的監管框架除了須確保遵守歐盟法規外(包括基本權利保護與消費者權益維護之規範)，對於高風險性之人工智慧應用，其將強制要求需於銷售前進行合格評定(mandatory pre-marketing conformity assessment requirement)。而有關高風險性之定義，歐盟於該白皮書指出須符合以下兩個要件： 考量人工智慧應用之一般活動特徵，其預計會有重大風險的發生，例如在醫療保健、運輸、能源和可能屬於高風險的公共領域；以及 在預期用途或應用上都可能對個人(individual)或企業(company)帶來重大的風險，特別是在安全性(safety)、消費者權益(consumer rights)與基本權利(fundamental rights)上。 歐盟委員會目前針對於以上白皮書之內容與附隨報告，將向公眾徵詢意見至今年5月19日。
日本經濟產業省發佈「第四次產業革命競爭政策研究會報告書」2017年6月28日日本經濟產業省發佈「第四次產業革命競爭政策研究會報告書-以實現產業整合（Connected Industries）為目標-」。日本政府為能持續推動該國經濟，以建立創新附加價值的產業社會為目標，以實現產業整合並促進創新與競爭環境，於本年度一月至六月召開七次「第四次產業革命競爭政策研究會」，進行日本競爭政策檢討，並於28日發佈第一階段報告書。 本報告中提出四種大數據應用的商業模式，分別為：單獨成長型、附隨應用型、他面活用型與多面展開型四種。單獨成長型著重於產品或服務本身透過資料蒐集應用來改善品質。附隨應用型則除了透過資料搜集以進行產品與服務品質改善以外，亦擴散經驗運用到其他使用者的服務內容改善。他面活用型則透過產品或服務的資料蒐集，運用到其他的領域（例如駕駛資料的蒐集運用到保險費率的計算）。多面展開型則將多種不同的產品與服務的資料取得後綜整分析以能相互提升品質，或應用到新發展的領域。 報告中並提出資料運用對競爭環境影響的三個關鍵步驟。首先是資料本身的影響力，包括資料本身的必要性、資料品質、蒐集成本等。其次為資料蒐集的可能性，因其他競爭者也可能取得相同資料，故應確保資料的稀少性與蒐集能力的差異（與競爭者能區別）。第三是資料運用可能性，應注意資料應用上是否有資金、人才在競爭上的其他限制。