美國眾議院通過專利改革法案，引發各界關注
美國眾議院在今年9月7日，表決通過「2007年專利改革法案（The Patent Reform Act of 2007）」，由於該法案中有部分內容，如：申請優先制度與賠償數額的計算標準等內容，預計將影響美國專利制度發展與未來法院關於專利訴訟案件的進行，因此引發各界專注。
此次眾議院通過的「2007年專利改革法案」重點在於修改專利案件中關於侵權賠償的計算標準，將以該專利對整體產品的貢獻度為主，做出適當的賠償數額。另外還有限制上訴地點的提出等，而且其中影響最大的改採「申請優先制度」(First-to-File System)。
目前美國專利制度採行是所謂的「發明優先制度」(First-to-Invent System)，但未來依據「2007年專利改革法案」的內容，將轉變為世界各國採行的「申請優先制度」，故被稱為是美國專利制度50年來最重大的變革。
本項法案的通過，各界正反面的意見都有，支持的人說這項法案的內容可以遏止專利訴訟的濫用，使企業間的經濟活動得以正常發展。但是反對的人認為，限制賠償數額、上訴地點等，將使利用專利為惡的人更形囂張，削弱專利保護的機制，反而會阻礙美國甚至是世界各國的專利制度發展。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
陳宏志
專案經理 編譯整理
http://www.rules.house.gov/110/text/110_hr1908rpt.pdf，最後瀏覽日：2007年09月19日
http://www.law.com/jsp/article.jsp?id=1178096682581，最後瀏覽日：2007年09月19日
加拿大聯邦政府與亞伯達省（Alberta）及英屬哥倫比亞省（British Columbia）的隱私委員會針對一般企業，聯合推出新的個人資料保護自我評量線上工具，該線上工具之內容包括風險管理、政策、記錄管理、人力資源安全、物理安全、系統安全、網路安全、無線、資料庫安全、作業系統、電子郵件和傳真安全、資料完整性和保護、存取控制、信息系統獲取，開發和維護、事件管理、業務連續性規劃、承諾等項目之評估測驗。 聯合制定該線上自我評量工具的隱私委員辦公室表示，該線上工具可用於任何私人組織，特別是小型及中小型企業，而且新的線上工具是針對企業為一全面性的評估，並且該評估的內容十分鉅細靡遺。另外，為了提供使用者於使用該線上工具時的靈活性，故使用者亦可以將重點放在最切合自己的企業的部分，亦即僅選擇其中一項或數項為自我評估的內容即可。 又，該線上自我評量工具會將使用者的自我評估和分析過程的結果做成結論，而使用者可以獲得該分析得出之結論，並將作成之結論用來有系統地為評估組織本身的個人資料保護安全性，並藉以提高個人資料保護的安全。
Thomson Reuter宣佈全球前百大創新機構Thomson Reuters於11月14日當週，宣佈全球前100家最具創新機構，美國持續領先，而亞洲及歐洲分別屬第二及第三。然而，中國由於智慧財產保護及全球產品商品化實行因素，未能排入百大企業中。其名單結果來自於Thomson Reuters 2011全球百大創新專案，透過專屬方法分析專利資料及相關指標，來確認這些企業和機構於創新活動領先於全球之地位。 Thomson Reuters智慧財產解決方案事業部總裁David Brown表示：「創新使企業和國家成長繁榮，主要是為了追求克服經濟的衰退並達到競爭優勢」。 2011全球百大最具創新企業的市場資料，與2009年比較顯示，2010年百大企業增加了超過400,000工作機會，較前年提高3%，增加的比率高於同一期間的標準普爾(S&P)500企業的幅度。Brown表示：「全球百大創新組織創造的工作機會代表了創新為經濟成長具意義影響的指標」。除此之外，2011百大創新組織的市場價值加權平均收益較前一年度增加12.9%，而標準普爾500企業市場價值加權平均收益僅增加7.2%。 排名企業依地域分佈，其中40%來自為美國，31%為亞洲，29%為歐洲，亞洲主要為日本和南韓，前者占27%，後者占4%。歐洲主要區分為法國(11%)，德國(4%)，荷蘭(4%)，列支敦斯登侯國(1%)，瑞典(6%)及瑞士(3%)。法國為歐洲創新領導國。儘管大陸於專利申請數量佔領優先，但缺乏全球影響力及專利獲證比率之重要因素，故未進入前百大名單。 Thomson Reuters排名的方法，主要是以四大衡量基準：專利獲證比率(patent approval success rate)，專利組合對於全球的影響(global reach of patent portfolio)，對文獻引用的專利影響(patent influence in literature citation)及專利總數量(overall patent volume)，選出前百大名單，如：Apple,Microsoft,Intel,LG和Motorola，全文內容可參考http://www.top100innovators.com/。
美國加州「Asilomar人工智慧原則決議」美國加州議會於2018年9月7日通過Asilomar人工智慧原則決議（23 Asilomar AI Principles, ACR-215），此決議表達加州對於「23條Asilomar人工智慧原則」之支持，以作為產業或學界發展人工智慧、政府制定人工智慧政策之指標，並提供企業開發人工智慧系統時可遵循之原則。依此法案所建立之重要指標如下： （1）於研究原則上，人工智慧之研究應以建立對於人類有利之人工智慧為目標。 （2）於研究資助上，人工智慧之研究資助應著重幾個方向，如：使人工智慧更加健全且可抵抗外界駭客干擾、使人工智慧促進人類福祉同時保留人類價值以及勞動意義、使法律制度可以順應人工智慧之發展。 （3）於科學政策之連結上，人工智慧研究者與政策擬定者間應有具有建設性且健全之資訊交流。 （4）於研究文化上，人工智慧研究者應保持合作、互信、透明之研究文化。 （5）於安全性上，人工智慧研究團隊應避免為了研究競爭而忽略人工智慧應具備之安全性。 （6）人工智慧系統應該於服務期間內皆具備安全性及可檢視性。 （7）人工智慧系統之編寫，應可使外界於其造成社會損失時檢視其出錯原因。 （8）人工智慧系統如應用於司法判斷上，應提供可供專門人員檢視之合理推論過程。 （9）人工智慧所產生之責任，應由設計者以及建造者負擔。 （10）高等人工智慧內在價值觀之設計上，應符合人類社會之價值觀。 （11）高等人工智慧之設計應可與人類之尊嚴、權利、自由以及文化差異相互調和。 （12）對於人工智慧所使用之資料，其人類所有權人享有擷取、更改以及操作之權利。 （13）人工智慧之應用不該限制人類「客觀事實上」或「主觀知覺上」之自由。 （14）人工智慧之技術應盡力滿足越多人之利益。 （15）人工智慧之經濟利益，應為整體人類所合理共享。 （16）人類對於人工智慧之內在目標應享有最終設定權限。 （17）高等人工智慧所帶來或賦予之權力，對於人類社會之基本價值觀應絕對尊重。 （18）人工智慧所產生之自動化武器之軍備競賽應被禁止。 （19）政策上對於人工智慧外來之發展程度，不應預設立場。 （20）高等人工智慧系統之研發，由於對於人類歷史社會將造成重大影響，應予以絕對慎重考量。 （21）人工智慧之運用上，應衡量其潛在風險以及可以對於社會所帶來之利益。 （22）人工智慧可不斷自我循環改善，而可快速增進運作品質，其安全標準應予以嚴格設定。 （23）對於超人工智慧或強人工智慧，應僅為全體人類福祉而發展、設計，不應僅為符合特定國家、組織而設計。
人權組織向法國最高行政法院提交申訴，要求政府停止使用歧視性演算法.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 國際特赦組織（Amnesty International）與法國數位隱私權倡議團體La Quadrature du Net（LQDN）等組織於2024年10月15日向法國最高行政法院提交申訴，要求停止法國國家家庭津貼基金機構（Caisse nationale des allocations familiales，CNAF）所使用的歧視性風險評分演算法系統。 CNAF自2010年起即慣於使用此系統識別可能進行福利金詐欺的對象，該系統演算法對獲取家庭與住房補助的對象進行0至1之間的風險評分，分數越接近1即越可能被列入清單並受調查，政府當局並宣稱此系統將有助於提升辨識詐欺與錯誤的效率。 LQDN取得該系統的原始碼，並揭露其帶有歧視性質。該等組織說明，CNAF所使用的評分演算法自始即對社會邊緣群體如身心障礙者、單親家長，與低收入、失業、居住於弱勢地區等貧困者表現出懷疑態度，且可能蒐集與系統原先目的不相稱的資訊量，這樣的方向直接違背了人權標準，侵犯平等、非歧視與隱私等權利。 依據歐盟《人工智慧法》（Artificial Intelligence Act，下稱AIA），有兩部分規定： 1. 用於公機關評估自然人是否有資格獲得基本社會福利或服務，以及是否授予、減少、撤銷或收回此類服務的人工智慧系統；以及用於評估自然人信用或建立信用評分的人工智慧系統，應被視為高風險系統。 2. 由公機關或私人對自然人進行社會評分之人工智慧系統可能導致歧視性結果並排除特定群體，從此類人工智慧總結的社會分數可能導致自然人或其群體遭受不當連結或程度不相稱的不利待遇。因此應禁止涉及此類不可接受的評分方式，並可能導致不當結果的人工智慧系統。 然而，AIA並未針對「社會評分系統」明確定義其內涵、組成，因此人權組織同時呼籲，歐盟立法者應針對相關禁令提供具體解釋，惟無論CNAF所使用的系統為何種類型，因其所具有的歧視性，公機關皆應立即停止使用並審視其具有偏見的實務做法。