美國產政研單位聯名向SEC請願，促請訂定企業應揭露其與氣候變遷有關的財務風險
根據美國證券法規，上市公司、申請上市公司以及特定證券發行公司，應將其為符合美國聯邦、各州及地方環境法規所衍生，可能與公司之資本支出、營收與競爭地位有關之資料，向SEC提出並揭露予投資大眾；因為遵守相關環境法規而涉訟者，公司亦應揭露此等事實。除此之外，SEC規則亦要求，公司為符合環境法規所為之大規模資本支出，若可能對公司的清償能力產生重大影響，公司對於任何與之相關的已知發展趨勢、承諾的義務、事件或不確定性，亦應揭露之。
最近美國紐約州檢察長Andrew Cuomo向該州內五家能源公司發出傳票（subpoenas），要求這五家公司應各自分析其公司經營的氣候變遷風險，並將相關資訊揭露予投資大眾。此外，全美多個投資團體、十個州的財政官員以及環保團體亦聯名向美國證券交易委員會（Securities Exchange Commission, SEC）請願，促請SEC要求企業應該評估並揭露與氣候變遷有關的財務風險。請願者認為，氣候變遷相關資訊影響投資意願，亦為重要的公司資訊，故SEC應釐清，根據既有法規（即1934制定年的證券交易法）中的公司資訊揭露規定，公司亦應有揭露氣候變遷資訊之義務。
以上兩件事例的發展，隱含一個重要的跡象值得觀察，亦即未來美國SEC對於公司資訊揭露的管理，極可能涵蓋氣候變遷的風險資訊。雖然SEC目前尚未對請願事宜做出具體的表示，但有鑑於決策者已有越來越大的壓力必須正視全球氣候變遷問題，故SEC未來對於請願團體的回應及可能採取的措施，將代表公司應如何揭露氣候變遷風險資訊，始為適當。
此外，面對全球變遷所帶來的挑戰，美國許多州均積極提出或通過因應氣候變遷的法案，可預期企業經營者為遵循新一代的環境法規，未來將會有一波波的資金投入於法規遵循，目前企業經營者多將重心放在如何化挑戰為機會，然而公司在其中所為的投入，意味一定的財務風險，根據當前的發展，SEC極可能要求公司必須清楚地揭露此等氣候變遷相關資訊，值得企業經營者與投資人注意。雖然能源產業是氣候變遷風險最主要的揭露者，但氣候變遷風險實關乎所有的產業，目前已有許多保險公司也開始揭露其因為氣候變遷涉及的財務風險（如因颶風、水災、乾旱、火災或其他險惡的氣候現象所導致的財務損失）。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
隨著以網路平台經營仲介事業的Airbnb服務開始流行，鎖定國外觀光客的個人住宅和投資型不動產出租產生一種新型態的商機，加上近年旅日遊客增加及2020東京奧運即將來臨，日本政府預期將會有短暫性遊客人數激增。為解決訪日旅客居住設施問題以及特定期間過後旅館閒置造成之資源浪費或倒產問題，日本將在明年（2018）六月施行住宅宿泊事業法（民泊新法）採取鬆綁民宿短期經營之法規限制。該法變革重點包含： 行政程序：原先依據旅館業法採取許可制，民泊新法施行後為申報制。 營業日數：層級化區分旅館與民泊限制年營業180日。 宿泊日數：解除住宿日限制（例如大阪民泊條例須三天兩夜以上）。 建物用途：原本必須為許可旅館，施行後住宅、公寓及招待所皆可。 營業地區：限制在住居專用地營業。 本法施行後將可明顯區分旅館業與民泊業強化管理，並且呼應日本政府的經濟振興計畫，帶動兼業、副業及提供自營作業者從事經濟活動的管道。另外，因新法施行後合法民泊增加產生的新型態商機成為吸引大型平台或企業投入政府經濟再興計畫之誘因，進而提供協助個人民泊經營者申報、環境改善、及代理管理等業務，有利於政府推動相關社會安全網建置。
新加坡LTA與NTU及JTC共同宣布建立新加坡第一個自駕車測試中心新加坡陸路交通管理局(Land Transport Authority, LTA)與南洋理工大學NTU及JTC共同宣布建立新加坡的第一個自駕車測試中心，在裕廊東創新特區(Jurong Innovation District)。 其中心設立的目的為協助2016年建立的卓越自駕車測試與研究中心(Centre of Excellence for Testing & Research of AVs–NTU, CETRAN)建立自駕車試驗標準與認證。自2015年來新加坡已逐步建立道路駕駛場域，但此為第一個自駕車測試中心。 此自駕車測試中心的特點在於其充分模擬道路之建設，使自駕車輛可測試與其他車輛或道路基礎設施間的通訊與互動，因此此中心設計並複製模擬真實道路環境。 包含具有1. 道路燈光；2. 專用短距通訊信號發射器； 2. 下雨模擬器；3.洪水模擬器；4. 模擬大樓阻隔，以模擬衛星受干擾的情況； 5. 彎道；6. 道路突起與斜坡；7. 巴士站等設備。其中並設置360度的閉路電視監視系統（CCTV）：提供LTA監督與研究自駕車行為，並會將資訊回傳至陸路交通局的智慧交通系統中心，以分析並評估自駕車的上路可行性。
美國國家標準暨技術研究院發布「人工智慧風險管理框架：生成式AI概況」美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standard and Technology, NIST）2024年7月26日發布「人工智慧風險管理框架：生成式AI概況」（Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile），補充2023年1月發布的AI風險管理框架，協助組織識別生成式AI（Generative AI, GAI）可能引發的風險，並提出風險管理行動。GAI特有或加劇的12項主要風險包括： 1.化學、生物、放射性物質或核武器（chemical, biological, radiological and nuclear materials and agents, CBRN）之資訊或能力：GAI可能使惡意行為者更容易取得CBRN相關資訊、知識、材料或技術，以設計、開發、生產、使用CBRN。 2.虛假內容：GAI在回應輸入內容時，常自信地呈現錯誤或虛假內容，包括在同一情境下產出自相矛盾的內容。 3.危險、暴力或仇恨內容：GAI比其他技術能更輕易產生大規模煽動性、激進或威脅性內容，或美化暴力內容。 4.資料隱私：GAI訓練時需要大量資料，包括個人資料，可能產生透明度、個人資料自主權、資料違法目的外利用等風險。 5.環境影響：訓練、維護和運行GAI系統需使用大量能源而影響碳排放。 6.偏見或同質化（homogenization）：GAI可能加劇對個人、群體或社會的偏見或刻板印象，例如要求生成醫生、律師或CEO圖像時，產出女性、少數族群或身障人士的比例較低。 7.人機互動：可能涉及系統與人類互動不良的風險，包括過度依賴GAI系統，或誤認GAI內容品質比其他來源內容品質更佳。 8.資訊完整性：GAI可能無意間擴大傳播虛假、不準確或誤導性內容，從而破壞資訊完整性，降低公眾對真實或有效資訊的信任。 9.資訊安全：可能降低攻擊門檻、更輕易實現自動化攻擊，或幫助發現新的資安風險，擴大可攻擊範圍。 10.智慧財產權：若GAI訓練資料中含有受著作權保護的資料，可能導致侵權，或在未經授權的情況下使用或假冒個人身分、肖像或聲音。 11.淫穢、貶低或虐待性內容：可能導致非法或非自願性的成人私密影像或兒童性虐待素材增加，進而造成隱私、心理、情感，甚至身體上傷害。 12.價值鏈和組件整合（component integration）：購買資料集、訓練模型和軟體庫等第三方零組件時，若零組件未從適當途徑取得或未經妥善審查，可能導致下游使用者資訊不透明或難以問責。 為解決前述12項風險，本報告亦從「治理、映射、量測、管理」四大面向提出約200項行動建議，期能有助組織緩解並降低GAI的潛在危害。
新加坡科技與研究局針對未來工廠提出研究規劃及方向新加坡科技與研究局（Agency for Science, Technology and Research）於2017年7月26日提出未來工廠（Toward the factories of the future）概念及相關研究方向，自動化（Automation）、機器人（robotics）、先進電腦輔助設計（advanced computer-aided design）、感測和診斷技術（sensing and diagnostic technologies）將徹底改變現代工廠，可製造的產品範圍廣泛，從微型車乃至於飛機皆可生產。積層製造（Additive Manufacturing），又稱3D列印（3D printing），可使用單一的高科技生產線來創造許多不同的產品項目，而不需要傳統大規模生產的設計限制和成本，伴隨未來高效能電腦和感測技術之進步，積層製造速度也會隨之加快。而智慧工廠（smart factories）將與物聯網（IOT）、雲端計算（cloud computing）、先進機器人（advanced robotics）、即時分析（real-time analytics）與機器學習（machine learning）等技術與積層製造技術結合，將大為提升生產速度及產量。 為加速及改善積層製造的製程，最重要的方法之一，是使用材料物理學的基本原理來模擬製造過程，而近期更引進跨學科之研究，「模擬」最終產品化學成分和機械性能的微觀結構。因積層製造是一個複雜又困難的過程，透過變化既有規則之模擬（Game-Changing simulations），若建立完成模型且模擬成功，將成為積層製造的殺手級技術。在未來的五到十年，我們將看到更多的零件從積層製造技術生產出來，而且這種技術有機會成為未來工廠的生產基礎。由於現行材料及製造流程與機器必須配合一致，些許的差異皆會生產出不同品質之產品，故未來積層製造工廠的結果穩定重現性（repeatability）和標準化（standardization），將是產品商業化的主要障礙與挑戰。