德國民眾對奈米科技關切評估報告出爐
為了瞭解德國消費者對於市面上眾多應用「奈米」科技之消費產品的想法，德國聯邦風險評估研究所（Bundesinstitut für Risikobewertung,BfR）於2007年抽樣調查一千位消費者，並於該年底公布調查結果。根據該問卷調查結果顯示，超過三分之二（66％）受訪者對於奈米科技發展持樂觀態度，並認為應該支持奈米科技的持續發展，並且認為奈米科技改善了生活品質以及其帶來的效益勝過風險。
但是，對於不同領域所應用之奈米科技，受訪者卻表現出不同的態度。因此該研究所所長Andreas Hensel認為，消費者不是依據事實為評價，而是依據「感性標準」。也就是說，他們所「感覺到」的風險在他們理解新科技時扮演重要角色。
相較於2004年所做的問卷調查，目前約有52％的受訪者聽過奈米概念，之前的調查結果只有15％。多數受訪者相信奈米可以幫助醫學領域的發展；其也相信應用奈米於顏料、漆料可提高耐刮與耐磨之能力。在紡織品領域也一樣，民眾相信防污的產品；受到民眾接受的還包括奈米科技在包裝材料以及防曬產品領域之應用。不過，對於其他化妝品卻只有53％的受訪者相信奈米的改善功能。絕大多數受訪者都拒絕將奈米科技應用於食品：69％受訪者拒絕添加「奈米」於調味料，即使奈米可以防止結塊；而就算因此可以延長食物保存期限，也有高達84％的受訪者拒絕在食物中添加奈米微粒。
多數的消費者獲取奈米科技資訊主要來自於大眾媒體，如電視、報紙、期刊與網際網路。但是他們是否相信該資訊，則取決於提供者為何，最受信賴之資訊來自於消費者組織，如消費者保護團體以及產品檢測基金會（Stiftung-Warentest）以及科學界（92％），最不受信賴的資訊則來自於經濟（32％）與政治（23％）。
德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南（Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen），旨在提升企業數位化與社會責任，並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議： 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時，必須將影響評估列入開發流程，並列為公司應遵守的道德倫理守則，以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義，企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息，並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此，企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下，可能會增加理解性和可追溯性難度，但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中，應特別關注並進一步討論。另外，透過教育及使用說明協助及控制功能，教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段（演算法，機器學習，AI）。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外，應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外，例如透過幫助頁面，儀表板或部落格，解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策，使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施，使用戶理解是否及如何使用相關演算法，此可能包括使用自動化決策，使用特定資料組和使用技術的目的，亦即使用戶對演算法，機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估，目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言，將可帶來巨大的利益，因此應該充分利用。例如，人工智慧可降低語言障礙，幫助行動不便的人可更加獨立自主生活，改善醫療診斷，提升能源供應效率，甚至是交通規劃和搜索停車位，都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展，應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間，同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要，但應兼顧受影響者的利益，並與廣大公眾利益找出妥協平衡點，且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時，應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如，可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分，必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同，資料不完整或錯誤，將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭，如果可能的話，只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此，確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況，特別是在自我學習系統中資料引入的標準，並根據錯誤來源進行檢查，且儘可能全面記錄，針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法，機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要，在開發預期用途的演算法時必須納入考量，對員工應針對道德影響進行培訓，並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題，並特別注意資料饋送，以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程，例如在車輛的自動控制或醫療診斷中，應設計成由責任主體保留最終的決策權力，直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任，並非透過對方法的無條件追踪來實現，而是經過仔細測試，學習和記錄來實現
InterDigital於美國ITC再啟關稅法第337條調查美國著名非專利實施實體（Non-Practicing Entity, 以下簡稱NPE）公司－InterDigital（InterDigital Technology Corporation），於2013年1月31日以三星（Samsung）、諾基亞（Nokia）、華為（Huawei）及中興（ZTE）等公司侵害其7項3G及4G之無線通訊專利（U.S. Patent No.7190966、No.7286847、No.7616970、No.7941151、No.7706830、No.78009636、No.7502406）為由，向美國國際貿委員會（United States International Trade Commission, 以下簡稱USITC）提請依美國關稅法第337條啟動專利侵權調查（案號：337-TA-868） InterDigital成立於1972年，主要研發領域聚焦於「無線語音及數據通訊系統」，所持有的專利組合涵蓋了現今2G、3G、4G及IEEE 802等相關主流技術。依據PatentFreedom於2013年1月的統計資料，InterDigital共持有2961項美國有效專利，於全球NPE中排名第四。作為典型的NPE，InterDigital本身並不自行使用所擁有的專利，而係以「授權予手持裝置製造商、半導體製造公司或其他設備製造商」作為主要商業營運模式。 因此，為確保專利能發揮最大運用效益，InterDigital會主動搜尋市場中潛在的侵權人，並透過法律訴訟手段，促使其支付授權金。其中，USITC的「關稅法第337條」調查程序，即為重要的策略手段之一，因其所需的審理時間較一般法院的民事訴訟程序為短，且於確認存在專利權侵害之情事後，其裁決效力可透過禁制令（Exclusion Order）或暫停及停止令（Cease And Desist Order）直接對被控侵權人的產品進口及銷售造成重大影響，故在為數不少的案件中，被告往往會選擇給付授權金以求停止關稅法337條之調查程序。 由於本案中遭調查的產品幾乎涵蓋了各廠商於市場中的主要產品（例如三星的Galaxy Note、Tab及S系列、Nokia Lumia系列、中興的4G移動熱點設備、華為的Activa 4G手機等），故引起了產業界的高度關注。針對本案，USITC已於2月4日宣布啟動為期16個月的侵權調查，並定於2014年6月4日前完成所有調查，其後續調查結果及本案如何發展，值得持續觀察。
何謂日本「大學共同利用機關法人」所謂「大學共同利用機關法人」，係指日本於《國立大學法人法》（国立大学法人法）中，以設置大學共同利用機關為目的，依該法之規定設置之法人。而所謂「大學共同利用機關」，依該法之規定，則係指有關在該法所列舉之研究領域內，為促進大學學術研究之發展而設置，供大學院校所共同利用之實驗室。日本利用大學共同利用機關法人之設置，將大型研發設施設備，以及貴重文獻資料之收集及保存等功能賦予大學共同利用機關，並將其設施及設備，提供予與該大學共同利用機關進行相同研究之大學教職員等利用。 目前登錄於日本文部科學省之大學共同利用機關法人包括了「大學共同利用機關人類文化研究機構」（大学共同利用機関法人人間文化研究機構）、「大學共同利用機關自然科學研究機構」（大学共同利用機関法人自然科学研究機構）、「大學共同利用機關高能量加速器研究機構」（大学共同利用機関法人高エネルギー加速器研究機構），以及「大學共同利用機關資訊與系統研究機構」（大学共同利用機関法人情報・システム研究機構）等四者。
德國發布國家資料戰略─《透過資料利用取得進展》2024年德國預計制訂或修正多部法規，以達成2023年8月公布的德國資料戰略《透過資料利用取得進展》（Fortschritt durch Datennutzung）文件中所設定的目標。該戰略由內政部、經濟與氣候行動部、數位與交通部聯合訂定，規劃德國資料政策與法規的工作進程，以期打破資料封閉的現狀、拓展資料應用的範圍。 德國資料戰略目標與重點摘要如下： 1.更多的資料： (1)公部門資料：藉由統整跨部門的資料增加資料的可近用性，並透過新訂法規提升資料近用機會，包括《交通資料法》（Mobilitätsdatengesetz）確保交通資料的品質和使用規則、《聯邦透明度法》（Bundestransparenzgesetz）作為取得政府資料的法源依據、《研究資料法》（Forschungsdatengesetz）簡化科研資料的取得，以及為增加健康資料二次利用起草的《健康資料利用法》。 (2)私部門資料：德國政府將訂定並提供資料共享之契約範本，以降低資料的交易、操作成本，並評估增修公平競爭相關法規來協助企業間的資料合作。另將新訂《員工資料保護法》（Beschäftigtendatenschutzgesetz），重整散於歐洲人權法院及德國國內與員工資料相關之規範。 2.更好的資料：德國將積極參與國際資料標準訂定與遵循，確保資料的品質、互操作性，以及標準化的資料描述。相關工作包括草擬關於業者使用cookie等數位追蹤技術如何取得使用者同意的管理規範，並將依歐盟準則評估是否訂定不法重新識別之刑責；另外預計建立文化、農業等主題資料室用以協助政府決策。 3. 資料利用和資料文化：為使資料可持續地利用與發展，政府機關方面將設置資料專責人員，並在以政府資料訓練大型語言模型技術時由新設的資料諮詢中心協助。公民數位能力方面，將於STEM 2.0教育計畫中規劃培育資料概念，促進未來社會發展出更多樣的資料應用機會。 德國資料戰略涉及政府、企業、研究單位和公民各層面，顯示資料的重要性逐漸成為德國重大的課題，亦是我國在建立資料治理時如何確保資料品質、交換義務與使用規則的參考方向。