美國廠商使用之DMCA侵權調查正確性遭質疑
一項由華盛頓大學所發表的研究聲明指出，媒體工業團體正使用有瑕疵的方式調查peer-to-peer網路文件共享中侵害著作權的問題。包括M.P.A.A.、E.S.A.、R.I.A.A等團體，不斷寄出逐年增加的DMCA侵權移除通知（takedown notices）給各大學和其他的網路業者。許多大學會在未經查證的情況下直接將侵權移除通知轉寄給學生，R.I.A.A.甚至跟進其中的一些侵權報告並將之寫入財務報告中。
但在2008年6月5日由華盛頓大學的助理教授等三人所發表的研究中認為這一些侵權移除通知應該更審慎檢視之。研究指出，這些團體在指控檔案分享者的調查過程中有嚴重的瑕疵，可能使對方遭受不當的侵權指控，甚至可能來自其他網路使用者的陷害。在2007年5月及8月的兩次實驗中，研究員利用網路監控軟體監控他們的網路流量，實驗結果顯示即使網路監控軟體並未下載任何檔案，卻仍然接收到了超過400次的侵權警告信。
該研究結果顯示執法單位的調查過程中只查詢了網路分享軟體使用者的I.P.位址，卻未真正查明使用者正在下載或是上傳的實際檔案為何，在這種薄弱的搜查技巧跟技術方式之下任何使用網路文件分享軟體的使用者都可能被告，不論其所分享的檔案是否侵權皆如此。
- http://www.cs.washington.edu/homes/piatek/
- http://publications.mediapost.com/index.cfm?fuseaction=Articles.showArticle&art_aid=84125&art_type=13
- http://techreport.com/discussions.x/14879
- http://bits.blogs.nytimes.com/2008/06/05/the-inexact-science-behind-dmca-takedown-notices/?scp=4&sq=digital%20industry&st=cse
美國伊利諾州伊利諾最高法院（Illinois Supreme Court）於2023年11月30日對Mosby v. The Ingalls Memorial Hospital et al.案做出判決：認定符合聯邦法規健康保險流通與責任法（Health Insurance Portability and Accountability Act, HIPAA）規定，基於「治療、付款或健康照護運作」之前提下，除病患外即使是醫療服務提供者的生物識別資訊被蒐集、利用或揭露，同樣不受伊利諾州生物資訊隱私法（Biometric Information Privacy Act, BIPA）的保護。 伊利諾州現行以BIPA對蒐集或保留任何個人的生物識別資訊（如虹膜、聲紋、指紋或生物樣本等）做了較為嚴格的限制，原則上這些資訊不能在未經當事人同意的情況下被蒐集、利用或揭露。除非是1.由醫療保健機構從患者身上蒐集的生物識別資訊；或2.根據HIPAA規定，基於進行治療、付款或健康照護運作的前提來蒐集、使用或儲存的生物識別資訊，才可例外免經當事人同意（biometric identifiers do not include information captured from a patient in a health care setting or information collected, used, or stored for health care treatment, payment, or operations under the federal HIPAA.）。然而，基於進行治療、付款或健康照護運作的前提，資料主體除接受治療或健康照護的病患外，是否涵蓋醫療服務提供者（如醫護人員），則有疑義。 本案因醫院的護理人員認為醫療院所未經同意，使用帶有指紋掃描功能的藥品櫃，來蒐集、使用或儲存了他們的生物識別資訊，因此提起訴訟。伊利諾州的地方法院和巡迴上訴法院於本案均支持原告提出的主張。然而，伊利諾州最高法院審理時則透過文義解釋以及條文結構分析之方式，認為立法者係有意於例外規定中重複使用「資訊」一詞，兩次「資訊」之內涵應有不同。故前段的資訊係指患者的資訊，而後段的資訊來源則應包含了醫療照護提供者，方符合立法者真意。 生物識別資訊風險較高，過去被認為需要取得當事人積極同意授權；於本案中伊利諾州最高法院權衡認為基於「治療、付款或健康照護運作」情境下，如本案情形係用來確保醫藥品被正確分配給需要的患者，因此對患者以外的醫療人員隱私權做出限制符合例外規定。本案揭示了個資隱私得為合理利用的情境之一，然而HIPAA對於資料傳輸較寬鬆的規範會否又與資料保護的趨勢有所違背，仍須持續關注相關案例發展。
日本內閣府發布「綜合創新戰略2024」為應對日益嚴峻的國際情勢，並避免研究能力下降、生態系進展緩慢對經濟、社會發展造成衝擊，日本內閣府於2024年6月4日發布「綜合創新戰略2024」（統合イノベーション戦略2024），提出三大強化措施與三大發展主軸，綜整未來科技與創新的重要發展方向。具體內容整理如下： 1.強化措施 (1)關鍵技術綜合戰略 開發核心技術，在各戰略領域如人工智慧、機器人、物聯網等，透過產官學界合作推進技術融合與研究開發、推動人才培育，並促進新創發展。 (2)加強國際合作 從全球視角積極運用資源進行策略性協作，並以促進開發利用、確保安全性為主要目標，主導、參與重要技術相關之國際規則制定。 (3)強化人工智慧領域競爭力並確保安全性 包含創新研發人工智慧之應用，及利用人工智慧加速創新速度等。 2.發展主軸 (1)推進先進科技戰略 針對各重要領域如人工智慧、核融合能源、量子科技、生物科學、材料科學、半導體與通訊技術（6G）推展研究；確保大學與研究機構之研究安全性與倫理，並為設立智庫強化研究機能預做準備；同時綜合運用各領域的知識創造價值，為整體社會提供自動化、省力化、防災減災之科學技術。 (2)研究能力與人才培育 透過補助優秀大學與研究費用、扶植區域核心及具有特色的研究型大學、強化國家研究設施並促進設施間之合作性發展研究基礎；以及推動開放政府資助研究之資料與學術論文。 (3)營造創新生態系 透過SBIR計畫（Small Business Innovation Research，小型企業創新研發計畫）補助，並促進新創企業之政府採購；藉由產官學合作推展創新；以及擴大政府與民間研發投資規模，促進人才、技術、資金在大企業與新創公司間流動等。 日本政府認為，核融合能源與量子科技等關鍵技術將為新產業發展的開端，本戰略亦將成為未來日本新一期科學技術與創新基本計畫（科学技術・イノベーション基本計画）開展之基礎。我國於半導體、量子科技等關鍵科技發展皆緊跟國際腳步，因此相關戰略措施後續之推動與落實，亦值得我國持續關注、參考。
世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件，期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧世界衛生組織（World Health Organization, WHO）於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」（Regulatory considerations on artificial intelligence for health）文件，旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧，發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素： （1）文件化與透明度（Documentation and transparency） 開發者應預先規範（pre-specifying）以及明確記錄人工智慧系統（以下簡稱AI系統）之預期醫療目的與開發過程，如AI系統所欲解決之問題，以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項，並建議以基於風險之方法（Risk-based approach），根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 （2）風險管理與AI系統開發生命週期方法（Risk management and AI systems development lifecycle approaches） 開發者應在AI系統生命之所有階段，考慮整體產品生命週期方法（total product lifecycle approach），包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外，須考慮採用風險管理方法（risk management approach）來解決與AI系統相關之風險，如網路安全威脅與漏洞（vulnerabilities）、擬合不足（underfitting）、演算法偏差等。 （3）預期用途、分析及臨床確效（Intended use, and analytical and clinical validation） 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄，將用於建構AI系統之訓練資料集組成（training dataset composition）之詳細資訊（包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等）提供給使用者。此外，可考慮透過一獨立資料集（independent dataset）之外部分析確效（external analytical validation），展示訓練與測試資料以外之效能，並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後，於AI系統之上市後監督與市場監督階段，可考慮進行一段期間密集之部署後監督（post-deployment monitoring）。 （4）資料品質（Data quality） 開發者應確認可用資料（available data）之品質，是否已足以支援AI系統之開發，且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估（pre-release evaluations），以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題，且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險，並繼續努力創建資料生態系統，以促進優質資料來源之共享。 （5）隱私與資料保護（Privacy and data protection） 開發者於AI系統之設計與部署過程中，應考慮隱私與資料保護問題，並留意不同法規之適用範圍及差異，且於開發過程之早期，開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規，並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 （6）參與及協作（Engagement and collaboration） 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間，需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台，以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作；為加速人工智慧領域實務作法之進化，透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。
衛生署將推動中草藥於兩年內強制包裝標示為強化中草藥現代化，保障民眾用藥安全，行政院衛生署自民國 93 年起提出「建構中藥用藥安全環境五年計畫」，中醫藥委員會主委林宜信最近並表示，將在 2008 年前，強制全台所有飲片及傳統藥材做好符合規定的包裝及標示，標示內容包括檢驗文號、有效期限，包裝後則需符合 GMP 的規範；至於規範標準，預計會在 2008 年起推動，初期採取廠商自由心證的做法，但未來會改為強制執行。 國內中草藥可區分為科學濃縮製劑，以及傳統的飲片和傳統劑型，科學濃縮製劑透過中醫醫療院所流通，目前產值約 250 億元；一般藥店販售的飲片及傳統劑型，產值則有 300 億元以上。傳統中草藥做好包裝標示，可確保民眾用藥安全，並帶動傳統中草藥品牌加值，而要求包裝標示符合 GMO 規範，也有利進入國際市場。中醫藥委員會預估，中草藥強制包裝標示可提升中草藥產值，由 300 億元倍數成長到 1,000 億元以上的規模。