美國專利商標局月底啓動「三路」試行計畫（“Triway”Pilot Program）
美國專利商標局（USPTO）在2005年11月，與歐洲專利局（EPO）及日本專利局（JPO）之三邊會前會上，提出了一個簡稱為「三路」（Triway）的檢索共享計畫，該計畫希望能使三局的檢索技術發揮槓桿效果，進而能使專利申請者及各該專利管理當局受惠。
三局其後在2007年11月的三邊會前會上同意先期進行有限的試驗計畫。
「三路」的基本構想乃希望透過縮短時效來推廣資源分享，同時能使申請者及各該管理當局在很短的一定時間內取得三局的檢索結果，進而使申請者及各該局有機會能分享及考量所有的檢索結果，同一協助改善各該局對同一專利申請者專利審定之品質。
在「三路」試行計畫下，各該局對於在巴黎公約下之同一專利申請將適時提早進行檢索，且各該局的檢索結果將由三局共同分享以減少各該局的檢索及審查工作量。
三局同意「三路」試行計畫之試行對象限於在美國專利商標局首次提出申請者，並限於一百個試行專利申請案，試行計畫將在明年的同一時間結束，或在接受一百個試行專利申請案後提前結束。
2023年5、6月經濟合作暨發展組織（Organisation for Economic Cooperation and Development, OECD）在邁向數位化計畫(Going digital Project)下陸續公布53個國家地區科學技術創新政策（science, technology and innovation policy）指標。OECD另一方面也提供許多政策工具供各政府參考，如2022年12月發布《數位化推進資料治理以促進增長和福祉》（Going Digital to Advance Data Governance for Growth and Well-being)，並出版《資料治理政策制定之數位化指南》（Going Digital Guide to Data Governance Policy Making），協助應對轉型為數位治理時的潛在益處與風險。 《數位化推進資料治理以促進增長和福祉》指出，數位工具發展使資料蒐集、處理的效能大幅增加，邊際成本快速下降，為經濟、社會注入新驅動力。OECD觀察到COVID-19疫情危機中，各國政府藉多樣的資料有效追蹤疾病並做出相應對策；然而，也出現資料治理不當案例，如有勞動中介機構不慎在資料應用時加深性別勞動的不平等。因此，資料成為治理的戰略資產同時也需詳加了解資料多樣化的特性，在資料跨領域產製、流通與利用的過程中一併考量其益處與風險。 《資料治理政策制定之數位化指南》則點出三個發現，並提供相應策略做為各國政府治理參考。第一，關切資料開放同步產生的益處與風險，建議應確立風險管理的文化並建置透明且開放的資料生態系，以增加使用者的能動性，俾利人們自覺主動利用資料。其次，治理框架應平衡生態系中利害交疊的人民、企業團體、政府各部門等，藉契約範本、行為準則等機制確保決策各環節中利害關係人的參與機會和框架的一致性。第三，資料的邊際成本雖一再降低，然而進入門檻、後續管理的負擔仍重，政府應持續激勵資料的基礎建設投資，促進市場競爭並解決後進者的阻礙。
行動通信事業提供視訊服務之法律議題研究 3G執照屆期處理政策－國際實務與我國法制評析我國3G業務執照將於2018年底屆期，由於我國3G業務用戶數仍高，又我國第三代行動通信業務管理規則第48條第2項設有執照屆期後主管機關得為彈性處理之明文，故3G執照是否僅限於收回重新釋出頻譜，或是有其他更適宜之方式，實值進一步探討。 本研究首先借鏡國際上相關執照屆期重新釋出之執行措施與配套方案進行說明分析；其次，由市場面(我國行動通訊市場營運現況)與法制面(預算法、電信法及相關管理規則)，探討我國3G執照屆期處理政策；最後提出相關建議，以供相關機關未來施政時參考。
人工智慧即服務（AI as a Service, AIaaS）人工智慧即服務（AIaaS）之定義為由第三方提供人工智慧（AI）外包服務，其可使個人和公司基於各種目的進行AI相關實驗，同時毋須於初期即大規模投資或承受高度風險。著名之四大AIaaS供應商為Amazon AWS雲端運算服務、Microsoft Azure 雲端運算平台與服務、Google雲服務、以及IBM雲服務。 AIaaS之優點主要有：（1）降低成本：一般公司無須投資軟體、硬體、人員、維護成本以及不同任務之修改成本，AIaaS供應商可供應不同之硬體或機器學習供公司嘗試運用。（2）即用性：AIaaS供應商提供之AI服務為即用性，無須太多專家介入修改即可使用。（3）可擴展性：可由較小之項目開始試驗，逐步擴張調整服務，因此具有戰略靈活性。然而，AIaaS亦有以下潛在缺點：（1）降低安全性：公司必須交付大量資料給AIaaS供應商，因此資料之機密保護與預防竄改即為重要。（2）增加依賴度：若發生問題時，必須等待AIaaS供應商進行處理。（3）降低透明度：由於是即用性之AI服務，對於內部演算法之運作則屬於未知之黑盒子領域。（4）限制創新：因AIaaS供應商所供應之AI服務需一定程度之標準化，因此限制公司創新發展之可能。