聯合國討論網路身份管理計畫
聯合國國家安全組織(U.N. National Security Agency)計畫於一項名為Q6/17之「網路使用者身份管理計畫」提案中，討論如何以修改網路架構之方式，確保網路通訊來源之真實性與可追溯性。此項計畫被認為可能對網路匿名性產生極大衝擊。
目前網路所賴以溝通訊息之TCP/IP通訊架構，仍允許使用者於一定範圍內保有於網路上匿名發言或活動之可能，例如Tor線上匿名軟體(Tor: anonymity online)之運作即是。然而，此種匿名式的運作架構，被抨擊可能威脅網路安全，例如駭客可利用大量偽造來源地址(spoofed source IP addresses)，發動分散式阻斷服務(DDoS)攻擊。
有鑑於此，Q6/17提案乃嘗試藉由網路連線技術架構的調整，確保未來任何網路上之活動皆可追蹤出原始網路通訊來源(“IP Trackback”)。然而，此種作法被批評為將摧毀網路匿名特性，並對個人隱私造成侵害，或成為各國政府打擊政治異議人士的工具。發表匿名言論權利曾受許多國家憲法或國際條約的肯認，例如1995年美國最高法院於McIntyre v. Ohio Elections Commission一案，做出「匿名發表權乃受憲法保護之人民基本權」見解，歐盟亦有「網路通訊自由宣言(Declaration on Freedom of Communication on the Internet)」。故Q6/17嘗試消弭發表網路匿名言論之技術突破，是否能通過世界各國憲法之嚴格檢驗，仍值得後續關注研究。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
國立研究開發法人為日本法制度下三種獨立行政法人類型的其中之一（其餘兩種為中期目標管理法人、與行政執行法人），任務乃是獨立於國家，發揮一定程度之自主性與自律性，從事在國民生活或社會經濟安定性等公益目的上所必要，但不須由國家為主體來執行的科學技術之實驗、研究與開發，並且這些科技研發業務，係基於具備一定中長期政策目標之計畫而進行，目的在於最大限度地確保得以提升國家科技水準、同時攸關經濟健全發展及其他公益的研發成果，並被期待產出得參與國際競爭的世界頂尖水準之新創科技，作為國家戰略的一環，同時專注於基礎科學與國家核心技術的研發。但在國立研究開發法人中，其所屬職員的身分並非公務員。 現在日本共有將近30個獨立研究開發法人，如日本醫療研究開發機構、森林研究‧整備機構‧新能源‧產業技術總合開發機構（NEDO）、國立環境研究所等。
資通訊安全下之訊息分享與隱私權保障—簡析美國2015年網路保護法 2023年日本著作權法修訂之相關規範2023年5月17日，日本國會通過了《著作權法》部分條文修正案，並於同月26日公布（2023年第33號法）。 隨著數位化的進步，內容的創作、傳播和使用變得更加容易，不再只是過去主流的出版社、電視台等「專業人士」才能從事，而是一般普羅大眾也可以參與創作，並將內容貼在網路上。與此同時，既有著作之重新利用的需求等情形均日益增加，然而此類內容的問題在於難與著作權人取得聯絡，不一定可順利使用。 為了解決上述問題，本次修正重點之一係新增第67之3條，根據該條規定，儘管著作之利用人採取了確認著作權人授權意願等措施，但仍無法確認著作權人授權意願時，得向文部科學省所屬之文化廳申請裁定，經文化廳長裁定允許利用並繳納補償金後，利用人得於該裁定所定之期間內（申請書所載之期限最長不得超過3年）先行使用該著作。新裁定利用制度放寬了確認著作權人意願之程序與要求，降低使用門檻，並同時規定著作權人可聲請撤銷使用，如果文化廳長裁定撤銷使用，則利用人應停止繼續使用該著作，著作權人得依利用人實際使用期間之比例領取補償金。另為簡化及加快程序，關於新裁定利用制度之申請受理、要件確認與補償金額的決定等部分事務，文化廳長得指定特定之民間機構作為聯絡窗口負責相關行政手續之處理（第104條之33以下相關規定）。 新裁定利用制度的建立，將有助於促進著作之流通利用，即認為已充分週知著作權人，且盡可能地確認著作權人等是否可以使用的意思，仍不能確認意思狀態之著作，而採取一定措施放寬使用是妥適的。因考慮到週知等需要時間，乃決定從公布日（2023年5月26日）起3年內施行。 本文同步刊登於TIPS網（https://www.tips.org.tw）
歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效歐洲專利局（European Patent Office, 下稱EPO）於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧（Artificial Intelligence, AI）與機器學習（Machine Learning, ML）的可專利性審查細則。 在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項，然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明，例如：神經網路、遺傳演算法、支援向量機（Support Vector Machines, SVM）、K-Means演算法、核迴歸和判別分析，不論它們是否能夠藉由數據加以訓練，此類運算模型和演算法本身，因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。 其中，EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形，說明可否具備發明技術特徵： （一）可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳，此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵（例如：影像邊緣、像素數值）的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類，屬於分類演算法的技術應用。 （二）可能不具技術性 根據文字內容進行分類，本身不具技術目的，而僅是語言學的目的（T 1358/09） 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類，但未說明所產生分類的技術用途，亦被認定本身不具技術目的，即使該分類演算法的數據價值高（例如：穩健性）（T 1784/06）。 在新版審查指南中亦指出，當分類方法用於技術目的，其產生之訓練集（training set）和訓練分類器（training the classifier）的步驟，則能被視為發明的技術特徵。 近年來，人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中，無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等，隨著人工智慧和機器學習技術快速發展，新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準，EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術，將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」