RPX公司藉買進大量專利之策略，避開Patent trolls 1 之威脅
位於舊金山的RPX公司為一積極買進大量專利為目的所成立的新創公司。該公司宣稱自己為“防禦型專利的聚集者”，計畫買進有用專利，以協助保護科技公司遭受專利流氓提出專利訴訟，進而必須付出昂貴專利權利金或授權金。
RPX公司由Kleiner Perkins Caufield & Byers 及Charles Rivers Ventures兩家創投公司共同籌措資金而成立，其執行長為John Amster及Geoffrey Barker，兩位先前皆為另一專門購買專利之企業 Intellectual Ventures的副總裁。
RPX將採會員制方式，依公司營業收入的情況，每年收取固定3萬5千美元到 4百9拾萬美元的費用。會員將可依公司營運需求取得RPX之專利授權。2008年11月The Wall Street Journal 2 刊登出Cisco Systems與IBM已成為RPX的會員成員之一。
RPX公司稱已獲得150件美國專利，並另已提交申請60件美國專利，總價值共4仟萬美元，其領域包括網際網路搜尋(Internet search),無線射頻身分識別(radio frequency identification)，以及行動技術(mobile technology)。
註1：Patent trolls(專利流氓) 為握有專利但不運用於公司之製造或銷售產品，而是透過專利授權而取得權利金或若不接受專利授權者，藉由提出專利訴訟而取得損害賠償金之公司。
註2：The Wall Street Journal為提供財政、商業及經濟等相關消息之報紙全文。
為了讓美國消費者可以完全明瞭日常購買食品所蘊含的營養內容，美國食品藥物管理局（Food and Drug Administration, FDA）於二月提案更新現行食品營養標示（Nutrition Facts Label）所必須彰顯的營養物內容。本次食品營養標示的調整，主要是針對從最新飲食建議、共識報告與全國調查數據所彙整出的結果，就攸關消費者疾病、健康與日常需求的營養物，重新就標示內容進行調整，以強化食品安全的資訊透明，落實保障消費者在選擇食品的資訊平等地位。以下，將針對本次主要調整事項分別作簡要說明： 在新的食品營養標示中，首先，要求額外列出添加糖（added sugars）的數量，以避免消費者因食用過多的糖分而導致肥胖（obesity）或促發其他疾病的發生；第二，要求更新食品營養物份量（serving size），對於食品營養標示需顯示消費者「實際食用」的份量，而非顯示消費者「可能食用」的份量；第三，要求標示鉀（potassium）與維他命D（vitamin D）的含量，以反應相關報告顯示美國人普遍對於鉀與維他命D有攝取不足的現象；第四，調整不同營養素（例如：鈉、膳食纖維與維他命D）的每日攝取標示，使消費者瞭解食品所含營養素內容；第五，持續要求標示總體脂肪（Total Fat）、飽和脂肪（Saturated Fat）與反式脂肪（Trans Fat），並去除卡路里來自脂肪的標示，以提供消費者攸關其健康更有用的資訊；最後，針對食品營養標示的型式進行調整，強調例如像是卡路里、份量與每日攝取比率之標示，以緩和美國近來日益嚴重的肥胖與心臟疾病等問題。 考量美國公共健康問題日益浮出檯面，FDA近來針對食品營養標示型式與內容進行調整，希望藉由資訊透明化的方式，讓消費者明瞭市售食品營養素是否影響自身健康，以作為挑選食品時的首要考量，進而降低不健康食品對消費者所帶來的危害。鑑於近來台灣食安問題日益嚴重，衛生主管機關是否亟需就食品營養標示，參酌美國或國外規範重新另作檢視，來確保消費者買得放心、食得安心，並吃出健康，則是現行衛生主管機關需另考量的重點。
美國資訊安全分析新挑戰：巨量資料（Big Data）之應用在2013年的國際資訊安全會議（RSA Conference）上，資安專家紛紛表示，將Big Data技術應用於資訊安全分析的項目上，確實可以幫助企業建立更佳的情勢判斷能力，但在實際執行過程中是一大挑戰。 資安廠商如RSA和賽門鐵克公司，在會議上表示目前的策略是透過新的數據匯集、比對和分析協助企業篩選、過濾結構化和未結構化資料的威脅指標，這是傳統的特徵偵測（signature-based）安全工具無法做到的。 不像傳統的安全手段著重於阻斷攻擊，新的技術強調偵測並立即回應違犯行為，也就是提前遏止任何違犯行為，協助企業作全面性的偵測而不擔心有所遺漏。 由於越來越多的美國政府機關和民間企業遭受到針對性和持續性的攻擊，巨量資料技術的應用需求激增。企業內部都累積著大量的數據和多元的數據種類，而需要動新技術來保護這些數據資料免於惡意人士或對手的竊取或其他侵害行為。企業應該要因應實際面臨的威脅和所獲悉的威脅情報來建立安全模型，取代部署特定產品和外圍系統的防禦。 美國無論是政府機關或民間企業都被捲入了不對稱戰爭-對手是武器精良、準備充分並有嚴密組織的網路敵人。 「駭客只需要攻擊成功一次，但我們必須每次都是成功的」賽門鐵克的總裁deSouza表示。「因此與其專注的在阻擋所有威脅，更好的辦法是使用巨量資料技術偵測侵入行為並消解之」。而在會議中資安專家都肯認至少從理論上來說，以巨量資料技術強化資訊安全是很好的想法。 不過另有其他的說法，金融服務企業LSQ的首席安全及法務主管皮爾遜認為，許多人的電腦紀錄檔和所有的電子裝置都早就被侵入滲透了，這才是問題所在。他表示，目前現存的SIEM（安全性資訊及事件管理）工具可以讓企業聚集來自許多個安全設備的巨量登錄數據整合在同一系統內，但真正的問題是，SIEM工具必須要有能力分析數據並找出關聯性，如此才能偵測到駭客入侵的前兆證據和真實的入侵行為，這和彙整數據是不同的兩件事。許多企業所面臨的問題不是缺乏數據資料，而是要如何為資訊安全的目的建立關聯規則和應用方式，以有效率的方式找出有用的巨量數據並進行分析，和留下可供進行訴訟使用的證據。
日本內閣決議通過航空法修正案，增列小型無人機管制規範 英國發布「人工智慧:機會與未來決策影響」政策報告，並聚焦人工智慧運用及管理英國科學辦公室於2016年11月9日，發布一份政策報告：「人工智慧:機會與未來決策影響(Artificial intelligence: opportunities and implications for the future of decision making)」，介紹人工智慧對於社會及政府的機會和影響，此份政策報告並提出以下各項重要建議： （一）關於人工智慧及應用界定與發展 人工智慧是指由人工製造系統所表現出來的智慧。不僅是將現有的流程自動化，還包含制定目標，並利用電腦程式實現這些目標，常見案例包括線上翻譯、語音辨識、搜尋引擎篩選排序、垃圾郵件過濾、透過用戶回饋改善線上服務、預測交通流量、環境或社會經濟趨勢發展觀察等。 （二）未來對社會及政府利益及衝擊 人工智慧針對提高生產力有巨大的潛力，最明顯的就是幫助企業或個人更有效地運用資源，並簡化大量資料的處理，例如Ocado 及 Amazon這樣的公司正充份利用人工智慧改善倉儲及銷售網路系統，使得客戶可便利快速購得網購商品。 目前，政府也日益增加相關技術的運用，以提高公共服務效率，使資源達到最佳化分配；減少決策者被誤導的可能；使政府決策透明化；確保各部門更了解人民的意見。然政府在利用人工智慧及巨量資料時，應遵守倫理使用指南，並遵守英國資料保護法及歐盟一般資料保護規則等相關法規。 在巨量資料、機器人、自動系統對於勞動市場的衝擊一直都是關注的議題，對於面臨未來工作結構的轉型及相關技術人員的進修及培養，應及早規劃，以適應未來的轉變。 （三）關於相關道德及法律風險管理課題 人工智慧可能潛在相關道德倫理問題。許多專家認為政府應積極管理並降低風險發生可能性，可從以下兩個面向思考： (1)研究機器學習與個人資料運用結合時，對個人自由、隱私和同意等概念的影響。 (2)調適由人工智慧作決策行為時的歸責概念和機制。 有關實際案例之研究，則包括，執法單位在應用預測技術時，應避免以種族、國籍、地址作為標準，並嚴守無罪推定原則，以防止民眾受到歧視或不公平的指控；透過人工智慧可從公開資料推測出某些私人訊息或其親朋好友的消息，此訊息即可能超出原先個人同意披露的內容；原先匿名化及去識別化的訊息，因人工智慧功能加強，導至可能被重新識別，故須定期檢視該保護措施是否足夠。另外，人工智慧的演算偏差可能導致偏見的風險，為了降低這種風險，技術人員應採取對應措施。 針對責任及疏失的判斷，目前尚無太多的實務案例，但為保持對使用人工智慧的信任，仍需有明確的歸責制，可能有必要讓首席執行長或高級主管對人工智慧做出的決策負最終責任。許多專家也建議，部分技術內容須保持透明度，以確定技術使用時是否有盡到相關注意義務。 人工智慧已成為未來發展趨勢之一，對於社會整體層面影響將越來越深，新的技術除了可提升生產力，帶來便利的生活，同樣也會帶來衝擊。為促進相關產業發展及推展新技術的使用，應打造技術發展友善環境，並對於公眾安全進行相關風險評估，如果風險屬於現有監管制度範圍，應評估是否可充分解決風險，或是須要做相對應的調適。另外，在人工智慧融入現實世界同時，相關業者應注意相關產品安全性、隱私權保護和從業人員的倫理教育，以提高大眾對新技術的接受及信賴，並確保對於未來挑戰及轉變已做好萬全準備。