美國國家健康研究院提出幹細胞研究指導方針草案
美國新任總統歐巴馬上台後，終結小布希政府多年來的人類幹細胞研究補助禁令，於今（2009）年3月9日發佈了13505號執行命令（Executive Order）。此執行命令不僅擴大了可接受政府補助之人類幹細胞研究範圍，亦要求美國國家健康研究院（National Institutes of Health, NIH）檢視現存相關指導方針，並於120天內發佈新的規範。因此，NIH隨後於4月23日提出了幹細胞研究指導方針草案。
草案除將持續補助使用成體幹細胞及誘導多能幹細胞之研究外，針對過往無法接受補助之幹細胞類型（即原本為生殖目的之體外受精卵所衍生之幹細胞）也解除了禁令，使得美國科學家可取得更多樣及不受汙染的人類幹細胞。另外，草案也就幹細胞取得之告知後同意條約與流程做詳細的說明。最後，源自於體細胞核移轉（somatic cell nuclear transfer）、單性生殖（parthenogenesis）或為研究目的於體外所製造之胚胎等範疇之幹細胞，將無法接受草案的補助。
雖然草案大幅開放可受補助之範圍，但仍有些使用合乎規定之幹細胞之研究無法接受到補助，故對利害關係人來說，還是要注意草案所規定之限制條件。目前草案仍處於公眾評論之階段，預計不久之後將可正式生效。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
德國聯邦網絡管理局（Bundesnetzagentur，BNetzA其職權類似目前我國之交通部）將於2010年4月12日展開針對800 MHz、1.8 GHz、2 GHz及2.6 GHz四大頻段中的部分頻譜拍賣，以供電信服務無線網路接取之用─特別是供4G技術使用；惟競標者僅有既存的四大電信營運商：Deutsche Telekom、Vodafone、KPN’s E-Plus（該公司成立一百分百控股公司獨立參與投標） 以及Telefónica O2，並無新進業者投標，明顯欠缺多樣性(diversity)。 局長Matthias Kurth表示，曾收到兩家業者有意參與競標的訊息，但其中一家營運商並未符合相關投標資格，而無法參與拍賣；另一家則已表明退出競標拍賣程序。 前揭四大頻段原屬軍方或傳統廣播電視業者所使用，屬歐盟所謂之數位紅利(digital dividend)之頻段已清空待價而沽。其中最受矚目者乃電波物理特性極佳的800 MHz頻段，特別適合於4G通訊技術之用，能在偏遠地區與都會遮蔽密度高之地區展現良好的覆蓋率及滲透率。 歐美地區皆已陸續進行廣電數位化（DSO）及數位紅利頻譜拍賣或制訂相關使用規則，以提升無線網路接取的便利性與普及性，強化國內資通訊產業競爭力。惟德國電信產業似乎與我國目前情況類似，為既有電信營運商寡占頻譜使用及相關服務市場，與美國700 MHz拍賣結果大異其趣，商業價值是否亦為德國頻譜釋出之重要考量，後續發展頗值得注意。
日本發布《資料品質管理指引》，強調歷程存證與溯源，建構可信任AI透明度2025年12月，日本人工智慧安全研究所（AI Safety Institute，下稱AISI）與日本獨立行政法人情報處理推進機構（Information-technology Promotion Agency Japan，下稱IPA）共同發布《資料品質管理指引》（Data Quality Management Guidebook）。此指引旨於協助組織落實資料品質管理，以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進，垃圾出（Garbage in, Garbage out）」的難題，資料品質將直接影響AI的產出。因此，為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性，《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料，以資料生命週期分為8個階段，並特別強調透過資料溯源，方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段：組織高層應界定資料蒐集與利用之目的，並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段：此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料，應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料，並明確記錄後設資料（Metadata）。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊，包含資料的創建、轉檔（transformation）、傳輸及使用情況。因此，需要記錄資料的創建者、修改者或使用者，以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度，確保訓練資料進入AI系統時，即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段：重點在於AI標註（Labeling）品質管理，標註若不一致，將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理，即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容，並持續補充後設資料。此外，可添加浮水印（Watermarking）以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段（Data Processing）：建立即時監控及異常通報機制，以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段：導入RAG（檢索增強生成）技術，檢索更多具參考性的資料來源，以提升AI系統之可靠性，並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段（Evaluation of Output）：為確保產出內容準確，建議使用政府公開資料等具權威性資料來源（Authoritative Source of Truth, ASOT）作為評估資料集，搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性（Currentness），避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段（Deliver the Result）：向使用者提供機器可讀的格式與後設資料，以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據，增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段（Decommissioning）：當資料過時，應明確標示停止使用，若採取刪除，應留存刪除紀錄，確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調，完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎，有助組織確認內容準確性、決策歷程透明，方能最大化AI所帶來的價值。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》，同樣強調從源頭開始保護資料，歷程存證與溯源為關鍵，有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
美國國際消費電子展研討會討論有關打擊專利蟑螂議題 93年國人申請發明專利數量大幅成長28.39﹪ 創新研發成果明顯躍進93年專利申請統計資料顯示我國受理專利申請案總數、發明申請案數量、及國人發明申請案等指標，均呈現相當幅度成長，顯示我國過去幾年官方與民間投資創新研發成果有明顯成長。 93年專利、商標申請與核准統計出爐，全年專利新申請案件總數72,105件，較92年的65,742 件增加6,363件（9.68﹪），本國人申請案43,038件，外國人29,067件。其中屬技術強度較高的發明申請案件總數計41,930件，較前一年增加6,107件（17.05﹪）；本國人發明申請案16,754件，較前一年大幅增加3,705件（28.39﹪），顯示我國產業研發技術成果有向上提昇的趨勢。93年專利發證數66,415件，比92年大幅增加24,333件（57.82﹪），此係因93年7月專利法修正實施，新型專利改採形式審查，縮短專利審查時程，及專利廢除異議制度改採繳費後公告同時發證的制度轉換短期影響。 93年商標申請案依類別統計為72,650件，比92年申請案件數65,907件，增加6,743件（10.23﹪），；93年商標公告註冊案計54,912件，較前一年74,572件減少19,660件（-26.36﹪）；依類別計55,986件，均較前一年減少。不論是在申請或公告註冊數都是以本國人佔絕大多數。商標申請於92年底開始實施一申請案多類別制度，不同類別毋需另提出一獨立申請案，因此依類別統計數會比申請案件數多。