論析各國之企業智慧資產揭露機制
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。
行動上網吃到飽對電信產業之影響隨著4G開台，各家電信業者為獲取用戶數，爭相推出無限上網吃到飽方案，然在數據流量呈現爆炸性成長下，電信業者之收益卻持續下探。為解決此問題，本研究嘗試提出建議方案，期望實現我國對數位經濟之願景。
美國競爭法主管機關發布反托拉斯執法與智慧財產權報告美國司法部（Department of Justice, DOJ)及聯邦貿易委員會（Federal Trade Commission, FTC)於今（2007）年4月中旬，公布了眾所矚目的「反托拉斯執法與智慧財產權報告」（Antitrust Enforcement and Intellectual Property Rights, Antitrust-IP Report）。本報告綜整歸納DOJ與FTC於2002年所舉行的一系列名為「知識經濟時代之競爭與智慧財產權法制政策」（Competition and Intellectual Property Law and Policy in the Knowledge-Based Economy）公聽會重點，以及來自於不同利益團體與產業代表之看法。 DOJ與FTC於1995年曾公布「智慧財產授權之反托拉斯指導原則」（Antitrust Guidelines for the Licensing of Intellectual Property，以下簡稱1995年指導原則），基本上，甫公布的「反托拉斯執法與智慧財產權報告」的內容，重申DOJ與FTC過去依1995年指導原則的執法實務與政策，報告也特別針對幾種經常引起疑義的智慧財產運用態樣，諸如搭售（tying）：專屬交易（exclusive dealing）、特殊授權條款、專利聯盟（patent pools）、交互授權（cross-licenses），肯認其亦有加強競爭並有利於消費者的效果，故DOJ與FTC將會依合理原則（rule of reason）評估個別契約的合法性，而不會逕認其係本質違法（per se unlawful）。所謂合理原則，係指由法院及競爭法主管機關，就特定協議之有利於競爭效果與反競爭效果間進行權衡，以判斷其對整體市場競爭與消費者福祉所產生之影響。 此外，DOJ與FTC也針對個別的行為，如單方拒絕授權（unilateral Refusals to License）、標準制定（standard setting）、交互授權（cross-licenses）、專利聯盟（patent pools）、使專利期間延長於法定保護期間之外（extending patent rights beyond the statutory term）等，於報告中揭示其所持的一般管理政策。
英國發布人工智慧網路資安實務守則英國政府於2025年1月31日發布「人工智慧網路資安實務守則」（Code of Practice for the Cyber Security of AI，以下簡稱「實務守則」），目的是提供人工智慧（AI）系統的網路資安指引。該實務守則為英國參考國際上主要標準、規範後所訂定之自願性指引，以期降低人工智慧所面臨的網路資安風險，並促使人工智慧系統開發者與供應商落實基本的資安措施，以確保人工智慧系統的安性和可靠性。 由於人工智慧系統在功能與運作模式上與傳統網路架構及軟體有明顯的不同，因此產生新的資安風險，主要包含以下： 1. 資料投毒（Data Poisoning）：在AI系統的訓練資料中蓄意加入有害或錯誤的資料，影響模型訓練結果，導致人工智慧系統產出錯誤推論或決策。 2. 模型混淆（Model Obfuscation）：攻擊者有意識地隱藏或掩飾AI模型的內部運作特徵與行為，以增加系統漏洞、引發混亂或防礙資安管理，可能導致AI系統的安全性與穩定性受損。 3. 輸入間接指令（Indirect Prompt Injection）：藉由輸入經精心設計的指令，使人工智慧系統的產出未預期、錯誤或是有害的結果。 為了提升實務守則可操作性，實務守則涵蓋了人工智慧生命週期的各階段，並針對相關角色提出指導。角色界定如下： 1. 人工智慧系統開發者（Developers）：負責設計和建立人工智慧系統的個人或組織。 2. 人工智慧系統供應鏈（Supply chain）：涵蓋人工智慧系統開發、部署、營運過程中的的所有相關個人和組織。 實務守則希望上述角色能夠參考以下資安原則，以確保人工智慧系統的安全性與可靠性： 1. 風險評估（Risk Assessment）：識別、分析和減輕人工智慧系統安全性或功能的潛在威脅的過程。 2. 資料管理（Data management）：確保AI系統整個資料生命週期中的資料安全及有效利用，並採取完善管理措施。 3. 模型安全（Model Security）：在模型訓練、部署和使用階段，均應符合當時的技術安全標準。 4. 供應鏈安全（Supply chain security）：確保AI系統供應鏈中所有利益相關方落實適當的安全措施。 「人工智慧網路資安實務守則」藉由清晰且全面的指導方針，期望各角色能有效落實AI系統安全管控，促進人工智慧技術在網路環境中的安全性與穩健發展。