印度對TK( Traditional Knowledge傳統知識 )保護提出的建議修正案
由於印度本身在 2002 年專利法修正時，特別規定生技發明之專利申請者若使用生物物質 (biological material) ，應揭露其地理來源 (source of geographical origin) ，未揭露其來源地或提供錯誤資訊者，則構成專利撤銷之理由； 2005 年的專利法修正的重點之一為「加強專利授予前異議 (pre-grant opposition) 機制」，意即未揭露生物物質之來源地或提供錯誤資訊者，或者申請專利之權利內容含有傳統知識者，可提出異議之事由。
目前國際間針對是否應強制規定申請人應揭示其來源地等仍無共識。從 2001 年的杜哈發展議程的談判會議結果即可知，由於該談判採取 「單一承諾（ Single Undertaking ）」模式且可從不同議題間相互掛勾，加上開發中及低度開發會員採取結盟方式來壯大談判立場，在某些關鍵議題與美國、歐盟等主要會員國形成抗衡局面。 開發中國家對於 TRIPs 第 27 條第 3 項 b 款的審議特別在乎，認為 TRIPs 協定應該修訂應納入上述的揭露需求外，還必須提供事先告知且同意 (prior informed consent) ，以及因該專利而獲取的利益與來源地分享之證明。
因此，印度提出修正 TRIPs 協定的建議，強制會員國必須改變內國法律，規定專利申請者必須揭露其發明所使用的生物物質來源，並希望能在今年 12 月香港部長會議裡討論。
歐盟資通安全局（European Union Agency for Cybersecurity, ENISA）於2020年11月發布《物聯網安全準則－安全的物聯網供應鏈》（Guidelines for Securing the IoT – Secure Supply Chain for IoT），旨在解決IoT供應鏈安全性的相關資安挑戰，幫助IoT設備供應鏈中的所有利害關係人，在構建或評估IoT技術時作出更好的安全決策。 本文件分析IoT供應鏈各個不同階段的重要資安議題，包括概念構想階段、開發階段、生產製造階段、使用階段及退場階段等。概念構想階段對於建立基本安全基礎非常重要，應兼顧實體安全和網路安全。開發階段包含軟體和硬體，生產階段涉及複雜的上下游供應鏈，此二階段因參與者眾多，觸及的資安議題也相當複雜。例如駭客藉由植入惡意程式，進行違背系統預設用途的其他行為；或是因為舊版本的系統無法隨技術的推展進行更新，而產生系統漏洞。於使用階段，開發人員應與使用者緊密合作，持續監督IoT設備使用安全。退場階段則需要安全地處理IoT設備所蒐集的資料，以及考慮電子設備回收可能造成大量汙染的問題。 總體而言，解決IoT資安問題，需要各個利害關係人彼此建立信賴關係，並進一步培養網路安全相關專業知識。在產品設計上則須遵守現有共通的安全性原則，並對產品設計保持透明性，以符合資安要求。
澳洲於9月初生效《政府負責任地使用人工智慧的政策》（Policy for the responsible use of AI in government）2024年9月1日，澳洲生效《政府負責任地使用人工智慧的政策》（Policy for the responsible use of AI in government，下稱政策）。澳洲數位轉型局（Digital Transformation Agency，以下稱DTA）提出此政策，旨於透過提升透明度、風險評估，增進人民對政府應用AI的信任。 1. AI之定義 此政策採經濟合作暨發展組織（OECD）之定義：AI系統是一種基於機器設備，從系統接收的資訊進而產出預測、建議、決策內容。 2.適用範圍 (1)此政策適用於「所有非企業的聯邦個體（non-Corporate Commonwealth entities, NCE）」，非企業的聯邦個體指在法律、財務上為聯邦政府的一部分，且須向議會負責。此政策亦鼓勵「企業的聯邦實體」適用此政策。 (2)依據2018年國家情報辦公室法（Office of National Intelligence Act 2018）第4條所規定之國家情報體系（national intelligence community, NIC）可以排除適用此政策。 3.適用此政策之機構，須滿足下列2要件 (1)公布透明度聲明 各機構應在政策生效日起的6個月內（即2025年2月28日前）公開發布透明度聲明，概述其應用AI的方式。 (2)提交權責人員（accountable official，下稱AO）名單 各機構應在政策生效日起90天內（即2024年11月30日前）將AO名單提供給DTA。 所謂AO的職責範圍，主要分為： I.AO應制定、調整其機構採取之AI治理機制，並定期審查、控管落實情況，並向DTA回報；鼓勵為所有員工執行AI基礎知識教育訓練，並依業務範圍進行額外培訓，例如：負責採購、開發、訓練及部署AI系統的人員，使機構內的利害關係人知道政策的影響。 II.當既有AI 應用案例被機構評估為高風險AI應用案例時，通知DTA該機構所認定之高風險AI應用案例，資訊應包括：AI的類型；預期的AI應用；該機構得出「高風險」評估的原因；任何敏感性資訊（any sensitivities）。 III.擔任機構內協調AI的聯絡窗口 IV.AO應參與或指派代表參與AI議題之政策一體性會議（whole-of-government forums）。 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）
德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南，旨在提升企業數位化與社會責任，並提升消費者權益保護。 德國司法及消費者保護部次長Gerd Billen於會議中指出，無論技術細節和具體應用如何發展，法律和消費者保護政策應確保人工智慧安全性，且不因此受歧視，以及盡可能確保技術利用透明度。而隨著人工智慧的發展，應設法解決使用人工智慧產生的法律問題。 例如，如何在製造商，供應商和消費者之間公平分配責任歸屬問題？在家庭，物流和手術室等領域已有越來越多具備自我學習的機器人被應用，相關權利是否會有所不同？如果機器出現不明原因故障，會發生什麼情況及如何處置？當機器透過在製造時尚未完全預定的環境感官認知做出具體決定時，該自動行為所生效力為何？ 本份指南則提出六項建議： 促進企業內部及外部訂定相關準則 提升產品及服務透明度 使用相關技術應為全體利益著想 決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。 重視並解決解決機器偏差問題 在特別需要負責的決策過程，應設計成由責任主體保留最終的決策權力，直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。
美國FDA將整合區塊鏈等新興技術於電子協同運作系統之開發，以提升藥物供應鏈的安全性依據2013年11月27日通過之藥物供應鏈安全法（Drug Supply Chain Security Act, DSCSA），美國食品與藥物管理局（US Food and Drug Administration, FDA）於2019年2月7日公布新的領航計畫（Pilot Program）。此計畫主要的目標在於發展電子協同運作系統（electronic, interoperable system）以降低不合規範的藥物於市場流通的可能性，並提升患者的用藥安全。 此運作系統預計於2023年開始正式實施，其主要的功能包含辨識（identify）或追蹤處方藥物（prescription drugs）於供應鏈中的流通狀態，以及排除非法藥物進入供應鏈。於後者的情形，此運作系統將同時協助相關主管機關在非法藥物於市場中流通時迅速反應。FDA進一步指出，為達到這些目的，將引入區塊鏈（blockchain）等已使用在全球食品供應鏈（global food supply chains）的管理技術，以促進系統運作過程中的可追蹤性（traceability）及準確性。 此計畫於2019年2月8日到3月11日間接受加入申請，FDA鼓勵供應鏈中的相關人員，包含製造商（manufacturers）、再包裝商（repackagers）及其他利害關係人（other stakeholders）加入並試行計畫中開發的運作系統等技術，以加強產品使用狀況的管理。此外，FDA未來將持續公布相關的指引草案，如藥物辨識指標（product identifiers）等，以提升產業利用性及藥物使用的安全性。