吃的安心 基改農產品安全性測試系統上路
國際間對於GM農產品安全性爭議主要有兩個層面：生物安全性（作為食品之安全性）與生態環境安全（對環境的衝擊評估）。整體而言，GM農產品的食用安全評估以過敏性測試最為重要，也就是針對轉殖的DNA基因，測試其外源表現物質（蛋白質）對人體的影響，換句話說：蛋白質是較容易讓人體產生過敏的來源。
藥毒所開發的過敏反應和安全性測試系統，其針對GM農產品的評估方法有三：序列比對（和已知過敏原比對）、消化穩定性（採用人工胃液和腸液分解測試）、動物實驗模式（讓大白鼠直接食用）。相信這套安全測試系統的上路，可讓民眾食用台灣自行研發的GM農產品較為安心。
歐盟執委會（The EU Commission）於2022年2月3日發布了一項研究，其繪製並預估歐盟27個成員國以及冰島、挪威、瑞士和英國等國家彼此之間的主要雲端基礎設施的資料流量。該研究概述了各級產業、位置、企業規模和雲端服務類型的雲端資料流入和流出的流量和類型。政策、決策者、商業領袖與公共行政部門可以將其作為參考，以支持對未來貿易協定、工業決策和雲端投資的決策。 在歐盟的歐洲資料戰略中，認識到獲取有關資料流的經濟情報的戰略重要性，因此提出了資料流戰略分析框架的發展。為了實現這一關鍵行動，歐盟執委會開展了上述關於繪製資料流的研究，首次開發和測試了一種全新、自我維持與可複製的方法，從而產生了資料流可視化工具，用於測量、映射和分析歐洲31個國家與地區的各級產業、地理和企業規模的雲端資料流。而該資料流可視化工具中顯示的資料預計將每年更新一次。使用的資料收集來源從官方統計資料等主要來源到調查和訪談等次要來源。 該工具得以讓歐盟執委會： 一、繪製和估計歐盟27個成員國（即歐盟內部資料流）和冰島、挪威、瑞士和英國（即歐盟外資料流）的雲端計算領域主要資料流的數量 二、預測至2030年的資料流出 三、分析各產業、公司規模和雲端服務類型的資料流量 該研究顯示2020年最大的資料流來自醫療衛生產業，而德國的資料流入量最大。該報告還估計，到2030年，來自歐洲企業的資料流量將是2020年的15倍。 作為資料流市場關鍵層面之一，透過進一步調查資料趨勢，將協同即將出現的資訊法案打造一個更加生動、動態和流動的雲端市場。
有效開放：西進40％上限有條件鬆綁積極管理機制出爐後，行政院正在研議規劃有效開放政策，包括投資大陸 40 ％上限鬆綁事宜，但尚未形成決策時間表。 40 ％上限究竟如何鬆綁，政府高層高度關切，據悉，政府已委託財經智庫提供一份兩岸經貿對策建議白皮書，擬作為政府兩岸政策建議及六月召開台灣經濟永續成長會議決策參考，智庫建議應視個別企業、個別產業個案檢視放寬，對大陸投資利益必須大於不良負作用。 財經智庫建議以七大配套指標決定 40 ％上限的鬆綁，七大指標包括：一、產業無法在台生產，也無法擴大中國以外的市場生產，應予放寬；二、在中國市場屬於領先地位，且可繼續擴大市場；三、在中國獲利可匯回台灣回饋股東；四、企業領先全球，必須對中國擴大投資以繼續取得全球領先地位。五、該企業在台有很大營運及研發中心，即以台灣為根；六、該企業有重大技術及品牌成就，可去大陸市場攻城掠地；七、外資持股比例高且公司治理的守法紀錄良好者。 一旦 40 ％可有條件鬆綁，相關官員表示，將考慮對特定回台上市台商研擬放寬其股市上市條件，籌資再投資大陸的上限也可視為外資放寬。政府希望企業可以去大陸攻城掠地，但不希望把大陸當成唯一生產基地，企業把生產及上中下游關聯性產業一起帶走，甚至移出研發，例如筆記型電腦，對台灣造成失業等諸多不利負作用，因此台灣必須保留生產基地，生產高附加價值產品。
歐盟執委會發布人工智慧創新政策套案歐盟執委會（European Commission）於2024年1月24日發布AI創新政策套案（AI innovation package），將提供全面性的激勵措施，協助AI新創公司、中小企業與歐盟AI技術之發展。AI創新政策套案預計將修訂〈歐盟高效運算聯合承諾〉（the European High Performance Computing Joint Undertaking），以創建AI工廠（AI factories）；成立AI辦公室（AI Office）；並建立歐盟AI新創與創新交流（EU AI startup and innovation communication），重點分述如下： （1）AI工廠：歐盟執委會在將2027年前透過〈歐盟高效運算聯合承諾〉投資80億歐元，在歐盟境內建設全新的超級電腦，或升級現有高效運算設備，實現高速機器學習（fast machine learning）與訓練大型通用AI模型（large general-purpose AI models），使AI新創公司有機會使用超級電腦與大型通用AI模型來開發各種AI應用。並且，AI工廠將坐落於大型資料存儲中心（large-scale data storage facility）周圍，讓AI模型於訓練時可取得大量可靠的資料。其次，AI工廠將藉由開放超級電腦來吸引大量人才，包含學生、研究員、科學家與新創業者，以培養歐盟高階AI人才，供未來歐盟持續發展可信任的AI（Trustworthy AI）。 （2）AI辦公室：該辦公室將設置於歐盟執委會內，用於確認與協調歐盟成員國AI政策的一致性。此外，該辦公室未來亦將用於監督即將通過之歐盟《AI法案》（AI Act）的執行成效。 （3）歐盟AI新創與創新交流：歐盟執委會將透過〈展望歐洲〉（Horizon Europe）與〈數位歐洲計畫〉（Digital Europe Programme），在2027年前投入40億歐元的公部門與私人投資，俾利歐盟開發生成式AI（Generative AI）模型。該政策套案亦將加速歐盟共同資料空間（Common European Data Spaces）之發展，使歐洲企業得取得可靠且具價值性之資料來訓練AI模型。最後，執委會將啟動歐盟〈生成式AI倡議〉（GenAI4EU initiative），將AI工廠所訓練之生成式AI應用於工業用與服務型機器人、醫療保健、生物科技與化學、材料與電池、製造與工程、車輛移動、氣候變遷與環境保護、網路安全、太空、農業等實際領域，刺激產業創新發展，改善人類生活。
美國政府課責署重視NPE濫訴現象，並提出「patent monetization entities」概念近年專利蟑螂（Paten Troll）、非專利實施實體（Non-Practicing Entity, NPE）的興起，使得國際上智慧財產權的運用出現巨幅變化。美國政府、企業及學界皆認為專利蟑螂濫訴現象為亟待解決之課題，而相繼投入研究，並於近日陸續發表重要之研究報告。 繼今年（2012）8月，美國國會研究處 (Congressional Research Service)提出對抗專利蟑螂之研究報告後（“An Overview of the "Patent Trolls" Debate”）。隸屬國會的政府課責署（Government Accountability Office, GAO, 另譯審計總署）所資助的研究團隊，亦於杜克大學科技與法律評論（Duke Law & Technology Review）發表相關研究。研究團隊採取實證的研究方法，於2007年～2011年間，每年度隨機抽樣100家涉及專利訴訟的公司，總計抽樣500家公司。依據該項研究結果，去年（2011）由NPE所提起的專利訴訟，佔研究樣本的40%，相較於5年前的數據，成長幅度高達2倍。本項研究可歸納以下兩項要點： 1.專利訴訟主體的變化 由NPE為原告所提起的專利訴訟數量呈現極速成長；由企業為原告者則逐年下降；同為非專利實施實體之大學，其作為原告所提起之訴訟則未達1％。 2.訴訟並未進行實質審理 由NPE提起之訴訟，其目的在於獲取和解金或授權金，故絕大多數係申請作成即時判決（summary judgement），即當事人一致認為對重要事實不存在爭議，而向法官申請不為事實審理，僅就法律問題進行裁決。 就此，該研究團隊認為，NPE已成為專利制度，甚至係整體經濟之一環，故提出應以「patent monetization entities」取代過往NPE的稱呼，強調此類公司以專利授權或專利訴訟作為公司營利之來源，如此將更為貼切。