菲律賓推動基改稻米 窒礙難行
基於基因稻米對於環境安全和人體健康所帶來的影響是無法預知的，綠色和平組織抗議菲律賓政府加速推動生技農作物的計畫。菲律賓所面臨的挑戰不單僅是綠色和平的抗議，另一個因素因為氣候的不穩定而影響了稻米的產量，今年生產量僅148萬噸，距離目標?151萬噸，因此仍需仰賴進口稻米來彌補這不足的差距。
菲律賓稻米研究中心執行長Leo Sebastian認為，基改稻米並不是解決稻米供應不足的唯一方式，引介栽種高生產量的稻米品種或者改善灌溉系統等都是可行的方式。
青少年間的打架尋仇事件會因為照相手機的誕生而變本加厲嗎？ 發源於英國流行於青少年之間的一種犯罪活動「 happy slapping 」 ( 藉由公開掌摑不認識之被害人，並由加害人之一以手機全程拍攝，並將照片以手機傳送或上網流傳之犯罪行為 ) ，目前已逐漸蔓延於整個歐洲，且犯行甚至包括重傷害或是性侵案件，引起各國當局高度重視。在法國甚至發生一起學生攻擊教師並以手機拍照的案件，使得警方對於此種原本被單純視為是青少年間挑釁尋仇行為，已重新定義為「預謀暴力犯罪」；法國教育部長更公開表示希望能夠禁止學生在教室內使用手機。 至於歐洲其他國家也針對此種暴力犯罪行為採取進一步行動。德國巴伐利亞省及愛爾蘭許多學校已明令禁止學生在教室內使用手機；今年四月初，丹麥法院則針對兩名青少年學生傷害路人之行為做出有罪判決；而在荷蘭也傳出類似案例。在英國甚至有受辱的學生，因無法承受外界異樣眼光而上吊自殺的個案。 照相手機因為其強大傳輸、上網及存證功能，成為激發青少年逞血氣之勇並滿足個人英雄慾望之工具，這樣的發展途徑恐怕是照相手機原創者始料所未及。台灣目前似乎尚未受到此股歪風影響，但是，如何灌輸青少年正確享受科技進步的便利，似乎是相關當局應該關注的議題。
日本政府擬建構自動駕駛實驗資料收集和共享體制日本內閣下設之日本經濟再生本部(日本経済再生本部)，為實現2017年6月於「未來投資戰略2017」所提出之建立實驗資料共享體制政策，於2017年8月31日起舉辦自動駕駛官民協議會(自動走行に係る官民協議会)，邀請政府相關部門及民間專家等關係人士，檢討自動駕駛實驗結果、實驗資料之共享，以及根據民間需求進行實驗計畫之工程管理等制度的整備方向，預計於年內針對複雜的駕駛環境制定共通指標，以釐清哪些資料是應收集之實驗資料，建構自動駕駛實驗資訊共享、收集體制。自動駕駛官民協議會預計在未來幾次會議中，針對應收集之實驗資料、標準格式、體制、實驗計畫的進程管理、官民合作事項等進行討論，並將在未來投資會議中報告檢討結果，其結果將與明年度之成長戰略一同反映於「官民ITS‧構想藍圖」(官民ITS構想・ロードマップ)中。
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（Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen），旨在提升企業數位化與社會責任，並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議： 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時，必須將影響評估列入開發流程，並列為公司應遵守的道德倫理守則，以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義，企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息，並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此，企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下，可能會增加理解性和可追溯性難度，但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中，應特別關注並進一步討論。另外，透過教育及使用說明協助及控制功能，教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段（演算法，機器學習，AI）。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外，應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外，例如透過幫助頁面，儀表板或部落格，解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策，使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施，使用戶理解是否及如何使用相關演算法，此可能包括使用自動化決策，使用特定資料組和使用技術的目的，亦即使用戶對演算法，機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估，目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言，將可帶來巨大的利益，因此應該充分利用。例如，人工智慧可降低語言障礙，幫助行動不便的人可更加獨立自主生活，改善醫療診斷，提升能源供應效率，甚至是交通規劃和搜索停車位，都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展，應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間，同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要，但應兼顧受影響者的利益，並與廣大公眾利益找出妥協平衡點，且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時，應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如，可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分，必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同，資料不完整或錯誤，將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭，如果可能的話，只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此，確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況，特別是在自我學習系統中資料引入的標準，並根據錯誤來源進行檢查，且儘可能全面記錄，針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法，機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要，在開發預期用途的演算法時必須納入考量，對員工應針對道德影響進行培訓，並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題，並特別注意資料饋送，以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程，例如在車輛的自動控制或醫療診斷中，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。對類人工智慧的信任，並非透過對方法的無條件追踪來實現，而是經過仔細測試，學習和記錄來實現
歐洲法院對標準必要專利權人聲請禁制令之條件作出判決2015年7月16日歐洲法院（European Court of Justice）作對華為技術有限公司（以下簡稱華為公司）訴中興通訊股份有限公司（以下簡稱中興公司）侵權案作出判決，在判決中說明了向標準制定組織承諾以公平、合理及非歧視的原則（Fair, Reasonable, Non-discriminatory，以下統稱FRAND原則）對第三人授權之標準必要專利權人，在何情況下應依據《歐洲聯盟運作公約（Treaty on the Functioning of the European Union，以下簡稱TFEU）》第102條禁止濫用優勢地位的歐盟法一般規定，不得向法院聲請對被控侵害標準必要專利之人發出禁制令（injunction）。 歐洲法院認為，當標準必要專利權人承諾依據FRAND原則授權時，其已創造第三方對標準必要專利權人將以授權獲利，而非透過行使其排他權利而獲利之合理期待。因此標準必要專利權人必須以合理方法（包括通知被控侵權人侵害事實及表達願依FRAND原則與其達成授權契約之意願）與被控侵權方尋求達成授權契約，否則則構成優勢地位濫用。 至於被控侵權方雖無義務接受標準必要專利權人的要約以作為免除禁制令的條件，但仍應給予真誠並依據商業慣例的回應，包括（1）不拖延回覆；（2）即時提出新的書面要約；（3）被控侵權人正在使用標準必要專利且無法達成授權契約時，必須就其過去使用該專利之數量等依據商業慣例提供適當擔保；（4）雙方不拖延地接受由第三方來認定授權金額；（5）在進行授權協商時，被控侵權人不能挑戰標準必要專利的有效性、必要性或保留其後續相關權利。