哈佛研究者以私募基金展開人類胚胎複製
人類胚胎幹細胞的研究一直具爭議性，因為抽取細胞需要破壞人類胚胎。哈佛幹細胞研究計劃以創造特定疾病的幹細胞系為目標，希望研發出多種不治之症的療法。哈佛大學認為這項計劃的潛在好處，大於人類生命神聖遭挑戰的關切，蓋其長期目標是，創造從病患細胞組織取得的胚胎幹細胞，修正基因缺陷，將修復細胞植回病患體內。校長薩默斯在聲明中說：「雖然我們了解且尊重反對此項研究者所持的信念，我們同樣誠摯地面對我們的信仰，相信攸關無數受苦孩童與成人生死的醫學需要，賦予這項研究繼續前進的正當性。」
為推動奈米產業發展，經濟部在新的年度已擬定短、中及長期三大目標，短期以傳統產業投入奈米材料為主，預計在今年起4年內就可產生效益，包括台塑、遠紡及東元等多家業者都已陸續進入；中期目標以開發ICT（資訊與通訊技術產業）為先，長期則將開發電子、生醫及能源等革新性產品，經濟部已積極邀集廠商投入。 目前國內投入奈米材料最積極的公司，包括台塑進入奈米碳酸鈣、東元奈米應材公司發展奈米碳管，長興化工與工研院合作開發電腦、PDA（個人數位助理器）及機車用的抗污性塗料樹脂、奈米有機／無機混成樹脂材料、奈米研磨液材料；永光化學也投入奈米薄膜產品及TiO2光觸媒。此外，遠紡、中興、力麗、力鵬等多家廠商投入抗菌、防臭、防紫外線功能性纖維及吸收遠紅外線纖維，中石化也與工研院合作開發機能性尼龍奈米新合纖；和成也進入奈米衛浴設備、馬桶、洗手檯及不沾污大陶板；大同、聲寶及三洋投入空氣清淨機，聲寶也切入殺菌光冷氣機；東元電機動作更大，發展奈米冰箱、光觸媒空調系統及殺菌洗衣機。 中期投資標的有半導體制程90奈米下以下、MRAM、奈米碳管場發射顯示器（CNT-FED）、可撓式顯示器、高密度光碟與其週邊設備（小於100GB）、微燃料電池、個人診斷儀器、生物造影劑、疾病診斷之奈米微粒、生物晶片等；已有台積電及東元奈米應材等廠商投入。長期則以電子、生醫、能源產業等革新性產品為主，約需10至15年時間，也就是在2010年至2015年才可發揮效益；包括軟性電子、高密度光碟與其週邊設備（1000GB以下）、高效能太陽電池及醫藥保健產品等。
Google新搜尋服務引發著作權侵權爭議網路搜尋引擎的巨人 Google ，近來有一項計畫，即對圖書館中的書籍做掃瞄，然後讓使用者透過網際網路搜尋書籍的內容。由於 Google 計畫掃瞄供搜尋的書籍中，包括許多目前仍受到著作權保護的著作，因此 Google 此舉，是否造成對書籍著作權的侵害，便引發了相當的爭議。 在近日的一個討論會中，學者、作者與出版商群聚一堂，就 Google 此一計畫的合法性進行討論，並就是否對 Google 進一步提出訴訟做討論。 Google 宣稱，此一計畫是人類知識發展的一大進步，把人類的觀念與想法，做有系統的歸類整理，並讓大眾更容易接近與使用，對於人類知識的傳播與進步，有重大貢獻。 然而，作者與出版商方面，則認為 Google 此舉侵害的作者與出版商的著作權。就此，作者與出版商已做出回應。先前，美國出版商協會 (The Association of American Publishers, AAP) 已於 10 月 19 日對 Google 提起訴訟，希望經由法律的判決，認定 Google 的作法侵害著作權。從法律上來看， Google 此一計畫是否侵害著作權，確有爭議之處。從美國作者與出版商激烈的反應來看，將來有可能還會有其他的訴訟，甚至集體訴訟 (Class Action) 的產生，其後續效應，值得觀察。
歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效歐洲專利局（European Patent Office, 下稱EPO）於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧（Artificial Intelligence, AI）與機器學習（Machine Learning, ML）的可專利性審查細則。 在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項，然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明，例如：神經網路、遺傳演算法、支援向量機（Support Vector Machines, SVM）、K-Means演算法、核迴歸和判別分析，不論它們是否能夠藉由數據加以訓練，此類運算模型和演算法本身，因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。 其中，EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形，說明可否具備發明技術特徵： （一）可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳，此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵（例如：影像邊緣、像素數值）的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類，屬於分類演算法的技術應用。 （二）可能不具技術性 根據文字內容進行分類，本身不具技術目的，而僅是語言學的目的（T 1358/09） 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類，但未說明所產生分類的技術用途，亦被認定本身不具技術目的，即使該分類演算法的數據價值高（例如：穩健性）（T 1784/06）。 在新版審查指南中亦指出，當分類方法用於技術目的，其產生之訓練集（training set）和訓練分類器（training the classifier）的步驟，則能被視為發明的技術特徵。 近年來，人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中，無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等，隨著人工智慧和機器學習技術快速發展，新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準，EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術，將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」
Ofcom建議ISP之寬頻廣告應以平均速度為準鑑於ISP對於寬頻服務的廣告速度常與實際提供速度有落差，英國廣告標準管理局（Advertising Standards Authority，ASA）要求廣告事務委員會（Committee for Advertising Practice，CAP）與廣播廣告事務委員會（Broadcast Committee for Advertising Practice，BCAP）針對英國各地區的ISP寬頻廣告進行審查，CAP與BCAP則委託Ofcom進行各ISP實際寬頻服務速度之調查。 Ofcom於2010年11月～12月期間，針對ADSL、Cable及光纖等寬頻服務進行各時段的大規模測試。綜合以往的調查，Ofcom研究結果發現，英國寬頻服務平均速度約從 5.2 Mbps（2010年5月）至6.2 Mbps的（2010年11～12月），但不到廣告所宣稱速度之一半（平均寬頻廣告速度為 13.8 Mbps，故僅約45%。） 在各種寬頻技術中，ADSL的廣告與實際落差最大，廣告宣稱8Mbps之速度，實際平均僅有2～5Mbps；而Cable的廣告與實際落差最小，實際速度均能達到廣告速度的90%左右；光纖寬頻則約在80%～90%之間。 Ofcom並建議將以下原則增訂至英國寬頻速度自律規則（Voluntary Code of Practice on Broadband Speeds）中 • 如果寬頻速度是廣告內容，必須包括一個「典型的速度範圍」（Typical Speed Range，TSR），計算依據為將某一速度之使用者依照實際接取速度分為四等級，去掉最高與最低，取中間50%使用者之平均速度為準； • TSR必須至少與宣稱之速度相當； • 宣稱的速度必須代表相當大比例使用者能夠接受的實際速度； • 任何TSR或宣稱之速度在用於廣告時，必須是基於足夠的分析統計數據，而該數據與方法應經過審議。 Ofcom認為ISP的寬頻廣告應反映消費者能接受之實際速度，因此改變廣告規範是必要的，以促使各ISP進行以速度為基礎之競爭，並確保消費者有充分資訊可比較、選擇最有效率之寬頻服務。