列管高科技人員，政府加強有效管理西進的措施已漸顯露
這項管理措施雖在於避免大陸不正當的挖角行為、國家核心技術及人才外流等，但是截至目前為止，限制進出的高科技人才清單至今尚未公告；即便清單公告後，相信透過第三地進出等投機方式，政府在管理上應當會疲於奔命，增加執行困難。政府發展高科技經濟理應建立「吸引留下」的環境，而非以防堵心態限制人才登陸工作，如此只會加速人才的流失、國外人才或廠商來台工作或投資之意願降低，更遑論台灣永續發展的可能。
大多數國家是認為動植物為法定不得授予專利之標的，歐盟以往因為歐洲專利公約實施細則(Implementing Regulations to the Convention on the Grant of European Patents，下簡稱實施細則)跟擴大上訴委員會(the Enlarged Board of Appeal，簡稱EBA)決定不一致而造成爭議，EBA於2020年5月做出的新決定，對於動植物是否為可授予專利之標的做出一致性解釋。 在歐洲專利公約(European Patent Convention，簡稱EPC)第53條第2款規定用以生產動植物的基本生物學方法不可授予專利，並於2017年生效的實施細則第28條第2項將其進一步擴張解釋成，僅運用基本生物學方法所產生的動植物不可授予專利，這與EBA在2015年所做出的決定(G 2/12、G 2/13)並不一致，在2015年的決定中提到，運用基本生物學方法來界定動植物的請求項仍可以被接受，因此實施細則第28條第2項與2015年的決定產生衝突。 於2019年，技術上訴委員會(Technical Board of Appeal)在案例T 1063/18中發現了這個問題，並提到EBA討論，EBA表示，考慮到法條涵義可能因時間產生變化，需要對EPC第53條第2款進行動態解釋(dynamic interpretation)，實施細則第28條第2項與EPC第53條第2款並未矛盾，而是進一步擴展為，僅通過基本生物學過程，或是由基本生物學方法界定動植物之情況，皆屬於不可授予專利之情況，而推翻之前的決定。而為維持法律安定性，本決定(G 3/19)對於2017/07/01前生效或申請的案件並不具效力。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」
日本農業數據利用的瓶頸與農業數據平台WAGRI的誕生日本從事農業者高齡少子化以致後繼無人，農業ICT（Information and Communication Technology）可使資深農民內隱知識外顯化而利於經驗傳承，例如已有地區透過除草機器人、自動運行農機等ICT農機，蒐集稻米收穫質量之數據進行分析，實作出施肥最適條件的成功案例。 然而成功案例之數據利用，延伸至其他地區實踐時卻顯得窒礙難行。首先是成本面，農場計測溫溼度等數據之感測器的設置、管理維護與通信等成本負擔，宛如藏寶洞前豎立之石門，不得其門而入。另一造門磚是農機或感測器等不同業者之系統服務互不相容，且數據無法互換共用，為求最適合特定地區與農作物之農業ICT組合，且能移植成功案例至其他地區，系統相容數據共用亦是當務之急。 日本農業數據協作平台（簡稱WAGRI），可為大喊芝麻開門之鑰，日本於2017年內閣府計畫支持下，由農業生產法人、農機製造商、ICT供應商、大學與研究機關等組成聯盟，一同建置具備「合作」（打破系統隔閡使數據得以相容互換）、「共有」（數據由提供者選定分享方式）、「提供」（由公私部門提供土壤、氣象等數據）三大功能之WAGRI，今年已有實作案例指出，活用WAGRI後，在數據蒐集與利用上的勞力與時間成本明顯縮減。 台灣農業同樣面臨高齡化、傳承之困境，日本WAGRI整合與共享數據的模式可作為我國發展農業ICT活用數據之參考。
Deloitte 智財調查報告指出企業多重視營業秘密但缺乏管理意識與具體管理措施據2024年1月5日IAM報導（下稱IAM報導）依據Deloitte 2023年的研究報告（Deloitte IP 360 Survey）指出大部分的企業雖然有認知到營業秘密對於企業而言承載重大的價值，但仍通常缺乏管理的意識和具體措施，然而對於企業來說營業秘密管理卻是具有重要性的。 IAM報導綜整了一篇Deloitte 2023年的研究報告（Deloitte IP 360 Survey，下稱系爭報告），其針對橫跨15個國家、5大產業共57間公司的智慧財產管理成熟度進行調查分析，系爭報告指出大部分的企業針對專利、商標等註冊取得之智慧財產權多擁有成熟且全面的管理措施，但針對其他難以發現的無形資產（“hard-to-find” intangibles），如營業秘密、資料、know-how等，通常缺乏管理的意識和措施，例如：大約有29%的受訪者表示企業「未積極地捕獲」（原文為actively capture，大意指識別、管理和保護）營業秘密；約14%的受訪者表示企業未建立標準化流程或方針以識別營業秘密。並且，針對營業秘密的具體管理作法，IAM報導特別著重以下三點： 1.主動監測：僅僅只有25%的受訪者表示，企業有主動監測營業秘密之產出，並具有相關管制措施。 2.教育訓練：有42%的受訪者表示未受過營業秘密意識的訓練（trade secret awareness training）。IAM報導特別指出，若員工對於營業秘密的範圍以及重要性沒有概念，則營業秘密管理機制的建立也會失去其意義。 3.離職面談：即使有相當大比例的營業秘密訴訟源於離職員工，但在既有離職面談中是否有納入營業秘密意識訓練的調查上，僅有不到一半（47%）的受訪企業表示有做，24%的企業表示沒有做，還有29%的企業不確定是否有做。 綜上所述，系爭報告提出，許多企業在營業秘密的管理上仍有很大的進步空間，並提醒，在訴訟上只有營業秘密擁有者採取「合理保密措施」（包括建立標準化機制）來保護營業秘密時，在法律上才能獲得更大的保護以及獲得損害賠償的機會。 針對營業秘密管理制度建置，企業可參考資策會科法所發布之「營業秘密保護管理規範」，該規範從識別營業秘密開始，到營業秘密使用管理、員工管理（包含人員進用離職時應採取措施、教育訓練）等均有相關要求，可協助企業透過PDCA循環建置系統性營業秘密規範，補足缺乏的營業秘密管理意識和具體保密措施。 本文同步刊登於TIPS網（https://www.tips.org.tw）
美國「人工智慧應用管制指引」美國白宮科學與技術政策辦公室（The White House’s Office of Science and Technology Policy , OSTP）於2020年1月9日發布「人工智慧應用管制指引」（Guidance for Regulation of Artificial Intelligence Application），為美國政府機關起草人工智慧規範並進行管制時提供指引，該指引內要求各機關之規範應遵循以下10項人工智慧原則： 一.公眾對AI之信任：政府對AI之管制或其他措施應促進AI之可靠性、健全性，且於應用上應具備可信性。 二.公共參與：政府應提供機會讓利害關係人參與AI管制規範立法程序。 三.科學實證與資訊品質：科學實證與資訊品質：政府機關發展AI之相關技術資訊，應透過公開且可驗證之方式提供給大眾參考，以提高大眾對AI之信任與協助政策制定。 四.風險分析與管理：應採取以風險為基礎之分析評估方法，確認哪些風險係可接受之風險，或那些風險代表無法接受之損害或所失利易大於預期利益。 五.利益與成本：政府於擬定相關規範時，應小心評估AI對於整體社會之利益，與預期外之效果。 六.彈性：法規應持續滾動檢視與調修以因應AI之創新應用。 七.公平且無歧視：政府應針對AI之應用與決策，考量公平與無歧視相關議題。 八.揭露與透明：透明度與揭露程序之建立可提升公眾對AI應用之信任。 九.安全：政府應特別注意AI系統內所儲存或傳輸資訊之安全與相關安全維護控制措施。 十.跨機關合作：政府各部會或機構間應相互合作與分享經驗，以確保AI相關政策之一致性與可預測性。