有效開放：西進40％上限有條件鬆綁
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。
日本《科學技術指標》為文部科學省直接管轄之國立實驗研究機關「科學技術與學術政策研究所（NISTEP）」於每年度發布，主要為讓閱讀者基於客觀而定量的數據，體系性地掌握日本國內科學技術活動的基礎資料，將科學技術活動區分為「研究開發費」、「研究開發人才」、「高等教育與科技人才」、「研究開發產出」、以及「科技與創新」等5個類別，同時制定約180個指標以表達日本國內狀況。本年度公布的《科學技術指標2019》，則新增了「日本與美國各部門擁有博士學位者」、「各產業研究人才集中度與高端研究人才活用程度間之關係」、「主要國家取得博士學位之人數的變動狀況」、「運動科學研究類論文動向」、「主要國家貿易額度的變動狀況」、「各國與各類型獨角獸企業數」等20個指標。 依《科學技術指標2019》分析，日本的研究開發費與研究者人數於日、美、俄、法、英、中、韓等七個國家中皆位居第三，論文數則為世界排名第四，受高度矚目的論文數世界排名第九，專利家族（Patent Family）數世界排名第一而與去年相同。就產業的部份，研究者中擁有博士學位者之比例依據產業類型的不同而有所差異，與美國相較，高階人才之實際就業情況未能充分發揮其所學。另一方面，就每一百萬人中有取得博士學位的人數，在各主要國家當中，僅有日本呈現減少的趨勢。
NHTSA要求自動駕駛系統及L2自動駕駛輔助系統回報意外事件美國國家公路交通安全管理局（National Highway Traffic Safety Administration, NHTSA）2021年6月29日 「自駕車與配備等級2駕駛輔助系統車輛之意外事件回報命令（Standing General Order 2021-01：Incident Reporting for Automated Driving Systems and Level 2 Advanced Driver Assistance Systems）」，課予系統製造商與營運商意外事件回報義務，重點如下： （1）適用範圍：全美境內公共道路上發生之車輛碰撞事件，事發前30秒至事件結束期間內曾經啟用等級2駕駛輔助系統或自動駕駛系統。 （2）意外事件定義：事件中任何一方有人員死亡或送醫治療、車輛必須拖吊、安全氣囊引爆或事件涉及弱勢用路人（vulnerable road user）。 （3）回報期限：須於知悉事件後隔日立即回報，知悉後10日傳送更新資料，如後續仍有發現新事證，應於每月15號傳送更新。自駕車發生碰撞，即使無人傷亡、無車輛拖吊或安全氣囊引爆，仍需於次月15號傳送事件回報。 （4）回報方式及項目：需至NHTSA指定網站註冊帳號，線上填寫制式通報表格。項目包含車籍資料、事件時間、地點、天候、路況、傷亡及財損情形等等。 NHTSA收到的回報資料，原則上會在將個人資料去識別化後對大眾公開，惟若系統製造上或營運商主張部分資訊為商業機密，可另行向NHTSA之諮詢辦公室通報審核。如逾期未報或隱匿資訊，可處每日最高22,992美元罰金，累計最高罰金為114,954,525美元。
世界經濟論壇發布《人工智慧公平性和包容性藍圖》白皮書世界經濟論壇（World Economic Forum, WEF）於2022年6月29日發布《人工智慧公平性和包容性藍圖》白皮書（A Blueprint for Equity and Inclusion in Artificial Intelligence），說明在AI開發生命週期和治理生態系統中，應該如何改善公平性和強化包容性。根據全球未來人類AI理事會（Global Future Council on Artificial Intelligence for Humanity）指出，目前AI生命週期應分為兩個部分，一是管理AI使用，二是設計、開發、部署AI以滿足利益相關者需求。 包容性AI不僅是考量技術發展中之公平性與包容性，而是需整體考量並建立包容的AI生態系統，包括（1）包容性AI基礎設施（例如運算能力、資料儲存、網路），鼓勵更多技術或非技術的人員有能力參與到AI相關工作中；（2）建立AI素養、教育及意識，例如從小開始開啟AI相關課程，讓孩子從小即可以從父母的工作、家庭、學校，甚至玩具中學習AI系統對資料和隱私的影響並進行思考，盡可能讓使其互動的人都了解AI之基礎知識，並能夠認識其可能帶來的風險與機會；（3）公平的工作環境，未來各行各業需要越來越多多元化人才，企業需拓寬與AI相關之職位，例如讓非傳統背景人員接受交叉培訓、公私協力建立夥伴關係、提高員工職場歸屬感。 在設計包容性方面，必須考慮不同利益相關者之需求，並從設計者、開發者、監督機關等不同角度觀察。本報告將包容性AI開發及治理整個生命週期分為6個不同階段，期望在生命週期中的每個階段皆考量公平性與包容性： 1.了解問題並確定AI解決方案：釐清為何需要部署AI，並設定希望改善的目標變量（target variable），並透過制定包容性社會參與框架或行為準則，盡可能實現包容性社會參與（特別是代表性不足或受保護的族群）。 2.包容性模型設計：設計時需考慮社會和受影響的利益相關者，並多方考量各種設計決策及運用在不同情況時之公平性、健全性、全面性、可解釋性、準確性及透明度等。 3.包容性資料蒐集：透過設計健全的治理及隱私，確定更具包容性的資料蒐集路徑，以確保所建立之模型能適用到整體社會。 4.公平和包容的模型開發及測試：除多元化開發團隊及資料代表性，組織也應引進不同利益相關者進行迭代開發與測試，並招募測試組進行測試與部署，以確保測試人群能夠代表整體人類。且模型可能隨著時間發展而有變化，需以多元化指標評估與調整。 5.公平地部署受信任的AI系統，並監控社會影響：部署AI系統後仍應持續監控，並持續評估可能出現新的利益相關者或使用者，以降低因環境變化而可能產生的危害。 6.不斷循環發展的生命週期：不應以傳統重複循環過程看待AI生命週期，而是以流動、展開及演變的態度，隨時評估及調整，以因應新的挑戰及需求，透過定期紀錄及審查，隨時重塑包容性AI生態系統。 綜上，本報告以包容性AI生態系統及生命週期概念，期望透過基礎設施、教育與培訓、公平的工作環境等，以因應未來無所不在的AI社會與生活，建立公司、政府、教育機構可以遵循的方向。