發展階段支出可列為資產
第三十七號會計公報 「無形資產的會計處理」 新近出爐，就無形資產清楚給予定義，並解釋如何進行會計處理與鑑價。其中最特別的是，第三十七號公報首次區分「研究」和「發展」階段的不同，發展階段有可能資本化。資本化最大的影響是，支出可以列為資產，不會影響損益，研究型企業的資產負債、損益表也將更為精準。
舉例來說，生化、製藥業者因研究期很長，所有研發期間的投入，過去都須列為費用，導致獲利被明顯稀釋；未來根據三十七號公報，企業專案計畫接近商品化的發展階段，就可以資本化，此時的損益表上費用項目，就不會那麼高， 因此，「發展」階段可列為資產，有助鼓勵科技業者增加研究發展經費的投入。
至於企業併購所產生的購買價格和被併公司淨值之間的溢價，過去通常以商譽處理，不過在 37 號公報上路後，會計師建議不應再把溢價直接當作商譽來處理，此乃因第 37 號公報所稱的無形資產，並不包含商譽，且必須具有「個別可辨認性」。因此，併購溢價應該區分為商譽和無形資產兩者，其後續評價對企業也較為有利。
此外會計業者也表示，促產條例中對研發投抵的認列，有可能受到三十七號公報的影響，需要做調整，這部分有待財政部進ㄧ步規範清楚。
美國總統歐巴馬在選舉前後已對於產品市場，造成一股莫大的熱潮，商人們都想藉由這股熱潮來獲得利益。可以從口號「Yes We Can」、「Change」的利用及一系列歐巴馬肖像相關產品充斥於產品貨架上得以瞭解。然而，這樣的現象，美國白宮律師正著手處理保護總統的發言權及肖像權，且在不損民眾熱情之下制定規範以進行管理。 在美國總統大選期間，已有數家美國企業向美國專利商標局 (United States Patent and Trademark Office, USPTO)提出新商標申請。1月份即有73件混合歐巴馬名字為商標之申請案，其中包括填充玩具「Bearak Obama」、「ObamaLlama」、棒棒糖「Obama」、「Obama vodka」、啤酒「Obamanator」、服飾「Obamanation」、鞋子「Obamaniac」以及「Broccoli Obama」於冷凍蔬菜，冰淇淋公司Ben Jerry’s ice提出「Yes Pecan」，甚至有出版業者提出「Obamaland」之商標申請。在歐洲也是如此，Benelux Office for Intellectual Property (BOIP) 也有二件申請案，「Obama」雜誌、音樂及「Obama」花卉種籽。目前已經有些商標申請案被USPTO駁回，如「Obama vs Osama」。 Rise & Ries之董事長Al Ries表示：「現在這股歐巴馬風潮是可以理解的，但並不會持續到永遠」。然而，美國白宮律師依舊可能會針對各個情況作判斷以最好的方式保護總統的權利，並且尊重人民使用的權力，必竟歐巴馬是大多數人的驕傲。
老歌翻唱！手握著作權轉讓證明書便可放心？－簡評智慧財產法院 101 年度民著上字第 9 號判決 英國發布人工智慧網路資安實務守則英國政府於2025年1月31日發布「人工智慧網路資安實務守則」（Code of Practice for the Cyber Security of AI，以下簡稱「實務守則」），目的是提供人工智慧（AI）系統的網路資安指引。該實務守則為英國參考國際上主要標準、規範後所訂定之自願性指引，以期降低人工智慧所面臨的網路資安風險，並促使人工智慧系統開發者與供應商落實基本的資安措施，以確保人工智慧系統的安性和可靠性。 由於人工智慧系統在功能與運作模式上與傳統網路架構及軟體有明顯的不同，因此產生新的資安風險，主要包含以下： 1. 資料投毒（Data Poisoning）：在AI系統的訓練資料中蓄意加入有害或錯誤的資料，影響模型訓練結果，導致人工智慧系統產出錯誤推論或決策。 2. 模型混淆（Model Obfuscation）：攻擊者有意識地隱藏或掩飾AI模型的內部運作特徵與行為，以增加系統漏洞、引發混亂或防礙資安管理，可能導致AI系統的安全性與穩定性受損。 3. 輸入間接指令（Indirect Prompt Injection）：藉由輸入經精心設計的指令，使人工智慧系統的產出未預期、錯誤或是有害的結果。 為了提升實務守則可操作性，實務守則涵蓋了人工智慧生命週期的各階段，並針對相關角色提出指導。角色界定如下： 1. 人工智慧系統開發者（Developers）：負責設計和建立人工智慧系統的個人或組織。 2. 人工智慧系統供應鏈（Supply chain）：涵蓋人工智慧系統開發、部署、營運過程中的的所有相關個人和組織。 實務守則希望上述角色能夠參考以下資安原則，以確保人工智慧系統的安全性與可靠性： 1. 風險評估（Risk Assessment）：識別、分析和減輕人工智慧系統安全性或功能的潛在威脅的過程。 2. 資料管理（Data management）：確保AI系統整個資料生命週期中的資料安全及有效利用，並採取完善管理措施。 3. 模型安全（Model Security）：在模型訓練、部署和使用階段，均應符合當時的技術安全標準。 4. 供應鏈安全（Supply chain security）：確保AI系統供應鏈中所有利益相關方落實適當的安全措施。 「人工智慧網路資安實務守則」藉由清晰且全面的指導方針，期望各角色能有效落實AI系統安全管控，促進人工智慧技術在網路環境中的安全性與穩健發展。
歐盟執委會提出「具可信度之人工智慧倫理指引」歐盟執委會人工智慧高級專家小組（High-Level Expert Group on Artificial Intelligence）於2019年4月8日公布「具可信度之人工智慧倫理指引」（Ethics Guidelines For Trustworthy AI）。該指引首先指出，具可信度之人工智慧需具備三個關鍵特徵：（1）合法（Lawful）：應遵守所有適用於人工智慧之法規；（2）合乎倫理（Ethical）：確保人工智慧符合倫理原則與價值；（3）健全（Robust）：自技術與社會層面觀之，避免人工智慧於無意間造成傷害。 該指引並進一步指出人工智慧應遵守以下四項倫理原則： (1) 尊重人類之自主權（Respect for Human Autonomy）：歐盟之核心價值在於尊重人類之自由與自主，與人工智慧系統互動之個人，仍應享有充分且有效之自我決定空間。因此，人工智慧之運用，不應脅迫、欺騙或操縱人類，人工智慧應被設計為輔助與增強人類之社會文化技能與認知。 (2) 避免傷害（Prevention of Harm）：人工智慧不應對人類造成不利之影響，亦不應加劇既有的衝突或傷害。人工智慧之系統運行環境應具備安全性，技術上則應健全，且確保不會被惡意濫用。此外，弱勢族群應於人工智慧運用中受到更多關注，並被視為服務對象。 (3) 公平（Fairness）：人工智慧系統之開發、布建與利用，必須具備公平性。除了透過實質承諾與規範，進行平等與公正之利益與成本分配外，亦須透過救濟程序確保個人或特定族群不受到歧視與偏見之侵害，並可對人工智慧之自動化決策結果提出質疑，且獲得有效之補救。 (4) 可解釋性（Explicability）：人工智慧應盡量避免黑箱（Black Box）決策，其系統處理程序須公開透明，並盡可能使相關決策結果具備可解釋性，分析特定訊息可能導致之決策結果，此外亦需具備可溯性且可接受審核。