歐盟公布競爭與創新綱要計畫
CIFP (2007-2013) 根據歐盟現今的發展策略－ Lisbon Strategy ，亦是將重點放在如何協助中小型企業運用其創新的潛能，開發更高品質的產品。由於去年歐盟理事會重新定位 Lisbon Strategy 的重點在於激勵企業家精神、確保新創事業可獲得充份的風險資本挹注、鼓勵並引導融入環境友善精神的創新（ eco-innovation ）、善用 ICT 技術、促進資源的永續利用，故而 CIPF (2007-2013) 的計畫重點也放在如何落實前述政策目標，以使「競爭與創新」、「知識經濟」以及「永續發展」得以齊頭並進。
另 CIPF (2007-2013) 在第七期研發綱要架構（ Seventh Framework Programme for research and technological development ）執行期間（ 2007-2013 ）也將與其相輔相成，不過 CIPF (2007-2013) 重點不在研發補助，而是希望在研究與創新之間搭建橋樑，同時鼓勵各種形式的創新利用。舉例而言，如何協助將第七期研發綱要的成果進一步透過技術移轉方式鼓勵其商業化利用，即是 CIPF (2007-2013) 所要達到的任務之一，不過手段上 CIPF (2007-2013) 的經費主要會用於如何解決研究與創新之間的市場失靈問題。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
日本總務省及經濟產業省於2017年11月至2018年4月間召開6次「資料信託功能認定流程檢討會」（情報信託機能の認定スキームの在り方に関する検討会），檢討具備資料信託功能之「資料銀行」認定基準及模範條款等事項，於2018年6月公布「資料信託功能認定指引ver1.0」（情報信託機能の認定に係る指針ver1.0），以利實現個人資料流通並創造新服務型態。資料銀行係指基於與個人間資料利用契約，透過PDS(personal data store)等系統管理個人資料，根據個人指示或預先設定的條件，於判斷妥當性後向第三方提供資料之行業。目前指引內容包括︰（1）資料信託機能認定基準︰具體內容包括業者適格性、資訊安全原則、資訊安全具體基準、治理體制、業務內容等；（2）模範條款記載事項︰針對個人與資料銀行、資料銀行與資料提供者、資料銀行與接受資料提供者間關係，列出具體應記載事項；（3）資料信託機能認定流程。 作為日本總務省「資料信託功能運用推動計畫」（情報信託機能活用促進事業）一環，日立製作所、東京海上日動火災保險、日本郵局等於2018年9月10日發表將根據「資料信託功能認定指引ver1.0」，進行「資料銀行」個資管理、提供及運用等實驗，參與者分別扮演資料提供者、資料銀行和資料利用者三種角色，未來將會參考實驗結果，提出認定基準改善建議。
知名歌手Bruce Springsteen拒絕與美國作曲家、作詞家、出版商協會共同要求康諾利酒吧和餐館支付著作權授權費用美國作曲家、作詞家、出版商協會American Society of Composers, Authors and Publishers (以下簡稱協會)與知名搖滾歌手Bruce Springsteen(以下簡稱Springsteen)，和流行歌曲作者Clinton Ballard, Jr.對於紐約州的康諾利酒吧和餐館提出訴訟，原因在於酒吧和餐館沒有支付授權年費就允許樂團演奏Springsteen的歌曲。 當協會的代表發表此一聲明時，Springsteen實際上並不知道此一訴訟。Springsteen的代表指出：Springsteen事先並未被詢問是否要作為此案的原告，該協會是自作主張的將Springsteen列為此案的原告，而且即便協會事先詢問，Springsteen也不會同意作為此案的原告，也就是說不會提起此訴訟。 紐約每日新聞指出，因為協會並未獲得Springsteen的同意，Springsteen的名字應該會被移除。 協會資深副總裁Vincent Candilora(以下簡稱Candilora)表示，康諾利酒吧與餐館目前尚未發表任何聲明，而康諾利酒吧與餐館允許樂團於去年夏天演奏Springsteen的歌，但卻沒有支付授權年費給協會的行為可能會面臨三萬美元的罰金。 Candilora同時表示，為什麼這些有支付授權金的酒吧或餐館在有同樣法律約束的地區，要處於一個不利的競爭條件。提出此訴訟是給予有付授權費用的紐約酒吧一個公平的環境。
OECD發布「促進人工智慧風險管理互通性的通用指引」研究報告經濟合作發展組織（Organisation for Economic Co-operation and Development，下稱OECD）於2023年11月公布「促進AI風險管理互通性的通用指引」（Common Guideposts To Promote Interoperability In AI Risk Management）研究報告（下稱「報告」），為2023年2月「高階AI風險管理互通框架」（High-Level AI Risk Management Interoperability Framework，下稱「互通框架」）之延伸研究。 報告中主要說明「互通框架」的四個主要步驟，並與國際主要AI風險管理框架和標準的風險管理流程進行比較分析。首先，「互通框架」的四個步驟分別為： 1. 「定義」AI風險管理範圍、環境脈絡與標準； 2. 「評估」風險的可能性與危害程度； 3. 「處理」風險，以停止、減輕或預防傷害； 4.「治理」風險管理流程，包括透過持續的監督、審查、記錄、溝通與諮詢、各參與者的角色和責任分配、建立問責制等作法，打造組織內部的風險管理文化。 其次，本報告指出，目前國際主要AI風險管理框架大致上與OECD「互通框架」的四個主要步驟一致，然因涵蓋範圍有別，框架間難免存在差異，最大差異在於「治理」功能融入框架結構的設計、其細項功能、以及術語等方面，惟此些差異並不影響各框架與OECD「互通框架」的一致性。 未來OECD也將基於上述研究，建立AI風險管理的線上互動工具，用以協助各界比較各種AI風險管理框架，並瀏覽多種風險管理的落實方法、工具和實踐方式。OECD的努力或許能促進全球AI治理的一致性，進而減輕企業的合規負擔，其後續發展值得持續追蹤觀察。
合成資料（synthetic data）「合成資料」（synthetic data）的出現，是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料，或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下，透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式，讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用，透過這個方法，資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下，使合成資料所訓練出來的分類模型（classifiers）不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中，最熱門的研究為運用「生成對抗網路」（Generative Adversarial Network, GAN）形成合成資料（亦有其他生成合成資料之方法），生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」（generator）與辨識網路（discriminator）對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果，使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料，也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室（Defense Science and Technology Laboratory, DSTL）於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告，此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司（BAE Systems）的應用智慧實驗室（Applied Intelligence Labs, AI Labs）執行「後勤科技調查」（Logistics Technology Investigations, LTI）計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一，探討在隱私考量下（privacy-preserving）「合成資料」當今技術發展情形，並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出，資料的種類多元且面向廣泛，包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等，針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同，也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估；報告指出，目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法，建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。