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」
德國經濟及能源部於2018年3月8日為企業資訊安全保護措施建議及資料保護、資料所有權相關法規提出建議文件，協助中小企業提升對於組織及特別領域中的資安風險之意識，並進一步採取有效防護檢測，包括基本安全防護措施、組織資安維護、及法規，並同時宣導德國資料保護法中對於資安保護的法定要求。 資通訊安全及其法規係為企業進行數位化時，涉及確保法的安定性（Rechtssicherheit）之議題。加強資安保護，除可增進銷售及生產力，並使商業貿易間有更大的透明度和靈活性，和創造新的合作信賴關係。因此相關網路內容服務提供商應符合法律要求，提供相關服務，並使共享資料得到完善的保護。例如：應如何保護處理後的資料？如何執行刪除個人資料權利？各方如何保護營業秘密？如果資料遺失，誰應承擔責任？唯有釐清上述相關等問題時，方能建立必要的信任。而在德國聯邦資料保護法，歐盟一般個人資料保護法、歐盟網路與資訊安全指令等規範及相關法律原則，係為數位創新企業執行資安基礎工作重要法律框架。但是，由於數位化的發展，新的法律問題不斷出現，目前的法律框架尚未全面解決。例如，機器是否可以處理第三方資料並刪除或保存？或是誰可擁有機器協作所產生的資料？因此，未來勢必應針對相關問題進行討論及規範。鑑於日益網路化和自動運作的生產設備，工業4.0的IT法律問題變得複雜。一方面，需要解決中、大型企業的營業祕密，資料所有權和責任主題之實際問題，以促進相關數位化創新。另一方面，為了能夠推導出現實的法律規範，需要更多具體實施案例討論。 據研究顯示，企業家對產品責任問題，人工智慧使用，外包IT解決方案，及雲端計算等核心問題的新法規以顯示出極大的興趣，並進一步列入既有或規劃中研究項目。未來，政府將協助為所有公司在安全框架下展開數位計畫合作的機會，並充分利用網路的潛力，而中小企業4.0能力中心也將為中小型公司在數位化目標上提供IT法問題方面的支持。
科技化創新金融服務規範研析—以行動支付和第三方支付為例 美國法院擬修正《聯邦證據規則》以規範人工智慧生成內容之證據能力2025年5月2日，聯邦司法會議證據規則諮詢委員會（Judicial Conference’s Advisory Committee on Evidence Rules）以8比1投票結果通過一項提案，擬修正《聯邦證據規則》（Federal Rules of Evidence，FRE），釐清人工智慧（AI）生成內容於訴訟程序中之證據能力，以因應生成式AI技術在法律實務應用上日益普遍的趨勢。 由於現行《聯邦證據規則》僅於第702條中針對人類專家證人所提供的證據設有相關規定，對於AI生成內容的證據能力尚無明確規範，所以為了因應AI技術發展帶來的新興挑戰，《聯邦證據規則》修正草案（下稱「修正草案」）擬新增第707條「機器生成證據」（Machine-Generated Evidence），並擴張第901條「驗證或識別證據」（Authenticating or Identifying Evidence）的適用範圍。 本次增訂第707條，針對AI生成內容作為證據時，明確其可靠性評估標準，以避免出現分析錯誤、不準確、偏見或缺乏可解釋性（Explainability）等問題，進而強化法院審理時的證據審查基礎。本條規定，AI生成內容作為證據必須符合以下條件： 1. 該AI生成內容對於事實之認定具有實質助益； 2. AI系統於產出該內容時，係以充分且適當之事實或資料為輸入依據； 3. 該輸出結果能忠實反映其所依據之原理與方法，並證明此一應用於特定情境中具有可靠性。 本修正草案此次新增「AI生成內容」也必須合乎既有的證據驗證要件。原第901條a項原規定：「為符合證據之驗證或識別要求，提出證據者必須提供足以支持該證據確係其所聲稱之內容的佐證資料。」而修正草案擬於第901條b項新增「AI生成內容」一類，意即明文要求提出AI生成內容作為證據者，須提出足夠證據，以證明該內容具有真實性與可信度，方符合第901條a項驗證要件。 隨著AI於美國法院審理程序中的應用日益廣泛，如何在引入生成式AI的同時，於司法創新與證據可靠性之間取得平衡，將成為未來美國司法實務及法制發展中的重要課題，值得我國審慎觀察並參酌因應，作為制度調整與政策設計的參考。