開放原始碼組織有意減少授權版本
開放原始碼協會（Open Source Initiative，簡稱OSI）的新任總裁Russ Nelson在
在寄給開放原始碼社群的一份聲明裡，Nelson表示，新的條款規定：授權不可與既有的授權重覆；必需以清楚、簡單，而容易了解的方式撰寫；以及把個人、專案或組織的名稱通通移至隨附的附件中，以便讓授權書可重複使用。
Nelson在接受專訪時表示，新條款要由OSI董事會通過才可生效。董事會成員已經過過該提案，但還未安排好投票的議程。OSI並不打算取消已經通過的授權認證，Nelson表示。他認為，推出「OSI Gold」升級認證應該可達到同樣的效果。他進一步表示，新的條款是否能夠有效減少授權數量，還要看執行是否有力。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
陳怡玫
副主任兼規章法制組組長 編譯整理
美國歐巴馬政府在6月22日公布一份範圍廣泛的智慧財產執法聯合策略計畫（Joint Strategic Plan on Intellectual Property Enforcement），目的是希望協同聯邦各部門增強有關智慧財產權的執法力度，以打擊美國境內與境外盜版與仿冒日益嚴重的問題。 智慧財產執法協調員（Intellectual Property Enforcement Coordinator, IPEC）Victoria Espinel在報告前言指出，打擊仿冒和盜版需要聯邦強而有力的反應；作為全球創新領導者的美國已因為有些國家未能依照法律規定或國際條約來執法或採取不利美國之產業政策而被傷害。此計畫提出33個執法策略行動項目（enforcement strategy action items）來加強智慧財產執法，包括增加執法政策透明度以及美國境內、外執法行動的分享與報導、確保政府各層級間的執法效能與協調、加強美國智慧財產權的國際執法、確保安全的供應鏈以杜絕侵權產品輸入美國等。 舉例而言，該計畫非常關注外國網站線上侵權(online piracy)的問題，認為網際網路不應成為犯罪行為的工具，強調美國政府必須和外國政府、國際組織以及私部門共同合作對抗，並鼓勵內容擁有者（content owners）、ISP業者、廣告經紀商（advertising brokers）、付款處理業者（payment processors）和搜尋引擎業者在尊重合法競爭、言論自由與個人穩私之下，彼此合作謀求實際解決方案。根據報導，盜版已造成美國的影視業年度損失205億美元產值、工作者年度短少55億美元的收入、也減少了原本可帶來多於14萬個的工作職缺，結果使美國年度稅收短少了8.37億美元。
聯合國委員會通過聲明 禁止各種形式複製人研究面對科學界越來越無法抵擋的複製人浪潮，聯合國二月十八日召開一項特別會議，並表決通過聲明，呼籲各國政府禁止各種形式的複製人研究，包括用於研究人類幹細胞的技術等。不過項聲明並不具強制力。 聯合國法律委員會是以七十一票贊成，三十五票反對，四十三票棄權下，通過這項由宏都拉斯和美國布希政府提出的支持禁止複製人的聲明，委員會通過後交給聯合國大會，由一百九十一個會員國成員最後決定。回教國家已經表明，聯合國大會表決時將棄權，因為聯合國內部並無法達成共識﹔而目前各自有人類幹細胞研究的英國，比利時和新加坡都反對這項聲明，並稱聲明內容不會影響他們的「醫療性幹細胞研究」。 會中支持和反對陣營的最主要爭議核心，在於醫療性複製人類的研究，這類研究必須複製人類胚胎取得幹細胞，實驗結束後銷毀。支持這項研究技術的科學家認為，人類幹細胞研究為許多至今仍無法治療的疾病帶來新希望，例如阿茲海默症，各種癌症，糖尿病和脊椎傷害患者，影響約一億人﹔但是如美國，加拿大等反對國家則認為，這種研究不論是哪一種目的，都是在剝奪利用一個人的生命。聯合國成員在二○○一年起討論制定一項具約束力的全球性公約，禁止複製人，不過各國歧見擴大，一直無法達成共識。義大利因此提議制定不具強制力的宣言，呼籲各國各自立法「禁止任何透過複製程序產生人類生命的企圖，以及任何意圖達成此一目的的研究。」不過，宏都拉斯將此建議擴大，提議聯合國聲明「禁止所有形式的複製人行為。」
經濟合作與發展組織發布《促進AI可歸責性：在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》經濟合作與發展組織（Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD）於2023年2月23日發布《促進AI可歸責性：在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》（Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI）。本報告整合ISO 31000：2018風險管理框架（risk-management framework）、美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）人工智慧風險管理框架（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF）與OECD負責任商業行為之盡職調查指南（OECD Due Diligence Guidance for Responsible Business Conduct）等文件，將AI風險管理分為「界定、評估、處理、治理」四個階段： 1.界定：範圍、背景、參與者和風險準則（Define: Scope, context, actors and criteria）。AI風險會因不同使用情境及環境而有差異，第一步應先界定AI系統生命週期中每個階段涉及之範圍、參與者與利害關係人，並就各角色適用適當的風險評估準則。 2.評估：識別並量測AI風險（Assess: Identify and measure AI risks）。透過識別與分析個人、整體及社會層面的問題，評估潛在風險與發生程度，並根據各項基本價值原則及評估標準進行風險量測。 3.處理：預防、減輕或停止AI風險（Treat: Prevent, mitigate, or cease AI risks）。風險處理考慮每個潛在風險的影響，並大致分為與流程相關（Process-related）及技術（Technical）之兩大處理策略。前者要求AI參與者建立系統設計開發之相關管理程序，後者則與系統技術規格相關，處理此類風險可能需重新訓練或重新評估AI模型。 4.治理：監控、紀錄、溝通、諮詢與融入（Govern: Monitor, document, communicate, consult and embed）。透過在組織中導入培養風險管理的文化，並持續監控、審查管理流程、溝通與諮詢，以及保存相關紀錄，以進行治理。治理之重要性在於能為AI風險管理流程進行外在監督，並能夠更廣泛地在不同類型的組織中建立相應機制。
簡介日本「u-Japan政策」