美國新一代公共安全無線寬頻的應用
公共安全和國土安全局(PSHSB)局長傑米．巴尼特(Jamie Barnett)於2011年3月16日與美國聯邦通訊傳播委員會(Federal Communication Commission)分別先後宣示將更近一步加強國家寬頻計畫(The National Broadband Plan)中寬頻通訊科技在公共安全層面的應用。其具體落實在成立國家級的緊急反應互動中心(The Emergency Response Interoperability Center, ERIC)。該中心利用700 MHz頻段成立全國性的公眾安全無線網絡。
促進公共安全無線寬頻通訊的使用，是公共安全和國土安全局最主要的任務。透過建立互動式公共安全寬頻無線技術的操作框架，使警察、消防及緊急醫療人員可使用到最先進的數位式寬頻通訊技術。配備可在任何時間、地點即時傳輸資訊的薄型智慧電話，替代傳統上所使用的對講機。
其次為發展下一代的911通報網絡。目前大約70%的911通話來自手機，可是大多數的911電話通報中心，並沒有配備可接收目前主流行動通訊使用者所傳送的簡訊、電子郵件、視訊或照片的設備。新一代的查詢通知系統(Notice of Inquiry，NOI)可取代傳統的電話，使公眾透過先進的通訊科技獲得緊急救助。雖然精確定位裝置並不在整個系統之中，但通過行動通訊業者所提供的數據，仍可定位需救助者的方位。
美國將寬頻通訊科技落實在公共安全層面的應用，將有助於其提升整體緊急救護的效率。
為促進歐洲的數位轉型，歐盟執委會（European Commission）在2023年3月24日於通過數位歐洲計畫（Digital Europe programme, DEP）下的2023~2024年工作計畫，預計投入12.84億歐元於「主要數位歐洲計畫工作計畫」（Main DEP programme）（下稱「主要工作計畫」）及「網路安全工作計畫」（Cybersecurity Work Programme），以延續之前投入之成果，並加強歐盟對抗網路威脅的集體韌性。 實際上歐盟於2018年即提出第一個數位歐洲計畫，並透過數位單一市場策略（Digital Single Market strategy）嘗試建立符合數位特性的監管框架，藉以提高歐盟的國際競爭力，發展及加強歐洲的數位能力。數位歐洲計畫包括五個重點領域：超級電腦（Supercomputers）、人工智慧（Artificial intelligence, AI）、網路安全及信任（Cybersecurity and trust）、數位技能（Digital skills），以及確保數位技術在經濟及社會中被廣泛使用。 前述所說的主要工作計畫，其投入資金為9.095億歐元，重要工作有三。首先，藉由關注氣候和環境保護技術、數據資料、人工智慧、雲端、網路安全、先進數位技能及部署此些技術之最佳方法，並加強歐盟的關鍵數位能力。第二，關注數位公共服務，強調具跨境互操作性（cross-border interoperability）的公部門解決方案（例如歐洲數位身份）。此外，也將透過歐洲數位媒體觀測站（European Digital Media Observatory, EDMO）打擊假訊息，並以InvestEU計畫下的策略數位技術投資平台，重點支持中小及新創企業關注網路安全。 其次，網路安全工作計畫的投入資金為3.75億歐元，由歐洲網路安全能力中心（European Cybersecurity Competence Centre）負責執行，將支援建立國家和跨境安全操作中心的能力，以打造最先進的威脅檢測及網路事件分析生態系統。網路安全工作計畫還將資助產業（特別是中小及新創企業）遵守網路安全法規要求的項目，特別是網路及資訊系統安全指令（Directive on Security of Network and Information Systems, NIS2）或網路韌性法案（Cyber Resilience Act）所要求的內容。 歐盟已在加強數位公共服務、數位技能及網路安全等方面投入許多資源，其中網路安全、資安威脅和打擊假消息等議題因其不受地區限制而更受到注目，未來仍待持續關注此些議題之發展。
歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效歐洲專利局（European Patent Office, 下稱EPO）於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧（Artificial Intelligence, AI）與機器學習（Machine Learning, ML）的可專利性審查細則。 在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項，然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明，例如：神經網路、遺傳演算法、支援向量機（Support Vector Machines, SVM）、K-Means演算法、核迴歸和判別分析，不論它們是否能夠藉由數據加以訓練，此類運算模型和演算法本身，因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。 其中，EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形，說明可否具備發明技術特徵： （一）可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳，此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵（例如：影像邊緣、像素數值）的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類，屬於分類演算法的技術應用。 （二）可能不具技術性 根據文字內容進行分類，本身不具技術目的，而僅是語言學的目的（T 1358/09） 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類，但未說明所產生分類的技術用途，亦被認定本身不具技術目的，即使該分類演算法的數據價值高（例如：穩健性）（T 1784/06）。 在新版審查指南中亦指出，當分類方法用於技術目的，其產生之訓練集（training set）和訓練分類器（training the classifier）的步驟，則能被視為發明的技術特徵。 近年來，人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中，無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等，隨著人工智慧和機器學習技術快速發展，新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準，EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術，將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」
新時代的管理利器－系統化的企業員工管理制度 美國國會通過《2022年保護美國智慧財產法》，加強營業秘密保護力道美國國會於2022年12月22日通過《2022年保護美國智慧財產法》（Protecting American Intellectual Property Act of 2022），經美國總統拜登（Joe Biden）於2023年1月5日簽署後正式生效。鑒於近年來美國營業秘密外洩事件頻傳，中國大陸和駭客透過各類方式竊取美國的智慧財產，對美國的經濟和國家安全產生重大危害。因此，共和黨參議員Ben Sasse與民主黨參議員Chris Van Hollen於2020年6月共同提出本法，並於2021年4月提出修正版本，期待美國政府進一步採取保護美國營業秘密的具體措施。 本法授權美國政府對涉及營業秘密重大竊盜的外國人及外國實體（foreign entity）實施制裁。重點包含： 1.要求美國總統每年應向國會提出報告，且第一份報告應於本法正式施行後6個月內提出，報告應列出符合以下條件之外國人、外國實體名稱及外國實體的執行長或董事會成員： (1)故意竊取美國營業秘密，且其行為很可能或已經對美國國家安全、外交、經濟、金融構成重大威脅者； (2)對上述故意竊取美國營業秘密之行為提供重要的財務、物質、技術、商品、服務等支援，或從中獲得利益者。 2.實施制裁 (1)針對外國實體，本法授權美國政府得實施的制裁手段有12項，包含根據國際緊急經濟權力法（International Emergency Economic Powers Act）凍結其資產、將該實體列入美國商務部的出口管制名單（Entity List）、禁止美國金融機構對該實體提供貸款、拒絕向該實體採購、禁止該實體的外匯交易、禁止美國人投資該實體的股票或債券、限制該實體成員入境、將該實體成員驅逐出境等。美國總統應針對名單中的對象實施至少5項制裁，並可對該外國實體之高層實施上述制裁。 (2)針對外國人，制裁手段包含凍結資產、拒絕入境、撤銷簽證等 3.豁免 總統若認為符合美國國家利益，得豁免對外國人及外國實體之制裁，但應於15天內向國會提交豁免的理由。 本法施行後，美國除了既有的《保護營業秘密法》（Defend Trade Secrets Act of 2016）外，將透過上述的制裁手段強化營業秘密的保護力道。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）