網路中立管制在美國與歐盟的新發展
科技巨頭Google目前預計依循Apple Card模式，與花旗銀行、Stanford Federal Credit Union合作開發「Google Card」智慧簽帳金融卡。 雖目前尚未正式發行，但根據TechCrunch報導指出，使用者在連結銀行帳戶後，可向Google Card轉入資金或從卡中轉出資金，消費時會直接從個人連結的銀行帳戶扣款。此外，Google Card將連接到具有新功能的Google應用程式，讓使用者得以輕鬆監管消費狀況、確認餘額或鎖定帳戶。 這對於Google來說，為非常重要的一步，因Google本身掌握巨量資料，因此透過Google Card，Google有機會獲得新的收入和消費數據，其將向消費店家酌收交易手續費，再與銀行拆分；此外，Google Card的隱私權政策中，可能利用用戶消費的交易數據，以改善投放商品廣告的衡量標準，若Google可以其金融商品推動銷售，將使更多的品牌願意購買Google廣告。 長期影響來看，Google Card可為Google提供銀行業務，包括股票經紀業務、財務建議或AI會計、保險、借貸諮詢，而因Google掌握大量數據，將可能使Google比傳統金融機構更能準確的管理金融風險，透過應用程式、廣告、搜尋和Android系統，Google和消費者之間建立深厚關聯，為推廣和提供金融服務建立一個充足的背景。隨著武漢肺炎疫情的漸緩，高利潤的金融商品也將幫助 Google 開發有效的收入機會並藉此提升股價。
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 ）」
澳洲發布《人工智慧臨床應用指引》提供臨床照護之人工智慧使用合規框架澳洲醫療安全與品質委員會（Australian Commission on Safety and Quality in Health Care, ACSQHC）與衛生、身心障礙及高齡照護部（Department of Health, Disability and Ageing）聯合於2025年8月發布《人工智慧臨床應用指引》（AI Clinical Use Guide），旨在協助醫療人員於臨床情境中安全、負責任使用人工智慧（Artificial Intelligence, AI）。該文件回應近年生成式AI與機器學習快速導入醫療現場，卻伴隨證據不足、風險升高的治理挑戰，試圖在促進創新與確保病人安全之間建立清楚的合規框架。 該指引以臨床流程為核心，將AI使用區分為「使用前、使用中、使用後」三個階段，強調醫療人員須理解AI工具的預期用途、證據基礎與風險限制，並對所有AI產出負最終專業責任。文件特別指出，當AI工具用於診斷、治療、預測或臨床決策支持時，可能構成醫療器材，須符合澳洲醫療用品管理管理局（Therapeutic Goods Administration, TGA）的相關法規要求。 在風險治理方面，該指引明確區分規則式AI、機器學習與生成式AI，指出後兩者因輸出不確定性、資料偏誤與自動化偏誤風險較高，臨床人員不得過度依賴系統建議，仍須以專業判斷為核心。同時，文件要求醫療機構建立AI治理與監督機制，持續監測效能、偏誤與病安事件，並於必要時通報TGA或隱私主管機關。 在病人權益與隱私保護方面，指引強調知情同意與透明揭露，醫療人員須向病人說明AI使用目的、潛在風險及替代方案，並遵循《1998年隱私法》（Privacy Act 1988）對個人健康資料儲存與跨境處理的限制。澳洲此次發布之臨床AI指引，展現以臨床責任為核心、結合法規遵循與風險管理的治理取向，為各國醫療體系導入AI提供具體且可操作的合規參考。 表1 人工智慧臨床應用指引合規流程 使用前 使用中 使用後 1.界定用途與風險。 2.檢視證據與合規。 3.完備治理與告知。 1.AI輔助決策。 2.即時審查修正。 3.維持溝通透明。 1.持續監測效能。 2.標示可追溯性。 3.通報與再評估。 資料來源：AUSTRALIAN COMMISSION ON SAFETY AND QUALITY IN HEALTH CARE [ACSQHC], AI Clinical Use Guide (2025).
日本立憲民主黨提出SDGs基本法案，以達成2030永續發展目標日本立憲民主黨於2023年6月13日向眾議院提出「SDGs基本法案」（持続可能な開発の目標の達成に向けた諸施策の総合的かつ一体的な推進に関する法律案），旨在達成2015年聯合國大會通過之「2030永續發展目標（SDGs）」。 去年6月立憲民主黨曾向參議院提出相關法案，但未審議就被廢止，此次係因日本政府針對SDGs雖有列舉相關議題，惟未對每個目標和達成度進行評估，僅是羅列先前政策，故立憲民主黨擔憂日本無法於2030年實現永續發展目標，重新向眾議院提出SDGs基本法案，希冀透過制定基本方針及必要事項，課予政府實施相關政策，法案主要內容摘要如下： 一、 提出基本原則要求政府應提供國民、經營者、民間團體等構成社會之多元主體，都能參與實現永續發展目標之機會，並應平等對待處於弱勢地位者保障其基本人權，使其受到尊重、充分發揮其個性及能力。 二、 另因永續發展目標與國際相互間有密切關聯，政府應確保國際合作，使目標一體化。 三、 除課予國家、地方自治體應提出SDGs基本方針外，亦要求地方公共團體、企業，在開展各項目活動時，應努力且有責任地一同促進實現永續發展目標。 四、 為實現目標，要求政府須採取必要法制、財政、稅制等措施，政策之內容亦應反映多種民意、確保公正性、透明性，且每年都要向國會提出施政成果及評估報告。 五、 設置「永續發展目標推進本部」（持続可能な開発目標達成推進本部），並邀請專家、利害關係人召開「永續發展目標推進會議」（持続可能な開発目標達成推進会議），一同評估基本方針政策及其達成狀況。 六、 由於實現永續發展目標並不因2030年後任務即刻終止，關於2031年以後之政策，政府應考量社會措施、國際動向等，依評估結果再採取必要之措施。 針對SDGs基本法眾議院已於10月20日交由委員會審議中，是否通過該法案仍待後續觀測，但已展現日本推動SDGs之決意。我國雖非聯合國之會員國，惟於2016年亦自願性回應全球永續發展行動與國際接軌，並於2021年成立「行政院國家永續發展委員會」，力求實現永續發展目標；然而僅靠政府機關的努力恐怕力有未逮，可參考日本作法納入國民、民間團體、企業等多元參與者，攜手合作共同實現SDGs。