日美歐中韓五大專利局首次討論專利調和，並合意加速整備共通專利分類
由日美歐中韓五大專利局於6月23日、24日於東京召開了第四次五大專利局的首長會議，日本特許廳表示此次會議針對專利制度的調和化展開了正式的討論。
在日本的引導下，五大專利局首次就專利制度的調和展開討論，並就今後的進行方式進行了積極的意見交換。五局在共同認識到國際調和的重要性，與尊重各國主權的前提下，達成今後積極參與促成國際討論的共識。此外，彼此亦達成共識將在五局架構下儘早實施各國專利制度與審查實務之比較研究。
此外，五大專利局亦形成共識，將以日本特許廳與歐洲專利局的專利分類為基礎，加速完備在五局彼此間的共通專利分類。對於日本企業來說，此舉將使全球的專利文獻檢索將變得更為迅速、更加全面，同時專利權的安定性與可靠性也將獲得進一步的確保，同時日本企業也將能更迅速因應來自中韓的專利訴訟風險。
最後，美國6月23日亦於下議院通過了專利改革法案，就專利取得要件從原來的先發明主義改採為與國際趨勢一致的先申請主義，亦屬於這一波國際專利制度的調和趨勢，我國實有及時因應、適時參與的必要。
韓國財政經濟部（Ministry of Economy and Finance）於2020年12月17日發布「2021年經濟政策」（2021 Economic Policies）。2021年經濟政策中包含兩大重點，分別為因應新型冠狀病毒影響下的不確定性，盡快恢復經濟成長動能，以及推動產業創新與結構轉型，以培植未來的經濟成長動力。政策文件中指出，儘管2020年經濟成長率因疫情影響而表現低迷，但仍期許2021年經濟能夠盡快好轉，改善投資、出口與國內就業。 針對如何盡快恢復經濟成長動能議題，政策文件指出首先應處理因疫情帶來的不確定性，除了維持擴張性財政政策，以增加政府支出刺激總體需求外，在經濟成長與疫情防治間應取得平衡並加強風險管理；其次為透過租稅減免促進消費、擴大投資額度與提供出口融資，以及提供資金以扶植中小企業、提供優惠貸款協助大型企業度過疫情難關、鬆綁法規以發展地方經濟等一連串措施，來達到恢復經濟成長動能的目標。 而在推動產業創新與結構轉型上，將持續投資於5G應用與6G技術的發展上，推動數位經濟與數位政府系統建構，具體措施包含減免投資5G應用貸款稅率2%、籌集投資數位新政基金、完善智慧醫療應用等。此外在扶植新創政策上，則包含建立新興科技實驗場域（K-test bed），以政府採購扶植新興科技、提供商機以及協助銜接海外市場，修正創投法規開放附認股權憑證之低利貸款以引進矽谷創投資金，以及排除可轉換可贖回之債務認定以降低政府研發補助申請門檻等，以有效扶植創新能量成為未來的經濟成長動力。
歐盟發布「人工智慧白皮書」以因應人工智慧未來可能的機遇與挑戰人工智慧目前正快速發展，不論是在醫療、農業耕作、製造生產或是氣候變遷等領域上，均帶來了許多改變，然而在人工智慧應用之同時，其也存在許多潛在風險如決策不透明、歧視或其他倫理與人權議題。 歐盟為求在全球競爭激烈的背景下，維護其於人工智慧相關領域的領先地位，並確保人工智慧技術於改善歐洲人民生活的同時，亦能尊重(respecting)人民權利，乃於今年(2020年)2月發布「人工智慧白皮書」(White Paper on Artificial Intelligence)，將採投資及監管併用之方式，促進人工智慧應用與解決其相關風險，其對於未來促進人工智慧的應用(promoting the uptake of AI)與相關風險解決，計畫朝向建立卓越生態系統(An Ecosystem of Excellence)及信任生態系統(An Ecosystem of Trust)兩方面進行。 在建立信任生態系統中，歐盟提到因為人工智慧具有變革性的潛力，所以就信任的建立乃至關重要，未來歐洲人工智慧的監管框架除了須確保遵守歐盟法規外(包括基本權利保護與消費者權益維護之規範)，對於高風險性之人工智慧應用，其將強制要求需於銷售前進行合格評定(mandatory pre-marketing conformity assessment requirement)。而有關高風險性之定義，歐盟於該白皮書指出須符合以下兩個要件： 考量人工智慧應用之一般活動特徵，其預計會有重大風險的發生，例如在醫療保健、運輸、能源和可能屬於高風險的公共領域；以及 在預期用途或應用上都可能對個人(individual)或企業(company)帶來重大的風險，特別是在安全性(safety)、消費者權益(consumer rights)與基本權利(fundamental rights)上。 歐盟委員會目前針對於以上白皮書之內容與附隨報告，將向公眾徵詢意見至今年5月19日。
世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件，期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧世界衛生組織（World Health Organization, WHO）於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」（Regulatory considerations on artificial intelligence for health）文件，旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧，發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素： （1）文件化與透明度（Documentation and transparency） 開發者應預先規範（pre-specifying）以及明確記錄人工智慧系統（以下簡稱AI系統）之預期醫療目的與開發過程，如AI系統所欲解決之問題，以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項，並建議以基於風險之方法（Risk-based approach），根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 （2）風險管理與AI系統開發生命週期方法（Risk management and AI systems development lifecycle approaches） 開發者應在AI系統生命之所有階段，考慮整體產品生命週期方法（total product lifecycle approach），包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外，須考慮採用風險管理方法（risk management approach）來解決與AI系統相關之風險，如網路安全威脅與漏洞（vulnerabilities）、擬合不足（underfitting）、演算法偏差等。 （3）預期用途、分析及臨床確效（Intended use, and analytical and clinical validation） 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄，將用於建構AI系統之訓練資料集組成（training dataset composition）之詳細資訊（包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等）提供給使用者。此外，可考慮透過一獨立資料集（independent dataset）之外部分析確效（external analytical validation），展示訓練與測試資料以外之效能，並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後，於AI系統之上市後監督與市場監督階段，可考慮進行一段期間密集之部署後監督（post-deployment monitoring）。 （4）資料品質（Data quality） 開發者應確認可用資料（available data）之品質，是否已足以支援AI系統之開發，且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估（pre-release evaluations），以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題，且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險，並繼續努力創建資料生態系統，以促進優質資料來源之共享。 （5）隱私與資料保護（Privacy and data protection） 開發者於AI系統之設計與部署過程中，應考慮隱私與資料保護問題，並留意不同法規之適用範圍及差異，且於開發過程之早期，開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規，並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 （6）參與及協作（Engagement and collaboration） 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間，需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台，以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作；為加速人工智慧領域實務作法之進化，透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。
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