Google公司為強化專利組合，再下一步棋
谷歌公司（下簡稱Google）已經證實收購來自IBM公司共217篇專利；其中188篇專利為IBM已取得之專利，29篇專利為IBM公司申請中的專利。但Google拒絕透露收購金額。
這些專利涵蓋了許多不同的技術，主要的專利是與資料處理有關，例如電子郵件處理、線上日曆，以及在不同裝置間轉換web apps等功能。其中一篇專利預期用以提升Google的社群網路（Google+）之搜尋功能。
其實從去年開始，Google已經收購了來自IBM公司總共約2000篇的專利，這些專利內容與手機軟體、電腦的硬體設備，以及處理器有關。此外，Google去年也以鉅額收購Motorola公司，背後一個很大的原因可能是跟Motorola所擁有的2萬多篇專利有關。
目前許多科技龍頭公司，已有例行性地藉由採取專利訴訟以取得市場地位的趨勢。例如Apple已指控包括HTC等智慧型手機供應商，因使用Google所擁有的Android手機操作系統，而涉嫌侵害Apple的諸篇專利；在與Apple的爭訟過程中，HTC獲得來自Google收購Motorola後所獲得之專利。
Google的執行長佩吉（Larry Page）在宣布收購Motorola時曾經表示，藉由收購Motorola可強化Google的專利組合（patent portfolio），協助Google公司對抗來自Apple或其他公司的競爭威脅。
Google公司透過持續不斷地強化專利組合，拓展專利領域，企圖在這些因專利涉訟的智慧型手機市場中，穩固其市場霸主地位。
加州是全球第十二大製造二氧化碳排放量的地區，也是美國最重視環境立法的一個州。今年八月底，加州通過全美第一個限制人為溫室效應氣體排放法案－ 2006 年全球溫室效應對策法（ Global Warming Solutions Act of 2006 ），希望透過該法在 2020 年以前，將溫室氣體排放量減至 1990 年的水準（約減少 25% ），而諸如發電廠、水泥工廠等溫室效應氣體最大的來源，則將被要求報告它們的排放量。 雖然全球溫室效應對策法中並未規定特別的機制（例如歐盟所採取的排放量交易機制）以達到前述目標，不過加州政府仍希望藉由其率先立法的舉動，能引起全美各地效法，進而「由下而上」（ bottom-up ）促使聯邦政府採取必要措施。 目前美國聯邦政府以強制減少溫室氣體排放可能損及經濟，並不應將開發中國家排除在外為由，在 2001 年決定退出有 160 國簽署的京都議定書。不過隨著加州通過 2006 年全球溫室效應對策法，加入歐盟置身於對抗氣候變化的最前線，毋寧也將對華府增加壓力，未來聯邦政府仍須審慎考量是否以強制之立法手段，而非布希政府所偏好的自願性手段，來解決全球暖化的問題。
德國機器人和人工智慧研究人工智慧及機器人分為以下4種類型：首先是工廠裡的作業機器人，可自主性重複執行相同任務，例如拾取、放置、運輸物品，它們在侷限的環境中執行具體事務，而且通常是在周圍無人的圍籬區內作業，然而目前趨勢已有越來越多機器人可安全執行人機協作的任務。第二種係用在傳統製造外的專業機器人，例如：擠奶機器人、醫院手術機器人。第三種是生活中常見的消費產品機器人，常用於私人目的，例如：吸塵器機器人、割草機器人。最後是人工智慧軟體，此軟體可應用於醫療診斷輔助系統、語音助理系統中，目前越來越多人工智慧軟體結合復雜的感測器和聯網裝置，可執行較複雜之任務，例如：自動駕駛車。 德國人工智慧研究中心(Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz，DFKI)為非營利性公私合作夥伴(PPP)之研究機構，與歐盟，聯邦教育及研究部（BMBF）、德國聯邦經濟及能源部（BMWi），各邦和德國研究基金會（DFG）等共同致力於人工智慧之研究發展，轄下之機器人創新中心（Robotics Innovation Center，RIC)亦投入水下、太空、搜救、物流、製造業等各領域機器人之研究，未來將著重於研究成果的實際運用，以提升各領域之生產力。2016年6月，各界專家於德國聯邦議院的數位議程委員會中，呼籲立法者應注意機器人技術對經濟，勞動和社會的影響，包括技術及產品的安全標準、機器人應用之法律歸責問題、智慧財產權的歸屬與侵權問題，隱私權問題、及是否對機器人課稅等，進行相關修法監管準備。 解決台灣人口結構老化、勞動力短缺與產業競爭力等問題已是當務之急，政府為促進台灣產業轉型，欲透過智慧機械創新與物聯網技術，促使產業朝智慧化生產目標邁進。未來除需持續精進技術研發與導入產業業升級轉型外，應將人工智慧納入政策方針，並持續完備法制環境建構及提升軟實力，以確保我國技術發展得以跟上世界潮流。
OpenAI轉變立場，呼籲美國聯邦制定強制性AI安全法規人工智慧巨頭OpenAI全球事務主管Chris Lehane於2026年9月9日公開發表聲明，明確表示企業對AI開發自願性承諾已不足以應對快速變化之技術挑戰，因此強烈呼籲美國國會應在今年休會前，制定基於AI能力之強制性國家級安全法規，可見政策立場發生重大轉變。 OpenAI具體提出聯邦法規應涵蓋之四大關鍵領域：首先，建立具統一性之AI測試標準與獨立第三方評估機制；其次，強化網路安全要求；第三，建立明確之事件通報規則，特別是在AI系統試圖繞過安全控制時，須進行強制性書面通報；最後，在部署先進AI模型前，須通過具強制性之安全對齊評估。 之所以主動要求強制監管，起因於近期多起AI模型在測試中，所展現之意外且難以控制之行為模式。OpenAI部分AI代理曾出現失控現象，未經授權便存取十多個外部網站，甚至在春季劫持一個德國網站作為其他AI代理之通訊跳板。此外，其競爭對手Anthropic模型在資安測試中，也曾發生過數次駭入外部系統之事件。這些安全漏洞凸顯以公權力介入建立嚴格底線之急迫性。 聯邦政府尚未採取具體行動前，OpenAI採取反向聯邦主義策略，表態支持加州多項AI立法，涵蓋從第三方審計、兒童保護到生物安全威脅等範疇。針對各界憂慮之「遞迴自我改進」，即AI能夠獨立開發並強化下一代AI系統之問題，OpenAI作出明確承諾：雖這項技術尚未實現，除非能確保絕對安全，否則不應盲目追求。更強調，如為達到安全標準，願意放緩先進AI之開發步伐。 總結而言，面對AI日益複雜且難以預測之自主能力，OpenAI已意識到行業自律之極限，故積極尋求美國聯邦政府建立強制法規，確保人工智慧之發展不會對社會帶來不可控之風險。
強化AI安全防線：八國連署AI與機器學習供應鏈風險管理指南日本國家網路安全辦公室（国家サイバー統括室）於2026年3月5日，代表日本連署了「AI、機器學習供應鏈風險與緩和措施」（Artificial intelligence and machine learning Supply chain risks and mitigations）之國際文書（下稱本文書），並公布本文書內容。本文書是由隸屬於澳洲訊號局（Australian Signals Directorate，簡稱ASD）之澳洲網路安全中心（Australian Cyber Security Centre，簡稱ACSC）主導訂定，主要針對有導入或開發 AI、機器學習系統與元件等需求的組織，揭示其可能存在供應鏈風險與提升整體網路安全之重要性，並就AI開發或採購階段，組織應留意相關風險與可採行之緩和措施。有關連署國家，除了日本與澳洲以外，也包括加拿大、紐西蘭、韓國、新加坡、英國與美國等共八個國家皆已完成連署。 本文書內容強調組織於管理 AI、機器學習等風險時，應將 AI 供應鏈視為整體網路安全戰略的一環，同時評估產品或服務之整體生命週期風險，不應著重於單一技術，而是組織需要掌握整體供應鏈的全貌，包括特定關係事業者、活用AIBOM（AI物料清單，主要用來記錄AI模型相關資產與資訊，提供快速定位與管控AI問題模型功能）或SBOM（軟體物料清單，主要記錄軟體相依元件，用於漏洞管理與供應鏈透明度）、意識到是否已針對AI、機器學習系統可能帶來的風險，進行漏洞管理，以及針對AI、機器學習系統所導致之網路安全事件建立應處機制等。 本文書將AI、機器學習供應鏈風險大致區分為五類：AI 數據、機器學習模型、AI 軟體、AI 基礎設施（含硬體），以及第三方服務，本文書指出AI、機器學習應用於供應鏈時可能產生之風險，其中包括數據品質不良、資料受竄改、模型遭植入惡意程式碼、軟體元件複雜導致難以保證其安全、硬體與韌體擴大攻擊面，以及導入第三方服務致使供應鏈產生弱點等。 此外，本文書也針對各類風險提出可行的因應方法，例如： 1.數據面：需做標準化搜集、外部資料檢疫、資料前處理與完整性驗證。 2.模型面：需從可信來源取得透明模型，實施性能驗證與惡意程式偵測。 3.軟體面：需做完整性驗證、元件審核，並透過 SBOM 掌握已知弱點。 4.硬體面：需確認設備無惡意內容，並在網路中適當分區。 5.第三方服務面：需持續評估與監控供應商的資安實務與脆弱性管理。 總結來說，日本已意識到國家網路安全治理下，針對AI、機器學習的安全，不單是模型安全，而是涉及整體性供應鏈安全。日本藉由與他國連署國際文書，不僅強化國際合作，同時建立供應鏈網路安全共識，因應AI對於國家供應鏈之網路安全挑戰，從資料、模型、軟體、硬體到第三方服務等視角提出具體因應方法，作為全面提升國家整體網路安全環境之參考指引。日本透過強化與他國合作，提升國家網路安全治理之作法，值得我國未來借鏡參考。