美國正式推行「聯邦政府風險與授權管理計畫」
2010年，美國聯邦政府展開「聯邦政府風險與授權管理計畫」（Federal Risk and Authorization Management Program，FedRAMP），在經過2年的研究與整備後，聯邦政府總務管理局於2012年06月06日宣佈FedRAMP正式運作。 FedRAMP是由國土安全部、聯邦政府總務管理局、國防部、國家安全局以及國家科技研究所共同撰寫及建置。該計畫的目的是建立一套全國政府機關可遵循依據，針對雲端服務的風險評估、授權管理的標準作業規範。
根據FedRAMP，雲端服務業者欲通過該計畫的評估，其評估程序可分為提出申請、檔案安全控管、進行安全測試、完成安全評估等四個階段。未來所有雲端產品與服務業者，都必須達到該計畫的標準規範，才能為美國政府機關提供雲端產品及服務。
對於雲端服務業者的評估，必須經由FedRAMP認證的第三方機構來進行審查，第三方評估機構欲通過認證，除了要符合FedRAMP的需求外，還必須具備雲端資訊系統的評估能力、備妥安全評估計畫、以及安全評估報告等，另外亦同時引進了ISO/IEC17020以及ISO/IEC17011之規定，來驗證檢驗機構的品質與技術能力。目前為止，聯邦政府總務管理局已經公佈十個獲得授權的機構。
聯邦政府總務管理局同時並期待在2012年的年底之前，能夠有三個雲端服務提供者通過審查，然而，由於制度才剛上路不久，是否能夠跟上產業變遷的腳步並順利達成目標，仍有待進一步觀察。
- The US Government’s Latest Move In Cloud Computing-FedRAMP, Cloud Tweaks
- Computer News
- FedRAMP aims to authorize 3 cloud providers by year’s end,Government Computer News
- GSA Launches Effort to Transition Federal Government to Cloud Computing, PR Newswire
- FedRAMP takes applications for service providers, Federal Computer Week
日本厚生勞動省對於利用電話、視訊等資通訊機器所為之遠距醫療，因應明年修正健康保險診療報酬，提高遠距醫療服務給付項目及支付標準，為了明確適用健康保險之相關要件與規定，成立研究委員會以作成相關適用指引。隨著資通訊技術發展，利用資通訊機器所為之遠距醫療漸漸普及。在擔保醫療之安全性、必要性及有效性下，為了更進一步普及並推進適當之診療，有必要整備相關法令規定。厚生勞動省於11月設置研究委員會，預定在2018年3月底前訂定「遠距醫療適用指引（情報通信機器を用いた診療に関するガイドライン）」。 日本1948年制定之醫師法第20條規定醫師非親自診療，不得為治療等行為。此一規定迄今未修正，遠距醫療並非當時所能想像與規範。目前，厚生勞動省以函釋通知方式，對於該條之適用為相關通知與事務聯絡，以擴大遠距醫療適用之可能性。厚生勞動省於1997年第一次發出之通知（平成9年12月24日健政發第1057號厚生省健康政策局長通知），對於遠距醫療與醫師法第20條的適用關係提出基本見解，認為醫師法第20條親自診療原則規定，不一定等於直接見面診療，以代替方式而對於病患身心狀況得以獲得有用資訊下，使用遠距醫療並非違反本條親自診療規定。在本號通知「留意事項」中，對於遠距醫療之適用對象地區與病患，有以下規定：1. 初診原則上必須為面對面診療；2.直接面對面診療有困難之離島及偏遠地區；3. 對於病況穩定之病患，在確保緊急對應處理及聯絡體制下，以「別表」列舉適用之慢性疾病（例如：居家氧氣治療病患）為對象。但是本來只是例式規定的「非初診」「離島及偏遠地區」、「特定慢性疾病」，卻被解釋成限定列舉規定，導致遠距醫療適用範圍非常狹窄，變成原則禁止之情形。 直至2015厚生勞動省再發出通知（平成27年8月10日厚生勞動省事務連絡），明確非初診、離島及偏遠地區、「別表」所列舉之慢性疾病等，僅是例式規定，對象地區及病患不限於此，以及就算是初診，直接為親自診療有困難時，基於病患要求下充分考量病患有利條件下，依據醫師之判斷，活用各種可能之工具，結合社交網路服務（SNS）、視訊影像以及電子郵件等方式組合而為適當之遠距醫療。於「別表」列舉遠距醫療之九種病患對象為，居家氧氣治療病患、居家罕見疾病病患、居家糖尿病患、居家氣喘病患、居家高血壓病患、居家過敏性皮膚炎病患、褥瘡居家療養病患、居家腦血管病患以及居家癌症病患等。 2015年通知使得遠距醫療之適用對象範圍大為擴大，因此日本醫療院所積極整備資通訊設備環境。同時，厚生勞動省在2017年底提出之2018年度福祉預算中，明確修正健康保險診療報酬，提高遠距醫療之醫療服務給付項目與支付標準，使得利用遠距醫療為診療服務之利益大為提高，更加速提高遠距醫療之利用可能性。惟，前述2015年通知之內容，對於適用對象與診療內容，尚有不明確之處，因此邀集醫療、法學、遠距醫療專門等12名專家成立研究委員會，以訂定明確適用規則，防止未來對於病患造成不利益之判斷。
日本內閣所屬智慧財產戰略本部公布〈智慧財產推進計畫2021〉日本於2021年7月13日公布〈智慧財產推進計畫2021〉。〈智慧財產推進計畫〉為智慧財產戰略本部自2003年開始，每年持續修訂至今的行動計畫。今年最新公布的〈智慧財產推進計畫2021〉，指出日本企業在智財．無形資產的投資活動相較於其他國家有嚴重停滯之現狀，並提出今後智財戰略的7項重點施政： 促進智財、無形資產的投資及運用：藉由企業揭露自身的經營戰略，吸引投資者關注智財並投資，藉此建立智財交易環境。 推動「運用標準戰略」：數位化使產業結構改變，從傳統金字塔型價值鏈轉為以功能連結的階層模式；此轉變讓標準戰略成為建立市場競爭優勢不可或缺的手段。 建立促進數據活用的環境：例如制定跨領域合作的數據流通基礎方針，或是創建數位交易市場，將數據交易的價值可視化，藉此吸引投資。 建立著作權集中許可制度：為解決數位化所產生的權利處理成本問題，需建立可以快速處理龐大且多樣化的著作權集中許可制度。 強化智財權在初創或中小企業、農業領域的運用：例如提供企業智財布局的諮詢窗口、建立農業技術的商業機密保護制度。 強化支援智財運用的體制、營運和人才基礎：例如商標審查效率強化、實現各級學校智財教育的普及。 重建COOLJAPAN戰略：因應疫情後的社會變化，追加建立數位技術的運用，以確保COOLJAPAN戰略持續發展。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
中研院開發「奈米質譜檢測技術」1小時知道是否罹癌「蛋白質體學」是醫學研究的新領域，透過對「蛋白質變異」的研究來瞭解疾病的機制，現在已經可以成功診斷出許多疾病。不過，因為血液中跟疾病有關的「標記蛋白質」，含量往往很低；傳統「酵素免疫法」（ ELISA ）的檢測流程總得進行個大半天，往往造成時間的浪費。 中央研究院發表獨步全球的「磁性奈米粒子」質譜驗血技術，只要使用小學生使用的磁鐵，就可以迅速「大海撈針」，從血液中吸出和ＳＡＲＳ、癌症、中風等病症相關的標記蛋白質，可以在一小時內診斷病情。這項研究成果正在申請國內外專利，臨床實驗、認證後，民眾未來只要多花幾百塊錢，就能夠享受這項最新的奈米科技。不管胃癌、乳癌或大腸癌，只要 ELISA 能夠檢測的項目，這套技術都可以更有效率地完成。不過因為「質譜儀」價格昂貴，臨床運用又需相關認證，普及化可能還得再等一段時間。
世界經濟論壇發布《人工智慧公平性和包容性藍圖》白皮書世界經濟論壇（World Economic Forum, WEF）於2022年6月29日發布《人工智慧公平性和包容性藍圖》白皮書（A Blueprint for Equity and Inclusion in Artificial Intelligence），說明在AI開發生命週期和治理生態系統中，應該如何改善公平性和強化包容性。根據全球未來人類AI理事會（Global Future Council on Artificial Intelligence for Humanity）指出，目前AI生命週期應分為兩個部分，一是管理AI使用，二是設計、開發、部署AI以滿足利益相關者需求。 包容性AI不僅是考量技術發展中之公平性與包容性，而是需整體考量並建立包容的AI生態系統，包括（1）包容性AI基礎設施（例如運算能力、資料儲存、網路），鼓勵更多技術或非技術的人員有能力參與到AI相關工作中；（2）建立AI素養、教育及意識，例如從小開始開啟AI相關課程，讓孩子從小即可以從父母的工作、家庭、學校，甚至玩具中學習AI系統對資料和隱私的影響並進行思考，盡可能讓使其互動的人都了解AI之基礎知識，並能夠認識其可能帶來的風險與機會；（3）公平的工作環境，未來各行各業需要越來越多多元化人才，企業需拓寬與AI相關之職位，例如讓非傳統背景人員接受交叉培訓、公私協力建立夥伴關係、提高員工職場歸屬感。 在設計包容性方面，必須考慮不同利益相關者之需求，並從設計者、開發者、監督機關等不同角度觀察。本報告將包容性AI開發及治理整個生命週期分為6個不同階段，期望在生命週期中的每個階段皆考量公平性與包容性： 1.了解問題並確定AI解決方案：釐清為何需要部署AI，並設定希望改善的目標變量（target variable），並透過制定包容性社會參與框架或行為準則，盡可能實現包容性社會參與（特別是代表性不足或受保護的族群）。 2.包容性模型設計：設計時需考慮社會和受影響的利益相關者，並多方考量各種設計決策及運用在不同情況時之公平性、健全性、全面性、可解釋性、準確性及透明度等。 3.包容性資料蒐集：透過設計健全的治理及隱私，確定更具包容性的資料蒐集路徑，以確保所建立之模型能適用到整體社會。 4.公平和包容的模型開發及測試：除多元化開發團隊及資料代表性，組織也應引進不同利益相關者進行迭代開發與測試，並招募測試組進行測試與部署，以確保測試人群能夠代表整體人類。且模型可能隨著時間發展而有變化，需以多元化指標評估與調整。 5.公平地部署受信任的AI系統，並監控社會影響：部署AI系統後仍應持續監控，並持續評估可能出現新的利益相關者或使用者，以降低因環境變化而可能產生的危害。 6.不斷循環發展的生命週期：不應以傳統重複循環過程看待AI生命週期，而是以流動、展開及演變的態度，隨時評估及調整，以因應新的挑戰及需求，透過定期紀錄及審查，隨時重塑包容性AI生態系統。 綜上，本報告以包容性AI生態系統及生命週期概念，期望透過基礎設施、教育與培訓、公平的工作環境等，以因應未來無所不在的AI社會與生活，建立公司、政府、教育機構可以遵循的方向。