英國提出通訊資料法之草案
英國內政部於2012年6月提出「通訊資料法」之草案（Draft Communications Data Bill），並將於10月舉行公聽會討論。
所謂通訊資料，非指通訊內容本身之資料，而係指通訊過程中所留下的相關紀錄性資料，包括通訊帳號所有人之資料、通訊之時間、長度、來源、位置等。而目前蒐集通訊資料之用途，多半為犯罪之偵防、避免緊急危難或反恐怖活動。其所牽涉之議題重點則為向提供通訊服務之公司調閱相關資料時，該公司是否有提供之義務，及調閱機關是否有相關權限或對資料之應用是否符合調閱之目的。
此次所提出之草案，主要可分為三大部分：第一部分賦予公務機關調閱資料之權限，並規定使用該等資料過程中，相關的安全保護措施與法定程序要求。第二部分規定調閱資料所必須的法定審查流程，包括主管機關內具備權限的高階主管，應依據比例原則，決定是否可調閱資料，並在一定情況下，須經司法機關審查。另外，國務大臣應建立一定審查機制，審核各主管機關之調閱目的與調閱程序恰當與否。最後，第三部分則是有關提升審查制度運作可能性之規定，諸如明訂各個機關所享有之調閱權，以及提供郵務及電信業務經營者相當之資源以配合機關調閱資料之需求。
蘇柏毓
專案經理 編譯整理
Information Commissioner responds to Communications Data Bill, ICO, August 2012, http://www.ico.gov.uk/news/e-newsletter/previous/201208.aspx#story7（last visited 13 September, 2012）
Draft Communications Data Bill,Presented to Parliament by the Secretary of State for the Home Department by Command of Her Majesty June 2012, http://www.official-documents.gov.uk/document/cm83/8359/8359.pdf (last visited 13 September, 2012)
2024年3月27日，美國商務部國家電信和資訊管理局（National Telecommunications and Information Administration, NTIA）發布「人工智慧問責政策報告」（AI Accountability Policy Report），該報告呼籲對人工智慧系統進行獨立評估（Independent Evaluations）或是第三方評測，期待藉此提高人工智慧系統的透明度。 人工智慧問責政策報告就如何對人工智慧系統進行第三方評測提出八項建議作法，分別如下： 1.人工智慧稽核指引：聯邦政府應為稽核人員制定適合的人工智慧稽核指引，該指引須包含評估標準與合適的稽核員證書。 2.改善資訊揭露：人工智慧系統雖然已經應用在許多領域，但其運作模式尚缺乏透明度。NTIA認為未來可以透過類似營養標籤（Nutrition Label）的方式，使人工智慧模型的架構、訓練資料、限制與偏差等重要資訊更加透明。 3.責任標準（Liability Standards）：聯邦政府應盡快訂定相關責任歸屬標準，以解決現行制度下，人工智慧系統造成損害的法律責任問題。 4.增加第三方評測所需資源：聯邦政府應投入必要的資源，以滿足國家對人工智慧系統獨立評估的需求。相關必要資源如： (1)資助美國人工智慧安全研究所（U.S. Artificial Intelligence Safety Institute）； (2)嚴格評估所需的運算資源與雲端基礎設施（Cloud Infrastructure）； (3)提供獎金和研究資源，以鼓勵參與紅隊測試的個人或團隊； (4)培養第三方評測機構的專家人才。 5.開發及使用驗證工具：NTIA呼籲聯邦機關開發及使用可靠的評測工具，以評估人工智慧系統之使用情況，例如透明度工具（Transparency Tools）、認驗證工具（Verification and Validation Tools）等。 6.獨立評估：NTIA建議聯邦機關應針對高風險的人工智慧類別進行第三方評測與監管，特別是可能侵害權利或安全的模型，應在其發布或應用前進行評測。 7.提升聯邦機關風險管控能力：NTIA建議各機關應記錄人工智慧的不良事件、建立人工智慧系統稽核的登記冊，並根據需求提供評測、認證與文件紀錄。 8.契約：透過採購契約要求政府之供應商、承包商採用符合標準的人工智慧治理方式與實踐。 NTIA將持續與利害關係各方合作，以建立人工智慧風險的問責機制，並確保該問責報告之建議得以落實。
日本經濟產業省公布創業支援計畫「J-Startup」最新獲選為新創企業之名單日本經濟產業省於2021年10月20日公布第3屆「J-Startup」新創企業獲選名單。本次共選出50間企業，產業所涉及領域包含醫療、數位轉型、能源、太空等。獲選的企業將獲得政府及合作的民間組織所提供之支援，例如協助國內外活動展出、援助研究開發、增加投標機會、商談與其他企業合作等，預期創造出新創企業的成功範例。 「J-Startup」新創企業之選拔分為二階段，第一階段是由具備創業經驗之推薦委員(推薦委員由頂級風險投資人、大企業中與創新有相關之人才、學術單位專家等人員組成)基於新創企業的經營理念、國際性、成長發展性、對於社會議題的應對措施等考量，推薦在全球市場快速發展、具備有領導日本創新潛力之新創企業。第二階段由第三方外部審查委員(律師、學術專家等組成)審查選拔程序後，確定「J-Startup」新創企業名單。 「J-Startup」於2018年6月是由日本經濟產業省、日本貿易振興機構（JETRO）、新能源產業技術綜合開發機構（NEDO）共同創立營運，目的為培養出活躍於全球之新創企業。第1屆「J-Startup」（2018年6月）選拔出92間企業，第2屆（2019年6月）選拔出49間企業，再加上今年度所選拔出之50間企業，目前為止共計有188間新創企業獲選為「J-Startup」(第1屆、第2屆獲選企業中，有3間企業已解散或被併購)。
Macy's 控告前執行副總與Burlington竊取其商業機密案Macy's公司（以下簡稱Macy's）今（2017）年6月在美國俄亥俄州南區聯邦法院控告前執行副總Kristen Cox（以下簡稱Cox）與其競爭對手Burlington公司（以下簡稱Burlington）竊取其具有零售產業競爭優勢的商業機密。Cox原任職於Macy's擔任執行副總與北區商店總監，於今年4月離職，並至Burlington擔任商店資深副總，Macy's主張該行為造成其傳統百貨公司與其他品牌商店的不當競爭。 Cox離職時，複印了Macy's的樓層規劃策略，及內含詳細銷售資訊的財務報告。亦在未經授權的情況下，下載儲存了財務績效、產品與品牌趨勢、消費喜好和商業策略有效性評估等資料。而Burlington挖角Cox的行為，不僅使Macy's失去優秀人才，更透過Cox獲知Macy's內部營運與商業策略等營業秘密，使Burlington取得不公平競爭之優勢。 由於Cox與Macy's有簽訂禁止競業、禁止招攬與保密條款，Macy's主張前揭行為已違反契約規定與忠實、誠信義務。同時，Macy's亦申請臨時禁制令，禁止Cox持續在Burlington工作，避免對Macy's造成不可彌補的損害。 另一方面，Cox也在紐約聯邦法院針對臨時禁制令提起反訴，主張Macy's競業條款要求其2年內不得在其他主要零售業工作之限制範圍太廣，並不合理，且Cox先前工作接觸的營業秘密，與現職工作內容毫無關聯且職掌業務不同，兩家公司的營業模式也有差異，故請求可繼續在Burlington工作。惟Macy's針對Cox選擇之管轄法院提出反駁，認為有任何爭議應以合約約定的俄亥俄州為管轄法院，此案後續值得關注。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」
新加坡科技與研究局針對未來工廠提出研究規劃及方向新加坡科技與研究局（Agency for Science, Technology and Research）於2017年7月26日提出未來工廠（Toward the factories of the future）概念及相關研究方向，自動化（Automation）、機器人（robotics）、先進電腦輔助設計（advanced computer-aided design）、感測和診斷技術（sensing and diagnostic technologies）將徹底改變現代工廠，可製造的產品範圍廣泛，從微型車乃至於飛機皆可生產。積層製造（Additive Manufacturing），又稱3D列印（3D printing），可使用單一的高科技生產線來創造許多不同的產品項目，而不需要傳統大規模生產的設計限制和成本，伴隨未來高效能電腦和感測技術之進步，積層製造速度也會隨之加快。而智慧工廠（smart factories）將與物聯網（IOT）、雲端計算（cloud computing）、先進機器人（advanced robotics）、即時分析（real-time analytics）與機器學習（machine learning）等技術與積層製造技術結合，將大為提升生產速度及產量。 為加速及改善積層製造的製程，最重要的方法之一，是使用材料物理學的基本原理來模擬製造過程，而近期更引進跨學科之研究，「模擬」最終產品化學成分和機械性能的微觀結構。因積層製造是一個複雜又困難的過程，透過變化既有規則之模擬（Game-Changing simulations），若建立完成模型且模擬成功，將成為積層製造的殺手級技術。在未來的五到十年，我們將看到更多的零件從積層製造技術生產出來，而且這種技術有機會成為未來工廠的生產基礎。由於現行材料及製造流程與機器必須配合一致，些許的差異皆會生產出不同品質之產品，故未來積層製造工廠的結果穩定重現性（repeatability）和標準化（standardization），將是產品商業化的主要障礙與挑戰。