Google個資隱私權政策違反歐洲資料保護指令，六國將聯合採取法律途徑
2012年3月Google將世界各地總共60個相異的個人資料隱私權政策統一後，即受到歐盟個人資料保護機構「第29條工作小組」的關注，該小組認為Google修訂後的個人資料隱私權政策違反歐洲資料保護指令（European Data Protection Directive (95/46/CE)），將難以讓使用者清楚知悉其個人資料可能被利用、整合或保留的部分。同時，Google亦可能利用當事人不知情的情況下，大量利用使用者個人資料。因此，2012年10月歐盟要求Google在4個月內對該公司的個人資料隱私權政策未符歐盟規定者提出說明，惟至今Google仍無回應。因此，歐洲6個國家，包括法國、德國、英國、義大利、荷蘭及西班牙的個資監管機構，將聯合審視Google的個人資料隱私權政策是否違反各國的法律，並依據各國法律展開後續措施，如鉅額罰款等。法國之資訊自由國家委員會（Commission nationale de l'informatique et des libertés，簡稱CNIL）率先表示，若Google於4月11日前未改善其資料隱私權政策，法國將首先採取法律行動。然Google對此僅簡單回應，表示其資料隱私政策尊重歐盟的法律，且可以讓Google提供更簡單、更有效率的服務。
- Six EU nations challenge Google on privacy, TECH2, April 04 2013
- Privacy update - EU launches enforcement against Google, LEXOLOGY, April 03 2013
- EU threatens ‘substantial toll’ for Google data breaches, TRAVOLUTION, April 03 2013
- Google and privacy: 6 EU countries take action, BLOOMBERG BUSINESSWEEK, April 02 2013
- Google must defend privacy policies to 6 European agencies, TECHHIVE, April 07 2013
- Six EU Countries Take Legal Action Against Google Over Privacy, INTELLECTUAL PROPERTY WATCH, April 04 2013
英國技術移轉政府辦公室（Government Office for Technology Transfer, GOTT）於2022年4月成立，主要解決公部門研發成果，即「知識資產」（knowledge assets, KA），因面臨運用不足及管理等困境，並積極推動公部門衍生新創政策，促進KA產業化。 GOTT會依研發法人的需求及經驗程度，提供個別支援性服務，如協助較無KA運用經驗之法人設置KA運用工作規則及管理方式等直接技術性指導，亦提供較有KA運用經驗之法人額外投資資金及其他資源挹注。 GOTT於2024年7月5日發布過去一年（2023年4月1日至2024年3月31日）之施政報告，主要重點簡述如下： （1）對「玫瑰書」（the Rose Book），即政府KA管理指引，提出細部操作指引，如：「PSB內KA管理負責人角色任命指引」、「協助PSB制定KA管理策略指引」、「智慧財產權及其機密性指引」、「附件A–知識資產類別與類型」、「附件B–KA評估工具」、「附件C–商業化路線」、「附件D–獲取KA指引」、「附件E–人才流動指引」以及「申請KA補助基金指引」等。 （2）推出首個政府對公部門創新研發之市場驗證加速器計劃，稱為「公共研究創新和市場加速器」（the Public Research Innovation and Market Accelerator, PRIMA），協助公部門創新者測試其研發構想、產品及服務是否有市場發展潛力。 （3）發布「公部門衍生新創公司研究」（Public Sector Spinouts Study），為英國政府首次對公部門推動衍生新創政策及制度進行審查，顯示英國推動上遇有許多推動障礙，研究最後對英國政府及GOTT提供多項施政建議。
合成資料（synthetic data）「合成資料」（synthetic data）的出現，是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料，或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下，透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式，讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用，透過這個方法，資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下，使合成資料所訓練出來的分類模型（classifiers）不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中，最熱門的研究為運用「生成對抗網路」（Generative Adversarial Network, GAN）形成合成資料（亦有其他生成合成資料之方法），生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」（generator）與辨識網路（discriminator）對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果，使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料，也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室（Defense Science and Technology Laboratory, DSTL）於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告，此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司（BAE Systems）的應用智慧實驗室（Applied Intelligence Labs, AI Labs）執行「後勤科技調查」（Logistics Technology Investigations, LTI）計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一，探討在隱私考量下（privacy-preserving）「合成資料」當今技術發展情形，並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出，資料的種類多元且面向廣泛，包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等，針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同，也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估；報告指出，目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法，建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。
美國「國家製造創新網絡智慧財產指南」美國之「國家製造創新網絡智慧財產指南」(Guidance on Intellectual Property: National Network for Manufacturing Innovation) 係由先進製造國家計畫辦公室（Advanced Manufacturing National Program Office, AMNPO）於2015年3月公布。本指南係就智財策略之擬定，向製造創新之機構提供相關原則與彈性的框架，並同時釐清關鍵之智慧財產權利。此所稱之製造創新機構，係指2014年復甦美國製造與創新法(Revitalize American Manufacturing and Innovation (RAMI) Act of 2014)第34條(c)項所界定之機構，亦即為因應先進製造相關挑戰並協助製造業保持與擴展工業產品與就業機會之公私合營機構。 「國家製造創新網絡智慧財產指南」大別為9類共14項原則：(1)機構層級之智慧財產管理；(2)專案層級之智慧財產管理；(3)智慧財產所有權；(4)機構研發之智慧財產(Institute-Developed Intellectual Property, IDIP)權利；(5)非機構研發之智慧財產權利；(6)基礎智慧財產；(7)資料權利與管理；(8)出版權；(9)政府權利。以資料權利與管理為例，該類之下的第一項原則要求機構應研擬符合出口管制法規之資料計畫，並在計畫中界定與區分機構內部資料之類型，以及為維持機密性與網路安全所需之資料近用與管控。 我國於2015年9月公布「行政院生產力4.0發展方案」，發展方案於「掌握關鍵技術自主能力」之主策略下，由經濟部技術處主政推動成立「台灣生產力4.0研發夥伴聯盟(Taiwan Productivity 4.0 Partnership)」，透過政府民間之合作提升關鍵技術自主能力的同時，智慧財產權利相關配套措施自屬重要。
簡介美國700MHz頻段之使用規劃