美國 FCC 利用電信普及服務推動偏遠地區醫療照護體系
3D列印（3D printing），屬於快速成形技術的一種，以數位模型檔案為基礎，運用粉末狀金屬或塑膠材料等可粘合材料，透過逐層堆疊累積的方式來構造物體的技術（即「積層造形法」）。過去其常在模具製造、工業設計等領域被用於製造模型。現在則可用於產品的直接製造，特別是一些高價值應用（比如髖關節或牙齒，或一些飛機零組件）已經有使用這種技術列印而成的零組件，技術漸漸成熟普及。 3D列印通常是採用數位技術材料印表機來製作。3D印表機的產量以及銷量2013年以來已經得到了極大的增長，其價格也正逐年下降，未來家家戶戶擁有3D列印機器可能就如同擁有洗衣機般平凡，帶出新的商機。該技術在珠寶、鞋類、工業設計、建築、工程和施工（AEC）、汽車、航空太空、牙科、醫療產業、教育、地理訊息系統、土木工程、槍枝以及其他領域都有所應用。 然而3D列印機器的普及只要透過網路平台下載相同的數據檔案，就能夠不花費一毛錢即可得到相同的內容，因此引發了智慧財產權的爭論。 3D列印所涉及的法律議題相當廣泛，有：著作權、專利權、商標權。再者，而在工商業等公司法領域，亦有可能可透過公平法加以保護。另外，專利法、新型專利法 （Gebrauchsmuster）、外觀設計法（Designrcht）對於實際上不能保密的技術解決方案和設計，例如，在產品具體化過程、在跨企業生產時、或物流遞送和服務提供過程中，在法律保護上，則重大意義。 又，在工業4.0因使用跨越國界之互聯網程序和系統，亟需國際法之保護，唯智慧財產權部分仍應該遵守屬地原則，以在該國有法律規定者為限。 在歐洲法律的層級，歐陸未來歐盟專利（EU-Patent）或稱歐洲專利一體化效果（Europäisches Patent mit einheitlicher Wirkung, EPeW） 將得到簡化，將具備共通的專利保護法律框架。
OECD公布「為中小企業永續發展提供資金—推動力、阻力和政策」研究報告OECD於2022年12月6日公布一份標題為「為中小企業永續發展提供資金—推動力、阻力和政策」（Financing SMEs for sustainability — Drivers, Constraints and Policies）的報告，報告中檢視現行支援中小企業參與永續金融的工具與政策，並指出政府在制定公共政策與支援措施時應考慮的要點，期能加速中小企業的綠色轉型。 報告中首先分析中小企業綠色轉型的阻力與推動力。在阻力方面，中小企業由於規模小，不易取得銀行的融資，也無多餘人力關注綠色議題與相關可用資源的發展，因此不敢貿然從事具有高度不確定性的綠色投資，綠色轉型意識普遍低落。更由於中小企業永續金融生態系的參與者廣泛，包括國際及國家法規和準則的制定者、政策制定者、永續資金提供者、ESG的中介機構等，這些永續機構、工具及實踐行動會隨著永續金融發展持續增加，令中小企業無所適從。在推動力方面，包含消費者的永續意識提升、越來越多金融機構與投資者將永續績效納入投資決策考量，以及氣候變遷與淨零轉型帶來的商機，皆使得中小企業有必要加強綠色轉型的努力，才能從淨零商機中獲利，免於陷入競爭劣勢。 為了提高中小企業綠色轉型的動機，OECD建議可透過財務性及非財務的支援，雙管齊下。目前財務性的支援以融資工具為主流，其它還有綠色基金、補助金、津貼、補貼、減稅、降低費用、股權或混合式的支援工具等。非財務性的支援則有與永續相關的技術支援、意見提供、諮詢服務和教育培訓等。這些主要是透過政府、金融機構、或是國際倡議進行，也有政府及民間機構獨自或合作建立的線上平台，提供一站式的服務，使得資源的取得更加便捷有效率。 中小企業永續金融仍存在許多問題需要進一步了解與因應，包括中小企業的淨零轉型意識與知識間的落差、永續金融資訊的不足、環境績效評量與報告能力的欠缺，以及該如何強化中小企業永續金融生態系，以增加永續金融的供需量等。OECD未來會繼續深入探究這些議題，支援落實「2022年G20/OECD更新中小企業融資高級別原則」（the 2022 Updated G20/OECD High Level Principles on SME Financing）中新增的「加強永續金融」原則，這顯示推動中小企業永續金融已是國際共識，我國政府與業者也應及早擬訂對策因應之。
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。