歐盟將投入五千萬歐元投入5G研究
行動寬頻使用人數已達1.2億，且估計每年將成長數億人口，許多研究估計2020年行動流量將比現在增加33倍。為了奪回全球手機領導者地位，歐盟不僅從2007年開始，投入超過三千五百萬歐元發展4G與4G以上的無線技術，歐盟執行委員會副主席Neelie Kroes於今年更宣佈將投入五千萬歐元研究5G通信(2013年~2020年)。
在現有的第七框架研究與發展計畫(Seventh Framework Programme for research and development )中，歐盟已有8項關於5G的研究計畫。其中，以易利信(Ericsson)所主導的METIS(Mobile and wireless communications Enablers for Twenty-twenty Information Society)，備受各界矚目。METIS的研究團隊來自共10個國家，涵蓋領域包括電信營運商、製造商、學術機構與商用軟體業者。METIS將進行網路拓樸(Network Topologies)、無線連結(Radio Links)與頻譜使用研究、以為歐洲建立一個5G的行動與無線通信系統。
目前，METIS對於未來整體目標是希望達到：
1.行動寬頻流量每單位面積能比現在高出1000倍，使網路營運商能同時服務更多消費者。
2.聯網設備比現在多出10倍至100倍。
3.行動寬頻使用速度將比現在高出10倍至100倍，觀看視頻將更為容易。
4.機器對機器通訊(Machine-to-Machine-Communications)的電池使用時間將多出10倍。
5.網路延遲的時間將會降低5倍。
雖然，5G發展僅為初期，而各歐盟會員也僅英國投入三千五百萬英鎊，但是，部分輿論從英國4G不斷延遲的例子，認為現在發展至少降低5G重蹈覆轍的可能性。
加拿大聯邦政府與亞伯達省（Alberta）及英屬哥倫比亞省（British Columbia）的隱私委員會針對一般企業，聯合推出新的個人資料保護自我評量線上工具，該線上工具之內容包括風險管理、政策、記錄管理、人力資源安全、物理安全、系統安全、網路安全、無線、資料庫安全、作業系統、電子郵件和傳真安全、資料完整性和保護、存取控制、信息系統獲取，開發和維護、事件管理、業務連續性規劃、承諾等項目之評估測驗。 聯合制定該線上自我評量工具的隱私委員辦公室表示，該線上工具可用於任何私人組織，特別是小型及中小型企業，而且新的線上工具是針對企業為一全面性的評估，並且該評估的內容十分鉅細靡遺。另外，為了提供使用者於使用該線上工具時的靈活性，故使用者亦可以將重點放在最切合自己的企業的部分，亦即僅選擇其中一項或數項為自我評估的內容即可。 又，該線上自我評量工具會將使用者的自我評估和分析過程的結果做成結論，而使用者可以獲得該分析得出之結論，並將作成之結論用來有系統地為評估組織本身的個人資料保護安全性，並藉以提高個人資料保護的安全。
日本發布《資料品質管理指引》，強調歷程存證與溯源，建構可信任AI透明度2025年12月，日本人工智慧安全研究所（AI Safety Institute，下稱AISI）與日本獨立行政法人情報處理推進機構（Information-technology Promotion Agency Japan，下稱IPA）共同發布《資料品質管理指引》（Data Quality Management Guidebook）。此指引旨於協助組織落實資料品質管理，以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進，垃圾出（Garbage in, Garbage out）」的難題，資料品質將直接影響AI的產出。因此，為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性，《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料，以資料生命週期分為8個階段，並特別強調透過資料溯源，方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段：組織高層應界定資料蒐集與利用之目的，並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段：此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料，應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料，並明確記錄後設資料（Metadata）。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊，包含資料的創建、轉檔（transformation）、傳輸及使用情況。因此，需要記錄資料的創建者、修改者或使用者，以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度，確保訓練資料進入AI系統時，即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段：重點在於AI標註（Labeling）品質管理，標註若不一致，將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理，即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容，並持續補充後設資料。此外，可添加浮水印（Watermarking）以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段（Data Processing）：建立即時監控及異常通報機制，以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段：導入RAG（檢索增強生成）技術，檢索更多具參考性的資料來源，以提升AI系統之可靠性，並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段（Evaluation of Output）：為確保產出內容準確，建議使用政府公開資料等具權威性資料來源（Authoritative Source of Truth, ASOT）作為評估資料集，搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性（Currentness），避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段（Deliver the Result）：向使用者提供機器可讀的格式與後設資料，以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據，增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段（Decommissioning）：當資料過時，應明確標示停止使用，若採取刪除，應留存刪除紀錄，確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調，完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎，有助組織確認內容準確性、決策歷程透明，方能最大化AI所帶來的價值。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》，同樣強調從源頭開始保護資料，歷程存證與溯源為關鍵，有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
美國食品及藥物管理局推動細胞治療新指引草案增加「傘狀試驗」加速細胞產品開發美國食品及藥物管理局（U.S. Food and Drug Administration, USFDA）於2021年9月30日發佈了最新細胞與基因治療指南草案，提出細胞治療可透過「傘狀試驗」（umbrella trial）機制，使細胞治療於同一個臨床試驗計畫之下，針對同一類疾病，可進行兩種以上細胞治療技術試驗，來加速細胞治療臨床開發速度。 每個癌症病患實際上會有不同的基因變異，即使是相同類型的癌症也少有完全一樣的疾病機制（disease mechanism），因此，傳統臨床試驗僅能評估疾病機制較大族群的療效，但不同基因型的受試者對於相同藥物的反應可能有所差異，故難以預測病人是否將受益，亦或產生嚴重副作用，導致治癒效果不如預期。且現行的臨床治療規範中，即便醫師知道某標靶治療藥物對於特定基因體變異有效，但若此藥物未經USFDA核准於該腫瘤類型的適應症，醫師也無法使用。因此，透過傘狀實驗可提高細胞產品研發的靈活性與效率，並降低大量重複性工作，例如重複進行臨床前批次試驗、製程驗證、毒性測試…等等。若發生安全性疑慮，USFDA可針對個別研究組進行終止實驗，而不須將全部的臨床試驗計畫終止。 台灣未來可考慮將傘狀試驗納入細胞治療臨床試驗設計模式，並參考USFDA審核方式與標準，以加速台灣細胞治療或精準醫療發展。
美國白宮公布「聯邦政府與私部門提升智慧電力市場再生能源與儲能現況簡報」美國白宮在2016年6月16日舉行「提升智慧電力市場再生能源與儲能行動方案高峰會」，並於會後公布「聯邦政府與私部門提升智慧電力市場再生能源與儲能現況簡報」（Federal and Private Sector Actions on Scaling Renewable Energy and Storage with Smart Markets）等全美在此領域所採的各項措施。 白宮指出：目前透過新的行政部門行動措施與33州政府及私部門的承諾，除了將加速再生能源與儲能的電網整合，並預計在未來5年增加1.3GW的儲能採購與部署。 在聯邦政府方面，相關的行動包括白宮經濟顧問委員會（White House Council of Economic Advisers）就整合再生能源的電網技術與經濟面向發佈新報告、聯邦政府承諾進行增加聯邦與軍事基地的儲能與微電網的計畫，並提供偏鄉社群微電網建置資金，與能源部（DOE）促進能源資料的使用與標準化。 在私部門方面，相關的行動則有16家電業在至少8州公布未來5年的儲能採購與部署目標、投資人承諾在能源儲存領域投入1億3千萬美元資金，和電力公司與開發商承諾部署智慧熱水器、智慧電表，與需量反應計畫。 在上述措施中，加州公共事業委員會（California Public Utilities Commission， CPUC）承諾為更可靠的電網建立管制架構，並使用戶可從不同的分散型能源資源選擇，同時促進智慧電表與電網運作情形資料的蒐集、分析與散佈。 而綠色按鈕聯盟（Green Button Alliance）則宣布將以示範計畫提供聚集、匿名的能源使用資訊供研究與公益使用。目前規劃此示範計畫將由參與的電業透過智慧電表部署所提供的匿名能源使用資訊建立資料庫。