美國政府於2014年初提出幾點重要聲明，加強改善國家專利品質
美國總統歐巴馬於2014年初對於美國專利改革及產業創新的規範做進一步的聲明。美國近年來針對專利法改革有許多大規模的法案實施，目的希望能提升整體美國產業，包括2011年通過的美國發明法案（Leahy-Smith America invents Act, AIA），目的希望能讓美國專利系統更加完善，保護專利權人及促進產業創新等目的。然許多專利仍被NPE或是專利蟑螂控訴侵權，反而讓專利權被用來當做專利訴訟的一個工具，花費更多的經費在訴訟及和解上，有違當初白宮要進行專利改革的初衷。
因此歐巴馬在年初為了能鼓勵創新及增加專利系統的品質而發布幾點執行聲明（executive actions）：
1、著重prior art的檢索：USPTO開始著重prior art的搜尋，幫助專利審查能更詳盡。
2、增進專利審查人的技術訓練：提供教育專業訓練，讓專利審查人能隨時更新最新的技術，能在審查過程中對於技術上的認知能更專業。
3、Pro brono幫助：USPTO提供pro brono的幫助。許多發明人對於如何申請專利及如何使其專利被妥善保護等規範較缺乏相關資訊、或沒有資金聘請顧問協助此方面保護，因此USPTO會提供教育及實務訓練，讓這些較小的公司或資源較缺乏之發明人的專利得以獲得保護。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
歐盟執委會於2023年7月6日更新《軍民兩用貨品與優先技術出口相關限制》（Export-related restrictions for dual-use goods and advanced technologies）一般性指引，本指引彙整制裁俄羅斯與白俄羅斯的常見問答，針對歐盟2014年第833號規則（Council Regulation (EU) No 833/2014）第2條、第2a條以及第2b條等規定進行說明，提供相關主管機關、利害關係人（包括出口商）參考。 本指引此次更新「高度優先戰場項目清單」（List of High Priority Battlefield Items）以供相關主管機關密切追蹤相關貨品是否有違法輸往俄羅斯的狀況，分別公布四組HS稅號以監控貨品的進出： （1）積體電路相關項目，分別為HS稅號854231、854232、854233以及854239。 （2）通訊及被動電子元件相關項目，分別為HS稅號851762、852691、853221、853224以及854800。 （3）半導體裝置等項目，分別為HS稅號847150、850440、851769、852589、853669、853690、854110、854121、854129、854130、854149、854151、854159、854160、880730、901310、901380、901420以及901480。 （4）自動資料處理機器元件等項目，分別為HS稅號847180、848610、848620、848640、853400、854320、903020、903032、903039以及903082。
既有建築改善翻新措施─德國政策參考既有建築改善翻新措施─德國政策參考 科技法律研究所 2013年07月11日 壹、事件摘要 內政部於6月20日公布資訊指出，我國為達成環境永續發展之目標，於1999年開始推行綠建築標章評估系統，迄今已有3,943件新建或既有建築，取得綠建築標章或候選綠建築證書，每年皆可有效節水與節電；同時，自2003年起，針對既有中央辦公廳舍及國立大專院校所辦理的改善翻新，亦具有顯著的節能減碳成果。 貳、重點說明 為因應全球暖化與氣候變遷問題，我國針對建築部門推動許多兼顧節能減碳與生態保護的綠建築政策。首先，內政部在1999年針對新建建築之規劃設計，訂定綠建築標章評估系統。行政院另於2001年3月核定「綠建築推動方案」，率先實施對公部門新建及既有建築之綠化工作，內政部並依據該方案實施方針第7條，推動「綠廳舍暨學校改善補助計畫」。接著，為了強化民間產業投入綠建築，行政院再於2008年1月核定「生態城市綠建築推動方案」，依據該方案實施方針第11條「辦理綠建築更新診斷與改造計畫」，繼續推動既有中央辦公廳舍及國立大專院校建築物之改善翻新。此外，為鼓勵民間既有建築參與綠建築改善，並於100年1月訂定內政部獎勵民間綠建築示範作業要點。 由上述政策發展可以看出，我國既有建築之改善翻新，乃循公部門先帶頭示範，再輔以對民間建築給予獎勵補助，與歐美等先進國家政策推動模式一致。 參、事件評析 根據統計，我國既有建築約佔全國建築總量97%，這些早期建造的建築物，於設計規劃之初皆未納入綠建築之概念。因此，雖然許多既有建築仍舊堪用，但建築本身卻普遍存在著高耗能問題。這使得推動既有建築進行改善翻新，提升其能源效率，成為一重要議題。而依內政部公布之資訊，公部門既有建築改善翻新獲得卓越之成效，確實令人欣喜。然而，公部門既有建築畢竟仍屬少數，故如何推動民間既有建築進行改善翻新，會是我國落實綠建築政策的關鍵。在此，本文將介紹德國政府之相關政策，希望能供我國作參考。 在既有建築改善翻新政策中，德國政府同樣先要求公部門建築必須進行改善翻新，以逐年降低其能源消耗量。與此同時，德國政府也認知到有超過75%的既有建築，至今仍未進行改善翻新。因此德國交通、建築暨都市發展部（Bundesministerium für Verkehr, Bau und Stadtentwicklung, BMVBS，簡稱交通部）推出了降低二氧化碳排放的建築改善翻新方案，不僅給予補助，更與德國復興信貸銀行（Kreditanstalt für Wiederaufbau, KfW）合作，提供改善翻新的低利率貸款。 今年6月1日，為了促進民眾積極採取「具體的」改善翻新行動，交通部與德國聯邦經濟暨技術部（Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie, BMWi，簡稱經濟部）共同推出建築節能改善翻新的線上評估服務。讓民眾即使在家中，也可以進行節能與節省成本的行動。 該線上評估服務分為三大步驟，首先，必須輸入建築物的狀態。接著，便可以選擇欲改善翻新的項目及措施。最後，系統會產生整體改善翻新的結果，包括改善翻新前後的能源需求狀態、二氧化碳排放量，以及改善翻新所需經費，並提供聯邦、邦政府財政補助及KfW貸款方案的連結。 德國政府希望藉此向民眾傳達改善翻新的好處，在於節能、節省長期的能源成本，並增加建築物之價值。儘管德國政府在此線上評估服務網站上表明，評估結果僅供參考，並無法取代專業能源顧問的具體評估建議。然而，事先透過簡單、便利的線上評估，不僅增加民眾對於既有建築改善翻新的瞭解及興趣，更是進一步驅動民眾尋求專業評估的動力。 由此可知，節能減碳若要具體落實，全面性的規劃絕對是必要的。我國若能以德國的政策為借鏡，給予民眾更多關於既有建築改善翻新的協助，提供更多資訊。相信可以鼓勵更多民眾自主投入既有建築節能之行列，使我國綠建築政策獲得全面性的落實。
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）