美國參議院通過對開放政府資料（Open Government Data）政策法制化具指標性意義之「數位責任與透明法」（Digital Accountability and Transparency Act，DATA Act）草案
美國參議院於2013年4月10日一致通過「數位責任與透明法」（Digital Accountability and Transparency Act，DATA Act）草案，現在續行送往眾議院審查。DATA 法草案目的在於使政府支出資料更為透明公開，且以得再利用的方式提供。該草案若通過，將建立使用聯邦基金（Federal funds）做支出或受資助的政府機關單位或其他實體財務資料的標準；擴展USAspending.gov網站含括上述資料，並要求聯邦政府以電子格式，自動化、標準化的方式公佈財務管理及採購相關資料，使公私部門便於近用與進行分析。目前草案版本內文並無規定資料特定格式的資料標準，但可得確定的是必須為被廣泛接受、非專有、可搜尋，且獨立於平台使用之電腦可判讀格式，以及可得一致適用於各機關單位之聯邦得標廠商與接受政府補助之實體的特殊標誌。
曾協助草擬2011年DATA法草案之「資料透明聯盟」（Data Transparency Coalition）執行長Hudson Hollister表示，DATA法草案把結構性的資料模式應用於聯邦政府支出時，將前所未有的激發責任與支出情況間的關係；同時，也將聯邦支出資料（federal spending information）轉化為開放政府支出資料（open spending data），成為強化民主治理與激發創新的重要公共資源。然而，由於DATA法草案所涉及的機關眾多，主要包括商務部（DOC）、財政部（DOT）、總務管理局（GSA），與預算管理辦公室（OMB），該法案通過後是否能落實，絕大部分還是取決於白宮是否會要求聯邦政府機關單位完整且迅速的遵循法律的構成要件。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
歐洲專利局（European Patent Office, 下稱EPO）於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧（Artificial Intelligence, AI）與機器學習（Machine Learning, ML）的可專利性審查細則。 在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項，然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明，例如：神經網路、遺傳演算法、支援向量機（Support Vector Machines, SVM）、K-Means演算法、核迴歸和判別分析，不論它們是否能夠藉由數據加以訓練，此類運算模型和演算法本身，因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。 其中，EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形，說明可否具備發明技術特徵： （一）可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳，此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵（例如：影像邊緣、像素數值）的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類，屬於分類演算法的技術應用。 （二）可能不具技術性 根據文字內容進行分類，本身不具技術目的，而僅是語言學的目的（T 1358/09） 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類，但未說明所產生分類的技術用途，亦被認定本身不具技術目的，即使該分類演算法的數據價值高（例如：穩健性）（T 1784/06）。 在新版審查指南中亦指出，當分類方法用於技術目的，其產生之訓練集（training set）和訓練分類器（training the classifier）的步驟，則能被視為發明的技術特徵。 近年來，人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中，無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等，隨著人工智慧和機器學習技術快速發展，新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準，EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術，將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」
美國白宮發布《晶片與科學法》實施一周年總結美國白宮（The White House，以下簡稱白宮）於2023年8月9日發布《晶片與科學法》（CHIPS and Science Act，以下簡稱晶片法）頒布一周年之總結，說明相關補助及租稅優惠措施之實施成效。自晶片法施行以來，已吸引高達1,660億美元之私人投資，並有50所以上大學宣布將開設半導體人力培訓課程，顯示晶片法對半導體生產製造在地化已有相當成效。晶片法施行後推動之措施如下： 1.說明半導體補助申請流程及條件 美國國家標準及技術研究院（National Institute of Standards and Technology）於2023年2月28日分別發布「半導體製造補助之申請指引」（Funding Opportunit–Commercial Fabrication Facilities）與「半導體製造補助願景」（Vision for Success: Commercial Fabrication Facilities），說明晶片法補助目的、申請流程、條件以及注意事項，並於同年6月23日更新相關內容。 2.說明柵欄條款之運作方式 美國商務部（Department of Commerce）與財政部（Department of Treasury）2023年3月23日於美國聯邦公報（Federal Register）發布法規預告（proposed rules），詳細說明晶片法內柵欄條款（guardrails）之運作方式。根據法規預告之內容，受補助人於受補助後的10年內若未經美國商務部與財政部同意，不得於中國等特定國家進行半導體製造設施「實質擴廠」之「重大交易」，避免受補助人將晶片法提供之補助用於中國，進而侵害美國國家安全。 3.強化半導體研發創新 美國商務部於2022年9月6日發布「美國晶片補助戰略」（A Strategy for the CHIPS for America Fund），說明商務部將與國家科學基金會（National Science Foundation）等建立「國家半導體科技中心與執行國家先進封裝製造計畫」（National Advanced Packaging Manufacturing Program），協助美國維持半導體研發之領先地位，並大幅縮短研發成果商用化之時程。 4.保障區域經濟發展與創新 美國商務部於2023年5月發布第1期「科技中心計畫」（Tech Hubs Program）申請指引，協助區域製造、商業化和部署關鍵技術；並於2023年6月發布第1期「重新競爭領航計畫」（Recompete Pilot Porgram），為長期處於經濟困境的美國社區提供就業機會。
日本發布網路安全相關法令問答集日本國家網路安全中心（内閣サイバーセキュリティセンター，或稱National Information Security Center, NISC）於2020年3月2日發布「網路安全相關法令問答集」（サイバーセキュリティ関係法令Q&Aハンドブック），以回應日本內閣在2017年7月27日通過的「網路安全戰略」（サイバーセキュリティ戦略）中所提及應整理相關法制，以利企業實施網路安全措施與對策之決定。因此，內閣網路安全戰略本部（サイバーセキュリティ戦略本部）普及啟發‧人才培育專門調查會（普及啓発・人材育成専門調査会）於同年10月10日成立工作小組，針對網路安全相關法令進行推動與調查工作。 本問答集內容涉及13項法律議題，包括議題如下： 說明網路安全基本法（サイバーセキュリティ基本法）網路安全之定義與概要； 以公司法為核心，從經營體制觀點說明董事義務，例如建立內部控制機制，以確保系統審核與資料揭露之適當性； 以個人資料保護法為核心，例如說明個人資料的安全管理措施； 以公平交易法（不正競争防止法）為核心，說明在營業秘密的保護範圍內，利用提供特定資料與技術手段，來實施迴避行為係屬無效； 以勞動法規為核心，說明企業採取網路安全措施之組織與人為對策； 以資通訊網路、電信業者等為中心，說明IoT相關法律問題； 以契約關係為中心，說明電子簽章、資料交易、系統開發、雲端應用服務等議題； 網路安全相關證照制度，例如資訊處理安全確保支援人員； 說明其他網路安全議題，例如逆向工程、加密、訊息共享等； 說明發生網路安全相關事故之因應措施，例如數位鑑識； 說明當網路安全糾紛有涉民事訴訟時應注意之程序； 說明涉及網路安全之刑法規範； 描述日本企業在實施網路安全措施時，應注意之相關國際規範，例如歐盟一般資料保護規則（General Data Protection Regulation, GDPR）與資料在地化（Data Localization）等議題。 此外，隨著網路與現實空間的融合，各產業發展全球化，相關法規也日益增加，惟網路安全相關法規，在原無網路安全概念與相關法制的日本法上，卻鮮少有較為系統化的概括性彙編與解釋文件。因而盤點並釐清網路安全相關法令則成為首要任務，故研究小組著手進行調查研究，並將調查結果—「網路安全法律調查結果」（サイバーセキュリティ関係法令・ガイドライン調査結果）與「第四次關鍵基礎設施資訊安全措施行動計畫摘要表」（重要インフラの情報セキュリティ対策に係る第４次行動計画）作為本問答集之附錄文件以資參酌。最後，NISC期待透過本問答集，可作為企業實施具體網路安全對策之實務參考。
解析生技製藥研發成果涉及智慧財產保護之新課題