事前的事故應變計畫得降低資料外洩成本
根據Ponemon Institute的調查，2011年至2012年中，英國企業資料侵害事故平均成本增加了15%。賽門鐵克指出，若企業備有正式的事故應變計畫，每項資料侵害事故的平均成本會降低至13英磅左右。除此之外，雇用外部顧問來協助應變，資料侵害事故的平均成本也會節省4英磅。
依據新的資料保護法律架構，歐盟委員會日前已開始擬訂新的資料侵害事故通知制度。同時，根據不同委員會的需求，未來將針對特定產業，制定新的網路與資訊安全管理規範。
專家評估未來責任保險將成為確保資訊安全的新潮流。企業藉由事先擬定事故應變計劃來降低資料侵害的風險，同時也進行風險轉移的處置措施。各項事故應變計劃之中，保險制度是企業目前較感興趣的措施之一。保險制度除了可用於風險轉移之外，企業還可以從中取得資料侵害事故的專家網絡。這些專家包含事故鑑定專家、公共關係專家、風險管理專家，信用監測提供者或是資料侵害事故的事務處理公司，例如：協助發送事故通知的公司。保險業建置的專家網絡，未來將可以幫助要保人，以最快最省成本的方式處理相關事故。
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。
歐洲專利局(EPO)發布新版審查指南明訂申請人就提交之人工智慧內容負責歐洲專利局於2026年4月所生效的歐洲專利局審查指南（Guidelines for Examination in the European Patent Office，下稱審查指南），此次新增General Part, 5人工智慧使用部分，說明專利提交文件若包含人工智慧所產出的部分，仍由文件提交人對其內容進行負責，明確定義人工智慧只是輔助工具。 審查指南於2024年在Part G, Chapter II, 3.3.1人工智慧與機器學習部分，增加人工智慧工具達成效果之特徵需被揭露並具可被再現性之要求，於2025年進一步明確定義人工智慧工具之使用需對於技術具有貢獻才會被視為技術特徵，2026年另於Part F, Chapter III, 3公開揭露資訊不足（Insufficient disclosure）部分，說明若與人工智慧相關之專利，所揭露之數學方法、訓練集等資訊揭露不足會無法滿足可據以實施的要求，新增如申請範圍揭露內容未能使人相信可達成技術效果為例子，此次審查指南僅是針對專利文件揭露要求的補充，並未對於使用人工智慧工具所產出的技術內容認定增加著墨，顯見就人工智慧工具產出技術的專利要件在實務認定上已可被執行，此次修改在明定自然人／申請人使用人工智慧工具對於所提交文件內容仍應負起責任。 智財法規與相關審查實務可能會因應新興技術而有變動調整，故企業在建立內部智財管理制度後，亦應檢視制度得否因應外部變化而產生新的風險並評估制度是否調整。以前述歐洲專利局近年來持續因應人工智慧議題明確審查標準為例，建議企業可因應專利審查標準對於人工智慧相關技術之說明檢視現行機制是否需要調整，例如檢視現行研發紀錄得否區隔人員與人工智慧之產出紀錄或貢獻程度、專利提案審查是否確認運用人工智慧所揭露部分是否符合可再現性、可據以實施之要求等，以有系統的持續變化調整組織內部智財管理制度。企業可參考台灣智慧財產管理規範建立管理循環，落實管理制度的定期檢視，以系統化方式因應外部環境持續優化內部智財制度。 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://keid.nat.gov.tw/tips/）
歐盟要求自4月15日起，進口至歐盟的中國米類產品應檢附非基改證明根據歐盟GMO食品上市規則，唯有通過歐盟EFSA的安全評估並經歐盟審查通過發給上市許可的GMO，始得於歐盟境內流通上市。 過去兩年，歐盟陸續發現其自中國進口的米類產品，被未經許可的基改稻米Bt 63污染，對歐盟的食品安全產生重大疑慮，因而引起歐盟官方及消費大眾的高度關注。為此，中國主管當局雖已請求歐盟提供有關此非法GMO之基因構成（genetic constructs）的詳細資訊，並針對歐盟會員國通報至Rapid Alert System for Food and Feed（RASFF）的案件，開始進行調查並暫時禁止相關業者出口米製品，不過中國迄今未能依歐盟要求，提供其在實施出口管理時的控制樣品，以及其所使用的檢測方法與歐盟所要求者，具有相同品質之證明。 因此，歐盟已在今（2008）年2月通過一項緊急措施的決定，要求自4月15日起，進口至歐盟的中國米類產品應檢附非基改證明（GMO-free certification），且此非基改證明應由歐盟官方所設立或認可之實驗室，使用特定的GMO檢測技術檢測後，檢測結果發現未含有GMO成分時，始能核發非基改證明。 雖然歐盟並非我國農產品的主要外銷國家，但歐盟此項緊急措施仍值得我國注意，蓋我國當前GMO的進出口管理法制與先進各國尚有所落差，而我國最主要的農產品出口國—日本，其GMO管理法律中亦有授權主管機關對進口產品實施生物檢查（即是否含有GMO的檢測）的規定，倘若我國在發展GMO時，未能妥善落實GMO的管理，不無可能對非基改產品造成重大衝擊，當前歐盟要求中國出口的米類產品應檢附非基改證明，即是一例。