經濟部預告試辦自願性綠色電價計畫（草案）
歐盟於2016年7月6日公布了網路與資訊系統安全指令（Directive on Security of Network and Information Systems, NIS Directive），該指令目的是希望歐盟內之關鍵基礎服務營運商及數位服務提供者就資訊交換、合作及共通安全要求上有建立及規劃之基本能力，以提高歐盟內部市場之功能。 故至2018年11月前，各會員國須確認境內的關鍵基礎服務營運商並建立一份清單，包含能源、運輸、銀行、金融市場基礎建設、衛生部門、飲水供應及分配、數位基礎設施等部分，其判斷標準為（a）提供維持社會重要或經濟活動之服務；（b）倚賴網路或資訊系統供應之服務；（c）該服務之提供易受顯著破壞影響者。該指令之適用範圍亦納入數位服務，如線上市場、搜尋引擎及雲端服務之數位服務提供者，而上述兩者所適用之規範略有不同，如數位服務提供者在規劃資訊安全措施及資安事件發生之通知義務時，另需將其系統及設施之安全性、事件處理、業務管理之持續性、監測、稽核及測試、符合國際標準等因素列入考量。 此外，為了促進會員國間之策略合作及資訊交換，歐盟將會設立一個合作小組，亦將建立電腦安全事件因應小組（Computer Security Incident Response Teams, CSIRTs），主要負責監測國家資安事件、並對資安風險為預警、因應及分析等，另為確保各會員國彼此間在運作上之迅速與效率，並建立電腦安全事件因應小組網路（CSIRTs network），提供各會員國交換資安風險或事件相關資訊之平台。 該指令於今年8月生效，會員國須於指令生效後21個月內即2018年5月，將指令之內容適用至本國法並公布之，該指令之內容可做為我國訂定資安法規之參考。
數位內容傳輸新服務：推動數位內容產業的另一個面向伊格奈科技公司(Ignite Technologies Inc.)推出了一款數位內容傳播輔助工具，可幫助企業傳輸大量的數位內容檔案。此項名為伊格奈溝通者(Ignite Communicator)的服務，能協助企業傳輸各種數位內容的檔案，包括視訊、圖形及軟體。此項工具最大的特色，在於能跨越各種不同的作業平台，進行檔案傳輸。 伊格奈此項新服務，能協助企業傳遞資料給遠端行動的使用者，亦可聯結企業夥伴或客戶各種不同層級的網路系統。對於內容豐富而檔案龐大的數位內容傳播而言，此類跨平台的傳播技術與服務，對於 B2B 與 B2C 的數位內容應用，都是一大推動助力。
歐洲專利局與俄羅斯聯邦智慧財產局已於2月1日起試行啟動專利審查高速公路(PPH)計畫歐洲專利局（European Patent Office，簡稱EPO）與俄羅斯聯邦知識產權局（Russian Federal Service for Intellectual Property，簡稱ROSPATENT）啟動專利審查高速公路（Patent Prosecution Highway，簡稱PPH）計畫，自今（2017）年2月1日至2020年1月31日起試行三年。專利申請人向EPO或ROSPATENT提出全部或部分相同的技術內容，至少有一個請求項經過其第一申請局（Office of First Filing，簡稱OFF）核准，即可以相關檢索或審查文件提供予第二申請局（Office of Second Filing，簡稱OSF）參考，同時請求此對應的專利申請案加速審查。 事實上，EPO這幾年已展開一系列的專利申請加快審查程序，除了在世界五大專利局（簡稱IP5，包含歐洲以及韓國、中國大陸、美國、日本），亦基於專利合作條約（Patent Cooperation Treaty，簡稱PCT）國際專利申請的架構，已與澳洲、加拿大、哥倫比亞、以色列、墨西哥、新加坡以及俄羅斯等國家進行PPH計畫，另後續也同意與馬來西亞和菲律賓的PPH合作協議（目前尚未啟動），由此可見EPO相當積極促成多國PPH程序以減少雙方專利局重覆審查作業並增進資源的有效利用。 對於專利申請人而言，因應企業全球化經營的思維及國際專利申請佈局策略，考量屬地主義侷限於當地申請才能取得權利保護的情況下，透過各國專利局雙方簽署PPH協議得以較快獲得審查結果。然而，就算相同的技術內容，並不一定保證OSF依循OFF核准其可專利性，建議尚須注意各國專利審查制度的差異性。 【本文同步刊登於TIPS網站(http://www.tips.org.tw)】
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。