中國大陸知識產權局知識發展研究中心於2014年發布2013年度中國大陸全國智慧財產權發展報告
知識發展研究中心於今年2014年第二次發布整體中國大陸智慧財產權的發展指標數，該單位往後將持續觀察深入研究並提供報告指標，以反應中國大陸於專利、商標、著作權等智慧財產權的發展狀況，以利引導國家智慧財產權戰略實施，進一步強化推動國家於智慧財產權事業與科技創新研發發展。
報告顯示，中國大陸知識產權局綜合發展指數在2013年有增加趨勢，不論在創造、運用、保護或環境等四項發展指數上，皆有穩定成長趨勢。報告中除地區特徵顯示出智慧財產權的發展與完備外，穩定的數據更突顯整體智慧財產權環境的完善。從世界排名第一的受理發明專利申請82.5萬件、受理通過PCT提交國際專利申請案2.2924萬件、連續12年居世界第一受理商標註冊申請共188.15萬件，以及首度突破百件著作權登記案等，顯示出中國大陸在智慧財產權的整體保護與落實推動。
另外，中國大陸知識產權局不斷在擴大智慧財產權的保護，由2012年至2013年共提升了1.79，侵害假冒偽劣案件上，執法移送與審判起訴案件皆有所成長，顯示出中國大陸對智慧財產權的保護重視與落實。尤其，在整體智慧財產權環境提升與優化上，指標顯示出由2012年至2013年明顯上升5.97，主要是專責服務機構、人員購置的逐年增加與穩定成長之因，亦使智慧財產權整體環境營造有優化、加速與強化的提升。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
依據統計，2011年全球電玩遊戲產值約516億歐元，是娛樂產業中成長最快速的領域，行動遊戲（mobile gaming）也因智慧型手機普及率之提升，在其中扮演舉足輕重的角色。有鑒於此，芬蘭政府於今（2012）年啟動Skene－遊戲補給計畫（Skene－Game Refueled，以下簡稱Skene計畫）促進其遊戲產業的研發創新。 Skene計畫預計從今（2012）年起實施至2015年，將投入7000萬歐元資金補助，其中3000萬歐元由芬蘭的創新補助機關－國家技術創新局（teknologian ja innovaatioiden kehittämiskeskus，Tekes）提供。該計畫致力於創造國際級遊戲及娛樂聚落的形成，期能使芬蘭企業成為國際遊戲產業生態中的重要成員。芬蘭政府欲藉由此一計畫，突破芬蘭Rovio公司過往開發「憤怒鳥」（angry bird）遊戲之偶發性的成功模式，讓芬蘭遊戲產業獲得長期永續的商業效益。Tekes於本計畫中特別強調知識分享的重要，認為此計畫的核心目的在於促進相關知識或經驗，得以在研究機構的專家、遊戲公司乃至其他產業間有系統的傳遞。 事實上芬蘭推動Skene計畫之動機，除了著眼於遊戲產業本身所帶來的龐大商業效益外，也看到遊戲開發過程中產出工具在其他產業之模型、模擬實驗、使用者介面設計及傳統軟體開發方面之助益（例如在醫療照護產業、運算服務之運用或協助教育環境建構或運動訓練等）。由此觀之，芬蘭政府透過Skene計畫推動遊戲產業研發創新之考量，尚包括帶動其他產業之提升的深遠思考。 近年來我國遊戲產業在商業上的表現逐漸受到各界重視，在此背景下，芬蘭Skene計畫無論在具體作為及其背後的思維模式上，皆有我國可以參考借鏡之處。
德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南（Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen），旨在提升企業數位化與社會責任，並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議： 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時，必須將影響評估列入開發流程，並列為公司應遵守的道德倫理守則，以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義，企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息，並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此，企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下，可能會增加理解性和可追溯性難度，但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中，應特別關注並進一步討論。另外，透過教育及使用說明協助及控制功能，教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段（演算法，機器學習，AI）。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外，應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外，例如透過幫助頁面，儀表板或部落格，解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策，使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施，使用戶理解是否及如何使用相關演算法，此可能包括使用自動化決策，使用特定資料組和使用技術的目的，亦即使用戶對演算法，機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估，目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言，將可帶來巨大的利益，因此應該充分利用。例如，人工智慧可降低語言障礙，幫助行動不便的人可更加獨立自主生活，改善醫療診斷，提升能源供應效率，甚至是交通規劃和搜索停車位，都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展，應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間，同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要，但應兼顧受影響者的利益，並與廣大公眾利益找出妥協平衡點，且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時，應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如，可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分，必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同，資料不完整或錯誤，將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭，如果可能的話，只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此，確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況，特別是在自我學習系統中資料引入的標準，並根據錯誤來源進行檢查，且儘可能全面記錄，針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法，機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要，在開發預期用途的演算法時必須納入考量，對員工應針對道德影響進行培訓，並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題，並特別注意資料饋送，以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程，例如在車輛的自動控制或醫療診斷中，應設計成由責任主體保留最終的決策權力，直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任，並非透過對方法的無條件追踪來實現，而是經過仔細測試，學習和記錄來實現
FCC就電信轉接服務相關法規之適用發布命令1990 美國身障礙法要求 FCC 確保在合理的情況下，有聽覺或語言障礙人士都能夠接近使用 電信轉接服務 ( telecommunication relay services ， TRS ) 。 TRS 的提供使有聽覺或語言障礙者得以能夠利用電信設施與其他人溝通，而這樣的溝通過程必須是在有受過訓練之通訊輔助人 (communication assistant ， CA) 的協助方能夠完成。 CA 會負責交換使用各種不同輔助通訊裝置 ( 例如 TTY 或電腦 ) 者與使用語音電話者間的通訊。為了減少因為通訊轉換所造成的中斷以及為了使該通訊在功能上幾近等同於語音通訊， TRS 相關規定要求 CA 必須等待至少 10 分鐘後，方能將該筆通訊移轉給另一個 CA 。然而，此規則應用於影像轉接服務 (Video Relay Serices) 時，卻引發相關疑義，例如當發話端使用 ASL(American Sign Language ，美國手語 ) 時， VRS CA 可能會因為使用的手語系統的不同而不能夠正確地了解發話端的意思，因此最好的情況時，可以立即將該筆通訊移轉給另外一個 CA 處理。於此情況下， FCC 於 16 日所發布的命令 (Order) 中表示，考量通訊本身的效率性， CA 可以將通訊移轉給另一名 CA 處理，而不必等待至少 10 分鐘後才將該通訊轉出去。
美國2016年製造創新策略方案依2014年復甦美國製造與創新法（RAMI Act of 2014），美國國家製造創新網絡計畫於2016年2月公布策略方案（Strategic Plan）。國家製造創新網絡有四大目標：以「提升製造競爭力」為終極目標，其他三個目標分別為「促進技術轉型」、「加速製造業人力發展」、以及「確保穩定與永續之基礎建設」。在「促進技術轉型」方面，旨在促進創新技術朝向具備可適性、擁有成本效益、以及高效能之國內製造業量能的方向轉型。由於不同的製造整備度（manufacturing readiness levels）對應不同的技術整備度（technology readiness levels），且國家製造創新網絡有其設定之目標範圍，因而研發機構被預期能夠促進技術轉型的亦有差異。 行政院於民國105年7月核定通過「智慧機械產業推動方案」，透過「智機產業化」與「產業智機化」來建構智慧機械產業生態體系。智慧機械將結合半導體先進製程、精密醫療機械加工與智慧服務型機器人、以及航太與造船軍民通用技術應用，分別對應帶動亞洲矽谷、生技醫藥、以及國防等創新產業政策。透過智慧機械帶動整體產業發展，從精密走向智慧、從單機走向系統，以提高整體產業之產值