日本通過法案 明確列出無人機禁止飛行範圍
有鑑於今年4月底，一架攜帶具有放射性物質的小型無人機墜毀在日本首相官邸的屋頂上，對元首維安構成威脅，日本政府為此決定加強無人機管控。日本國會並於9月通過民用航空法（Civil Aeronautics Law）修正案，明確列出無人機禁止飛行範圍，違反者最高將可處以50萬日圓（約4,200美元）以下罰鍰，但因災害或自然事故發生而利用無人機進行救援、搜索行動不在規範範圍。
法案主要修正內容為，特定空域未經申請不可飛行，例如禁止無人機飛越人口密集的住宅區及機場周邊區域，人口密集地區，以每平方公里人口4,000人為界，因此東京都23區和主要區域城市，將會列為無人機禁航區。另外，在舉行慶祝活動及展覽等會吸引大批群眾暫時聚集的地區上空，無人機亦不可飛行。
然而，通過申請後的飛行區域，仍須遵守幾項要求，如無人機須於日間目視範圍內飛行、無人機與人員及建築物必需保持一定距離，以及未經政府許可，夜間不可使用無人機，並禁止無人機裝載爆炸裝置等會造成人員傷害或財物損失的危險物品。除此之外，並定義「無人機是透過遠程遙控或自動駕駛儀器飛行，且無人機作為機器不能搭載乘客」，但輕量型玩具飛機不包含在內。修訂後的法案將於今年年底前開始施行。
此外，下議院目前仍審議有關禁止無人機靠近重要設施，包含首相官邸、國會、皇宮、核電廠之草案。
翁嘉璟
副法律研究員 編譯整理
Japan enacts law to regulate drone flights over crowded areas, NIKKEI, http://asia.nikkei.com/Politics-Economy/Policy-Politics/Japan-enacts-law-to-regulate-drone-flights-over-crowded-areas (last visited September 8, 2015)
Diet passes revised law regulating flight of drones, Japan News, http://the-japan-news.com/news/article/0002402650 (last visited September 8, 2015)
Japan Enacts Legislation to Ban Drone Flights in Residential Areas, JIJI PRESS, http://jen.jiji.com/jc/eng?g=eco&k=2015090400448 (last visited September 8, 2015)
Japan passes law to ban drones over crowded areas, dpa-international, http://www.dpa-international.com/news/asia/japan-passes-law-to-ban-drones-over-crowded-areas-a-46501991-img-0.html (last visited September 8, 2015)
延續過去兩年針對全國寬頻網路服務進行檢視，FCC在2013年2月公布第三次「美國寬頻測量報告」(Measuring Broadband America)。這份報告有別於過去，將受測技術從DSL、有線電視與光纖，涵蓋至衛星寬頻，使資訊更加多元。此外，網路服務供應商(Internet Service Provider，ISP)在今年尖峰時段(工作日晚間7點至9點)提供寬頻實際速度與網速的契合率達97%，而較2011、2012年進步，因此，這份報告的另一個重點，便是提出寬頻速度與廣告相符的三大關鍵： 1.ISP業者盡力改善網路效能(Network Performance)，而非調降牌告價(Speed Tiers )。 2.民眾接納更快速的網路意願，更甚過往。FCC指出，消費者訂閱網速的層級，逐漸從每秒14.3Mbps ，發展至15.6 Mbps。至於，使用網速低於1Mbps、或是1Mbps到3Mbps的民眾，近年也逐步採用更高速的網路。 3.衛星寬頻的進步：雖然，衛星技術在傳輸上仍有延遲的缺陷，但是，有近90%的民眾於尖峰時段，得到超過業者寬頻廣告速度的140%(業者宣稱具有12Mbps)，使消費者感受不出網路尖峰期。 為使2015年實現50Mbps寬頻網路具有1億家戶可連結，美國逐步發展國家寬頻計畫(National Broadband Plan，NBP)。FCC避免寬頻廣告速度與實際速度不符影響NBP發展，未來將要求ISP業者對於網路牌告負起責任(Accountability)，藉此增加市場競爭性與提高資訊透明度。以「美國寬頻測量報告」為例，藉由委員會、產業與其他利益相關人合作的方式，促進資訊的透明，使消費者在取得訊息後，有能力做出正確的決定，便是一種提高透明度的方式。 雖然，FCC認為寬頻網路進步與民眾採納較高速的網路，對於市場發展是一項利多，但部分輿論卻認為這與2011年12月31日FCC網路接取報告(Internet Access Report)結論相距甚遠。根據報告顯示，美國有高達42%的民眾下載速度不到3 Mbps、上傳速度不到769 kbps，而這與「美國寬頻測量報告」結果，確實大相逕庭。無論如何，可以窺見FCC視民眾使用意願與網路基礎建設同等重要，因此，如何增加消費者選擇較高速的網路，將是市場未來發展的關鍵。
世界智慧財產權組織發布「2019年全球創新指數報告」（GII）2019年7月24日，世界智慧財產權組織（World Intellectual Property Organization, WIPO）、美國康乃爾大學（Cornell University）、歐洲工商管理學院（INSEAD）共同發布「2019年全球創新指數報告」（Global Innovation Index 2019, GII）。GII報告每年度發行一份，希望幫助全球決策者更有效地制定政策及促進創新。本年度的報告主題是「創造健康生活─醫療創新之未來展望」，內容展望創新醫療，包括：導入人工智慧（artificial intelligence, AI）、基因體學（genomics）和健康醫療相關的手機應用程式，將會改變醫療照護。醫療創新無論是在診斷或預後，由於大數據、物聯網（Internet of Things, IoT）和人工智慧等新興科技的興起而改變。伴隨而來的是倫理、社會經濟等多方面、史無前例且迫切的挑戰。報告中提及幾項重要發現： 儘管經濟衰退，然而全球創新遍地成長，不可忽略保護主義對於全球創新的潛在風險。 創新版圖開始位移，中收入的經濟體開始嶄露頭角，值得一提的是以色列躋身第十名，而南韓也在前二十名的名單。 創新的投入和成果（innovation inputs and outputs）仍集中於特定少數經濟體和地區。 特定經濟體透過創新獲得的投資報酬率，大幅高過其他經濟體。 從「重量不重質」，蛻變為「重質不重量」，仍為改革的重要方針。 多數科學與科技的創新集中在美國、中國和德國。 需要更多的投資並將科技普及化，方能透過醫療創新打造健康生活。 GII依據80項指標評比129個經濟體，指出，全球創新指數最高的國家排名前五名為：瑞士、瑞典、美國、荷蘭、英國，均為高所得國家。中高所得國家創新指數前三名為：中國、馬來西亞、保加利亞；中低所得國家前三名為：越南、烏克蘭、喬治亞；低所得國家前三名則是：盧安達、塞內加爾、坦尚尼亞。至於區域性的創性領袖國是印度（中亞與南亞）、南非（撒哈拉以南非洲）、智利（拉丁美洲和加勒比海地區）、以色列（北非與西亞）、新加坡（東南亞、東亞與大洋洲）。最頂尖的自然與科技聚落所在國家為：美國、中國、德國；並特別指出巴西、印度、伊朗、俄羅斯、土耳其表現亮眼。最頂尖五大聚落是東京-橫濱（日本）、深圳-香港（中國大陸）、首爾（南韓）、北京（中國大陸）、聖荷西-洛杉磯（美國）。
巴西推動開源碼軟體取代微軟視窗目前，巴西正在展開一場外交攻勢，鼓勵人們使用 " 開放源碼 " 的軟體。替代視窗的 " 開放源碼 " 價格低廉，在有些情況下甚至免費。巴西希望通過推動這些軟件的使用消除分隔發達國家和發展中國家的所謂 " 數碼鴻溝 " 。 改用 ' 開放源碼 ' 軟件的首要原因是出於經濟考慮。目前巴西政府為每一個使用微軟視窗的工作站支付五百美元。相反，大多數 ' 開放源碼 ' 軟件是免費的。盧拉總統正在考慮下達政令，要求所有政府部門都使用 " 開放源碼 " 軟件。這是亞洲許多國家以及德國的公司和政府已經採取的步驟。但不同的是，盧拉總統把這看成是一個發展問題。 聯合國定於十一月份舉行信息技術高峰會議的時候，巴西正在把這場針對微軟的行動國際化。巴西外交官試圖說服高峰會議發表最後宣言，強調 " 開放源碼 " 軟體的重要性，特別是對發展中國家的重要性。
歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效歐洲專利局（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 ）」