美國政府於2015年10月公告美國創新戰略最新版本
美國創新戰略(A Strategy for American Innovation)於2009年9月首次提出，後於2011年2月配合時事及產業發展增補內容。隨著政策的逐步推行，美國國家經濟委員會及白宮科技政策辦公室於2015年10月公布最新版本之美國創新戰略，在原有的框架增補更多內容成為六大重要施政要項，在策略佈局上又大致可分為創新資源整合的三大創新基礎以及三大策略發展方向，前者包括：(1)投資創新基石；(2)刺激私部門進行創新活動；(3)營造一個創新者國度。後者的三大策略發展方向則包括國家產業重要優先發展領域的技術突破，其影響意味著確定重點投資領域能夠取得變革性結果，以滿足國家和世界所即將面臨的社會議題挑戰。其中諸如精準醫療(precise medicine)、加速發展新型神經技術、推動衛生保健的突破性創新、採用先進車輛減少死亡事故、建設智慧城市、推動再生能源技術提高能源效率、開發先進教育技術、發展太空科技等。
其次，係藉由投資未來產業，建設包容性創新經濟，加強美國先進制造的領先地位，創造工作機會和經濟的持續成長。最後，借助於人才、創新思維及技術工具的適當組合，建設創新型政府，為民眾提供更好的行政服務。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
林冠宇
主任 編譯整理
FACT SHEET: The White House Releases New Strategy for American Innovation, Announces Areas of Opportunity from Self-Driving Cars to Smart Cities, White House, https://www.whitehouse.gov/the-press-office/2015/10/21/fact-sheet-white-house-releases-new-strategy-american-innovation (last visited Nov. 10, 2015).
NATIONAL ECONOMIC COUNCIL AND OFFICE OF SCIENCE AND TECHNOLOGY POLICY, A STRATEGY FOR AMERICAN INNOVATION (2015), https://www.whitehouse.gov/sites/default/files/strategy_for_american_innovation_october_2015.pdf (last visited Nov. 10, 2015).
美國食品和藥物管理局（FDA）於2018年9月6日發布關於「制定醫療器械在上市前核准（PMA）、低風險創新器材(De Novo)分類和人道用途器材免除（HDE）的利益-風險決策之不確定性考量指引草案。」 為滿足FDA促進公共健康的使命，醫療器械上市前核准(PMA)通常涉及較高的不確定性，因此本指引是適當的解決利益風險的判定以支持FDA的決策。包含考量患病群願意接受醫療器械帶來的益處及風險之更多不確定性，特別是沒有可接受的替代治療方案時。 根據指引草案，FDA依據具體情況，判定其利益-風險的適當程度之不確定性，包括： (1) 醫療器械可能帶來好處程度。 (2) 醫療器械存在的風險程度。 (3) 關於替代治療或診斷的利益-風險之不確定程度。 (4) 如果可能，需瞭解患者對醫療器械可能帶來的益處和風險之不確定性觀點。 (5) 公共衛生需求的程度。 (6) 依據臨床證據可支持上市前之可行性。 (7) 能夠減少或解決醫療器械的上市後利益-風險留下之不確定性。 (8) 上市後緩解措施的有效性。 (9) 建立決策類型。(如上市前核准（PMA）和人道用途器材免除（HDE）的核准標準不同。) (10) 對於早期患者訪問醫療器械的可能帶來的益處。 本指引草案中，FDA基於考量有關醫療器械臨床/非臨床訊息之利益風險，需與FDA的規範、監管機關和要求要有一致性。
荷蘭公私協力機制PPP自2012年來，荷蘭政府鼓勵荷蘭科學研究機構(Netherlands Organization for Scientific Research, NWO) 隸屬教育文化科學部(Ministry of Education, Culture and Science, OCW)積極推動與9大重要領域(Top Sectors)與企業相關研究的合作，NWO同時是政策實施機構也是創新研發機構。OCW每年資助約275億歐元在重要領域，其中有超過100億歐元在協助公私協力機制 ( Public-Private Partnerships, PPP)。近年來，OCW增加編列給NWO的預算，2014年增加2千5百萬歐元；2015-2017年增加7千5百萬歐元；2018年預計增加1億歐元。PPP 參與者為研究機構（例如大學機構、公私立研究機構）及民間企業（國內國外企業皆可）。主要規範依據NWO-Framework for Public-Private Partnership，合作後以聯盟(consortium)形式運作，聯盟成員間可以契約個別約定合作內容，但相關權利義務仍須遵循NWO-Framework for Public-Private Partnership。關於既有智慧財產權之使用方式，聯盟成員間須另外約定非無償使用。為實現該聯盟之研發目的， NWO為主要出資者時，可成為該研發成果之所有人或共有人，待研發成果運用及收益可以獲得妥善安排時，得將研發成果轉讓予能將研發成果運用效益最大化之人。原則上，參與PPP的企業並不當然有優先權可將該研究成果運用於商業用途，除非參與企業出資額幾乎達到整個研發支出的百分之百，且已簽訂研發成果書面授權或轉讓契約後，始能將該研發成果運用於商業用途。
SWIFT與金融業者攜手合作發展區塊鏈電子投票環球銀行金融電信協會（Society for Worldwide Interbank Financial Telecommunication, SWIFT）於今年3月宣布將與德意志銀行、星展銀行、匯豐銀行、渣打銀行、證券軟體供應商SLIB與新加坡交易所（Singapore Exchange,SGX）聯合於亞太地區展開建構於分散式帳簿技術（Distributed Ledger Technology ,DLT）之電子投票概念性驗證(Proof-of-Concept, PoC)，探究分散式帳簿技術是否能有效簡化股東權利之行使，以提高市場參與者效率。 目前實務上召集股東會耗費大量人力與時間成本，紙本投票流程繁雜且費時，股東表決權也經常因代理行使錯誤導致無法及時反應股東真意，因此業界希望可以透過將區塊鏈分散式帳簿技術應用於電子投票系統，改善股東會之透明度與自動化程度，提升股東會之效能及股東參與度。 SWIFT表示區塊鏈電子投票概念性驗證將於2019年上半年展開， 旨在體現四大目標： 測試與發行人和證券存託機構（Central Securities Depository）建立的投票解決方案，同時該方案係以許可制的私有鏈（private blockchain）儲存與管理數據資訊。 展現基於ISO 20022所為之混合解決方案之可行性，將訊息之傳遞與分散式帳簿技術結合，促進互通性並避免市場分裂。 電子投票的概念驗證將會在沙盒環境中測試SWIFT的應用程式代管（host）能力。 確認使用ISO 20022作為應用程式介面標準化之基礎，透過應用程式介面將儲存於分散式帳簿節點間資料分享給分類帳。 期望透過區塊鏈技術之應用，以金融創新的解決方案改善傳統上股東會礙於書面投票或代理流程繁瑣之不便利，將區塊鏈技術與ISO標準相互結合，建立系統化之創新電子投票解決方案，促進市場發行者與參與者密切合作。 我國金融監督管理委員會為強化股東權益之保護，落實電子投票制度，於 106年1月18日發布金管證交字第1060000381號函釋：「依據公司法第一百七十七條之一第一項規定，上市（櫃）公司召開股東會時，應將電子方式列為表決權行使管道之一」；又隨著智慧型手機與行動網路普及，電子投票可能成為未來股東會股東表決權行使趨勢之一，此次SWIFT與業界共同提出之區塊鏈電子投票發展或可作為未來我國電子投票實務運作之參考。
法國國家資訊自由委員會將推出符合GDPR的人工智慧操作指引（AI how-to sheets）法國國家資訊自由委員會（CNIL）於2023年10月16日至11月16日進行「人工智慧操作指引」（AI how-to sheets）（下稱本指引）公眾諮詢，並宣布將於2024年初提出正式版本。本指引主要說明AI系統資料集建立與利用符合歐盟一般資料保護規則（GDPR）之作法，以期在支持人工智慧專業人士創新之外，同時能兼顧民眾權利。 人工智慧操作指引主要內容整理如下： 1.指引涵蓋範圍：本指引限於AI開發階段（development phase），不包含應用階段（deployment phase）。開發階段進一步可分為三階段，包括AI系統設計、資料蒐集與資料庫建立，以及AI系統學習與訓練。 2.法律適用：當資料處理過程中包含個人資料時，人工智慧系統的開發與設計都必須確定其適用的法律規範為何。 3.定義利用目的：CNIL強調蒐集及處理個資時應該遵守「明確」、「合法」、「易懂」之原則，由於資料應該是基於特定且合法的目的而蒐集的，因此不得以與最初目的不相符的方式進一步處理資料。故明確界定人工智慧系統之目的為何，方能決定GDPR與其他原則之適用。 4.系統提供者的身分：可能會是GDPR中的為資料控管者（data controller）、共同控管者（joint controller）以及資料處理者（data processor）。 5.確保資料處理之合法性：建立AI系統的組織使用的資料集若包含個人資料，必須確保資料分析與處理操作符合GDPR規定。 6.必要時進行資料保護影響評估（DIPA）。 7.在系統設計時將資料保護納入考慮：包含建立系統主要目標、技術架構、識別資料來源與嚴格篩選使用…等等。 8.資料蒐集與管理時皆須考慮資料保護：具體作法包含資料蒐集須符合GDPR、糾正錯誤、解決缺失值、整合個資保護措施、監控所蒐集之資料、蒐集之目的，以及設定明確的資料保留期限，實施適當的技術和組織措施以確保資料安全等。 對於AI相關產業從事人員來說，更新AI相關規範知識非常重要，CNIL的人工智慧操作指引將可協助增強AI產業對於個資處理複雜法律問題的理解。