美國「潔淨能源製造推動方案」
美國的「潔淨能源製造推動方案」(Clean Energy Manufacturing Initiative, CEMI) 係由能源部自2014年起推動，目標是在強化美國製造業之競爭力的同時，促進經濟成長與能源目標及能源安全的達成。潔淨能源製造推動方案係以創新及排除市場障礙為核心目標，相關行動包括：(一)技術研發：能源部在推動方案下針對製造業的研發提高補助金額；(二)新型創新模式：推動方案旨在透過公私夥伴計畫與製造創新量能的提生，促進美國境內潔淨能源製造創新基礎設施之共享；(三)競爭力分析：經由競爭力分析挹注研發投資與確認對於潔淨能源製造而言至關重要之助力與阻力；(四)溝通與意見徵詢：推動方案特別強化與利害關係人間的廣泛對話，以修正其推動策略，並確認政府與民間部門能經由哪些途徑以共同合作來提升美國在潔淨能源製造上之競爭力；(五)能源生產力之技術支援：能源部向製造商進行能源生產力資源上的投資，這當中包括技術支援與市場領銜計畫。在我國之相關發展上，2015年11月26日於北京舉辦之「兩岸工業發展和合作論壇」，經濟部工業局表示，論壇聚焦於智慧製造與綠色製造，兩岸可針對工業發展過程中，例如材料、監控、生產流程等方面，整合雙方技術特點共同解決。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
日本本土所栽培且有登記證照的農作物種子被拿到中國、南韓等地的案例日增，日本政府除了將提高取得品種證照者的收入之外，在六月即將完成的「智慧財產權二00六」報告中，日本政府也將擬定品種保護制度，明示未來在農業領域應該如何因應日本本土研發、栽培的農作物品種，被擅自拿到海外利用。 蔬果等種子很容易被攜帶到海外，通常在外國都遭違法大量栽培，然後再回銷日本，尤其近年來這種例子激增，迫使日本政府不得不思考對策。日本政府打算針對開發植物新品種的人或團體，根據現行的種苗法給予「育種家權利」。日本農林水產省並呼籲中、韓等亞洲國家，應該趕緊制訂完備的法令，禁止日本開發的品種未經許可被擅自生產、販售。
美國行動健康照護新近法制趨勢─兼論對我國法之觀察與建議 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
歐盟設立歐洲研究院（European Research Council）對前瞻性研究提供經費補助歐盟最近宣布其新設立的歐洲研究院（European Research Council, ERC)，自2月底開始運作。ERC是依據歐盟第七期研發綱要計畫（Seventh Framework Programme for Research and Technological Development, FP7）下之子計畫－”理念”計畫（"Ideas" programme）所設立。2006年底通過的歐盟第七期研發綱要計畫，揭示歐盟在2007至2013年間的科技研發政策、研發投入的重點領域與經費挹注情形。與PF6相較，PF7經費大幅成長，每年平均成長至少達40％，單是2013年一年，經費成長更高達75％。 ERC是第一個泛歐的經費補助機構，設立目的是為了贊助前瞻科學領域的研究活動。在設立第一年，歐盟挹注於ERC的經費即高達3億歐元，在FP7計畫的七年期間，ERC總計取得7.5 billion的經費。隨著ERC的設立，歐盟首度有了專為前瞻性研究量身訂作的經費補助運作機制，亦即交由歐洲科學界菁英，也就是由22位聲譽卓著的科學界菁英所組成的科學諮詢會（Scientific Council）自主管理，官僚系統不得對之表示意見。 歐盟希望藉由ERC的設立，促使科學界得以對最具有原創性的科學想法深入研究，以突破當前之知識界線，進而協助解決歐盟在社會、環境、經濟面所面臨之挑戰。