何謂「ERIC」？
為加強歐盟及各成員國的研究基礎設施合作，從發展政策方面，於2002年成立「歐洲研究基礎設施策略論壇」(European Strategy Forum on Research Infrastructures, ESFRI)協助各會員國統籌規劃RIs(Research Infrastructures, RIs)的發展藍圖。在法律層面，於2009年通過「第723/2009號歐盟研究基礎設施聯盟法律架構規則」(COUNCIL REGULATION (EU) No 723/2009 of 25 June 2009 on the Community legal framework for European Research Infrastructure Consortium (ERIC)，使各歐盟會員國、夥伴國家、非夥伴國家之第三國家或跨政府國際組織等對於分散的RIs整合起來後，可向歐盟執委會提出申請，依該號規則取得法律人格，成立「歐盟研究基礎設施聯盟」(European Research Infrastructure Consortium, ERIC)，且可為權利得喪變更之主體，更可與他方簽訂契約或成為訴訟當事人，使其具有自我經營管理之能力。
截至目前為止(2015年9月)，歐盟的RIs正式成立11個ERIC，並且透過國際間合作將RIs做更有效率之使用。國際上近年來創新研發競爭激烈，歐盟執委會為了持續推動建置世界級歐洲研究區域(European Research Area, ERA)，無論在資金面、政策面及法律層面均有積極作為，在強化歐盟RIs同時促進國際科技研發合作，俾使歐盟於研發創新的領域保持世界領導之地位，歐盟未來仍會持續推動各個重要研發領域的ERIC，ERIC對於整合歐盟各國重大RIs負有重要使命。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
911 恐怖攻擊以來，美國持續加強國土安全保護，而為保障國家安全及科技競爭力，美國商務部（ US Department of Commerce ）原本打算制定安全管制規定， 對來自敏感國家之外國科學家， 限制其 使用部分的實驗研究設備。所謂敏感國家（ countries of concern ），包括巴基斯坦、印度、俄羅斯及中國，來自於這些國家的科學研究人員若要在美國境內的從事特定實驗研究，因而需要使用特定設施設備者（主要是可用於軍事用途者），不論研究設施設備是屬於聯邦或民間所有，在開始操作、進行安裝、維護與修繕等之前，必須先向美國政府提出申請始可近用。 現行美國有關技術管制規定主要係針對敏感科技的出口，商務部自 2004 年起，即打算推動修正此等規定，進一步將部分可用於軍事用途之研究設施設備予以立法管制，從美國政府所公布的管制清單來看，其涵蓋範圍甚廣，從化學、雷射到細菌培養等各領域之研究設施設備，均涵蓋在內，故商務部此項修法計畫一經公開，立即震撼外界，除學術界及產業界強烈外抨擊，就連聯邦實驗室也大表反對。反對意見多認為，預計的修正規定將會破壞大學校園中之開放精神，影響科學自由的研究環境；而研究設施設備近用之事前許可制，亦將造成學界與業界的負擔；甚至可能阻礙未來大學或業界延攬外國科技人才參與研究計畫之進行，長期而言，實將會戕害美國的國際競爭力。 面對各界反對聲浪，為避免降低研究型企業之生產力，美國商務部在今年 5 月底宣布取消原來的立法管制計畫，不過，商務部將會召集產學研各界專家，組成一個十二人的委員會，持續就實驗室安全管制的問題交換意見，期能獲致更有效之解決之道。
歐洲專利局（EPO）專利申請案件數量持續增加歐洲專利申請案件於2015再次創下新高，達到279,000件之多，較2014年多了近5000件，前五名的國家分別是；美國、德國、日本、法國、荷蘭。當中，向European Patent Office (EPO，歐洲專利局)提出專利申請的就有160,00o件（2014年為152700件），其中美國以及中國的專利申請案件數量頗具貢獻，較2014年增加了16.4%以及22.2%。此數據顯示了全球商業對於專利保護的重視。 EPO 負責人Benoît Battistelli 對此表示，這代表著歐洲不儘有著高度吸引力的科技市場使企業以及研發者爭相投入，更是全球創新能量的核心。 像是義大利和西班牙是在他們近四年來表現最好的一年，專利申請案件分別成長了9%、3.8%；同時，比利時為5.9%、英國為5.7%、荷蘭為3.3%、瑞士為2.6%。甚至也有大幅成長的國家，波蘭成長17.8%、立陶宛成長62.5%。不過，部分國家專利申請案件數量卻是持續下滑，德國下降了3.2%、芬蘭下降8.3%、丹麥下降2.7%。 另外，值得一提的是，不僅是非歐洲當地企業在歐洲的專利申請案件數量有所增加，歐洲當地企業或是研發者於歐洲以外地區的專利申請案件數量也有亮眼的表現，再次顯現了歐洲的創新潛力。 以產業別觀之，醫學科技相關專利申請案數量再次位於EPO中的第一名，成長了11%，引擎相關專利成長18%、 藥學相關專利成長10%、電腦相關專利成長8%。 然而，這樣的成長都與接下來在歐盟會員國之間要實施的單一專利政策有著高度關聯性。單一專利目前由EPO執行，相關的準備已於2015年就緒，包含內部結構的調整，以達到高效率高品質的專利審查過程（去年僅有48%的申請案成功取得歐洲專利）。 當中還有統一專利法庭的設置（United Patent Court），而真正的落實就等德國和英國國內進一步批准United Patent Court Agreement 。EPO對此表示樂觀的態度，認為2016年將會完成所有程序。 最後，歐洲專利開始在歐洲以外地區生效，版圖逐漸擴大。摩洛哥和摩爾多瓦在去年3月、11月都陸續成為非EPO會員卻簽署EPO相關協議，使得該協議法律效果於其國內產生效力。相信這樣的單一專利體制將會對我國有意進入歐洲市場的企業有所助益。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）。
英國發布《資料主體近用權指引》說明資料近用權法遵重點及實例解析英國資訊委員辦公室（Information Commissioner’s Office, ICO）於2020年10月21日發布《資料主體近用權指引》（Guidance of Right of access），針對資料主體行使資料近用權之請求（Data Subject Access Request, DSAR），受請求之機構應如何進行識別判斷、簡化處理方式，以及特殊例外情況等法遵重點提供指導方針，並進行實例說明解析，以幫助受請求之機構在面臨資料主體之近用權請求時能快速且有效的處理。 英國「個人資料保護法」（The Data Protection Act 2018）依據歐盟「一般資料保護規則」（GDPR）於2018年重新修訂，其中資料近用權更是對於資料主體相當重要的基本權利，進而影響受請求之機構必須了解如何有效率的處理資料近用權之請求，並確實履行其在法規上所要求的保護義務，主要分為三點： 在資料主體確認其資料近用權所欲請求的範圍之前，受請求之機構依法應回覆時限應予以暫停，以利受請求之機構能有更充裕完整的時間釐清及回應資料主體之近用權請求。 為了避免受請求之機構耗費大量時間判斷何謂「明顯過度之請求」（manifestly excessive request），該指引提供相關定義說明及判別標準。 針對「明顯過度之請求」收取處理費用所包含的項目，例如受請求之機構處理請求所增加人力行政成本，在受請求之機構收取處理費用時可將其納入斟酌。
美國加州「Asilomar人工智慧原則決議」美國加州議會於2018年9月7日通過Asilomar人工智慧原則決議（23 Asilomar AI Principles, ACR-215），此決議表達加州對於「23條Asilomar人工智慧原則」之支持，以作為產業或學界發展人工智慧、政府制定人工智慧政策之指標，並提供企業開發人工智慧系統時可遵循之原則。依此法案所建立之重要指標如下： （1）於研究原則上，人工智慧之研究應以建立對於人類有利之人工智慧為目標。 （2）於研究資助上，人工智慧之研究資助應著重幾個方向，如：使人工智慧更加健全且可抵抗外界駭客干擾、使人工智慧促進人類福祉同時保留人類價值以及勞動意義、使法律制度可以順應人工智慧之發展。 （3）於科學政策之連結上，人工智慧研究者與政策擬定者間應有具有建設性且健全之資訊交流。 （4）於研究文化上，人工智慧研究者應保持合作、互信、透明之研究文化。 （5）於安全性上，人工智慧研究團隊應避免為了研究競爭而忽略人工智慧應具備之安全性。 （6）人工智慧系統應該於服務期間內皆具備安全性及可檢視性。 （7）人工智慧系統之編寫，應可使外界於其造成社會損失時檢視其出錯原因。 （8）人工智慧系統如應用於司法判斷上，應提供可供專門人員檢視之合理推論過程。 （9）人工智慧所產生之責任，應由設計者以及建造者負擔。 （10）高等人工智慧內在價值觀之設計上，應符合人類社會之價值觀。 （11）高等人工智慧之設計應可與人類之尊嚴、權利、自由以及文化差異相互調和。 （12）對於人工智慧所使用之資料，其人類所有權人享有擷取、更改以及操作之權利。 （13）人工智慧之應用不該限制人類「客觀事實上」或「主觀知覺上」之自由。 （14）人工智慧之技術應盡力滿足越多人之利益。 （15）人工智慧之經濟利益，應為整體人類所合理共享。 （16）人類對於人工智慧之內在目標應享有最終設定權限。 （17）高等人工智慧所帶來或賦予之權力，對於人類社會之基本價值觀應絕對尊重。 （18）人工智慧所產生之自動化武器之軍備競賽應被禁止。 （19）政策上對於人工智慧外來之發展程度，不應預設立場。 （20）高等人工智慧系統之研發，由於對於人類歷史社會將造成重大影響，應予以絕對慎重考量。 （21）人工智慧之運用上，應衡量其潛在風險以及可以對於社會所帶來之利益。 （22）人工智慧可不斷自我循環改善，而可快速增進運作品質，其安全標準應予以嚴格設定。 （23）對於超人工智慧或強人工智慧，應僅為全體人類福祉而發展、設計，不應僅為符合特定國家、組織而設計。