何謂芬蘭「SHOKs」？
2006年芬蘭研究創新委員會在其創新政策倡議中指出，為結合產學研就重大發展領域進行長期合作，加速該國公私合作投入創新過程 Public-Private Partnerships (PPP)，故以非營利性有限公司型態成立科學技術創新策略中心（Strategic Centres for Science, Technology and Innovation, SHOKs）。
SHOKs的計畫經費主要由芬蘭技術處（Tekes）提供補助，惟政府補助比例上限：最高上限75%，必要時Tekes可減少補助以符合上述比例。2008年到2014年用於補助研究計畫金額總和為5.45億歐元。
SHOKs科研計畫成果智財權歸屬及運用規定概述如下：
一、既有智慧財產權歸屬及運用：
1.參與者共同執行研究計畫不影響其既有智慧財產權之歸屬。
2.參與者之既有智慧財產權，若屬其他共同參與者執行計畫有必要者，應依無償或FRAND原則對其他共同執行研究計畫之參與者進行授權。
3.與執行計畫目的無關之既有智慧財產權使用，應另行協商授權事宜。
二、計畫成果智慧財產權歸屬：
1.歸屬於產出成果之一方，但如成果是多方參與者共同產出，原則上共有，但可另約定僅歸屬一方。
2.非SHOKs股東對研發成果產出有重大貢獻者，該研發成果亦可歸屬於該非SHOKs股東。
三、計畫成果智慧財產權之運用：
1.參與者為研究機構者，應向欲運用其研發成果之企業參與者進行移轉或授權時，收取相當於市場價格的補償金。
2.研究計畫參與者得無償取得相同及全球範圍之成果使用權，但除研究機構外不得再授權。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
劉憶成
法律研究員 編譯整理
美國的情報分析員一等兵布蘭德利.曼寧(Brandly Manning)，被控訴22項包括通敵罪、非法取得並散布外交及軍事機密的文件給「維基揭密」網站等妨害國家安全罪名，現被拘禁在馬里蘭州的米德堡。 曼寧一審由軍事法院審理，但軍事上訴審法院認為管轄權有爭議，為決定是否繼續適用軍事法院的審理程序，今年10月10日舉行預審聽證會，由五人一組的普通法院法官受理。同時，維基解密、憲法人權中心、美聯社等新聞媒體，均要求軍事法庭依憲法第一修正案，提供曼寧案的相關卷宗資料，但政府發言人查得費雪上尉（Captain Chad Fisher）表示，第一憲法修正案沒有絕對的效力，也未賦予法院公開卷宗的義務。若記者和大眾想獲得案件的文件資料，可透過「情報自由法」申請。但依「情報自由法」的申請程序非常冗長，而且美聯社和曼寧的辯護律師大衛.庫姆斯（david Commbs）的申請都已遭拒絕，律師大衛只能在私人網誌上向關心曼寧案的民眾公布案件進度和內情。 憲法人權中心的律師Shayana Kadidal 表示，不公開卷宗資料，就算參與了聽證會也無法理解案件的真實面貌，而無法做出準確的報導。但軍事法院對於憲法人權中心、新聞媒體及公眾要求公開法庭卷宗的訴求依然無動於衷。軍方和憲法人權中心將在之後會提交聲請，解釋為何他們認為軍事上訴審法院有權裁決卷宗是否公開。 曼寧下次庭期是明年2月4日，若通敵罪成立，曼寧將會被判終身監禁。
簡介日本「u-Japan政策」 美國眾議院通過網路保護法美國眾議院於2015年4月22日以307票同意，116票反對，通過網路保護法（The Protecting Cyber Networks Act）。本法之立法目的在於移除法規障礙，美國公司藉此將得以與其他公機關或私人分享資安威脅的相關資訊，以防範駭客攻擊。 本法之重點內容主要係為對於網路威脅指標與防禦辦法之分享。依網路保護法第102條與第104條之規定，分享的客體包括「網路威脅指標」（cyber threat indicator）與「防禦辦法」（defensive measures），分享之對象則分為非聯邦機構（non-Federal entities）以及（國防部或國安局之外的）適當之聯邦機構（appropriate Federal entities）。本法第102條規定，在符合機密資訊、情報來源與方法、以及隱私及公民自由之保護下，國家情報總監（the Director of National Intelligence, DNI）經與其他適當聯邦機構諮商後，應展開並頒布相關程序，以促進下列事項之進行：「（一）與相關非聯邦機構中具有適當安全權限之代表，及時分享（timely sharing）聯邦政府所有之機密網路威脅指標；（二）與相關非聯邦機構及時分享聯邦政府所有，且可能被解密並以非機密等級分享之網路威脅指標；（三）於適當情況下與非聯邦機構分享聯邦政府所有，且與該些機構即將或正在發生之網路安全威脅（cybersecurity threat）有關之資訊，以防止或降低該網路安全威脅所造成之負面影響。」 以及，對於隱私權與公民自由之保障亦非常重要，就隱私權與公民自由之保障，網路保護法主要在第103條第4項設有相關規定。對於資訊安全，該項第1款規定，依本法第103條之規定進行資訊系統之監控、執行防禦辦法、或提供或取得網路威脅指標或防禦辦法之非聯邦機構，應實施適當之安全管控，以保護該些網路威脅指標或防禦辦法免遭未經授權之近用或取得。同項第2款則更進一步規定了特定個人資料在一定條件下應被移除。該款規定，依本法進行網路威脅指標分享的非聯邦機構，於分享前應合理地對該網路威脅指標進行復核，以評估該指標是否含有任何令該機構合理相信（reasonably believes）與網路安全威脅非直接相關，且於分享時（at the time of sharing）屬於特定個人之個人資訊或指向特定個人之資訊，並移除該等資訊。
全美各州醫療委員會聯合會發布人工智慧（AI）治理指引，並要求醫師為AI之利用結果負最終責任全美各州醫療委員會聯合會（The Federation of State Medical Boards, FSMB）於2024年4月發布「引導人工智慧以負責任與符合倫理方式融入臨床實務」（Navigating the Responsible and Ethical Incorporation of Artificial Intelligence into Clinical Practice）指引，明確概述醫師於利用AI協助提供照護時可採取之步驟，以履行其倫理與專業職責，期能藉此降低對患者造成傷害之風險；本指引之特色在於，其要求醫師為AI之利用結果負最終之責任。 FSMB 向各州醫療委員會與其他利害關係人所提供之原則與建議如下，以支持對包含AI之臨床照護進行負責任與符合倫理之監管： （1）透明度與揭露（Transparency and Disclosure）： 應要求維持於醫療照護領域使用AI之透明度；各州醫療委員會應制定明確之指導方針，向患者揭露AI之使用情況，其有助於患者與醫師之理解，但不會造成不必要之行政負擔；FSMB 應制定文件，詳細說明最常用之AI工具之功能與局限性，以協助醫療委員會發揮監管者之角色，並應制定常見問題與最佳實務文件，作為提供照護時利用AI方面關於透明度之資源。 （2）教育與理解（Education and Understanding）： FSMB及其於醫學教育界之合作夥伴，應為醫師、醫療委員會與患者，確認有關醫療照護中AI之結構化教育資源，該等資源應包括協助瞭解AI如何運作、其優點、潛在風險以及對患者照護之影響。 （3）負責任之使用與問責（Responsible Use and Accountability）： 開發人員應協助醫師瞭解何時、以及如何於患者之照護中利用AI工具；選擇AI工具支援臨床決策之醫院系統、保險公司或其他機構應向醫師提供有關AI工具之教育、存取各工具之性能報告，並應設計一個定期檢視工具功效的流程；AI工具應以得使各州醫療委員會能稽核與理解之方式設計，以便適當評估依賴工具輸出結果之醫師是否偏離照護標準（standard of care）；FSMB 應支持各州醫療委員會針對臨床醫師如何負責任、可問責地使用AI之解釋。 （4）公平性與近用（Equity and Access）： 應努力確保所有患者皆能公平地近用AI帶來之好處；FSMB與各州醫療委員會致力於以下原則：醫療人員所提供之照護是公平的、且不受基於種族、民族或其他形式歧視之偏見影響；FSMB應與其他利害關係人一起理解並解決演算法偏差問題。 （5）隱私與資料安全（Privacy and Data Security）： AI工具之開發者必須實施嚴格之保護措施，以保護AI開發與評估時所利用之患者資料，通常情況下應告知患者資料如何被利用，且FSMB應與行業利害相關人一起制定AI系統使用與散布患者資料之政策，包括針對AI開發或評估中使用之患者資料之最低資料保護措施。 （6）監督與監管（Oversight and Regulation）： 各州醫療委員會必須保留對於提供醫療服務時，不當應用AI工具之醫生進行紀律處分之權力，其包括問責議題之考慮，特別是當AI系統變得更加自主時；各州醫療委員會應審查其管轄範圍內如何對「醫療行為」（practice of medicine）進行法律定義，以確保對提供醫療照護、人力或其他方面進行持續之監管監督。 （7）法律法規之持續審查與調整（Continual Review and Adaptation of Law and Regulations）： 各州醫療委員會應在FSMB之支持下，隨著AI之不斷發展，持續檢視與更新與AI相關之指引與法規；政策制定者應考慮AI對基本法律原則的影響，例如醫療行為之定義以及AI對企業醫學實務之影響；FSMB 應建立一個專門團隊，持續檢視與調整AI指引與法規。 本指引指出，AI工具通常無能力取代醫師之專業判斷、道德責任或對州醫療委員會之責任，醫療行為中之關鍵職業責任始終為確保診斷、臨床決策與建議不存在偏差。與用於診斷或治療疾病之任何其他工具或鑑別方法相同，醫療專業人員有責任確保基於證據結論之準確性與真實性，因此於將AI系統用於患者照護前，醫師應以合理努力識別與解決偏差（如虛假或不準確之資訊等）。