何謂「Spitzencluster-Wettbewerb」？
Spitzencluster-Wettbewerb由德國聯邦教育與科學部（Bundesministerium für Bildung und Forschung，BMBF）自2007年起開始推行，屬該國高科技戰略2020（hightech-strategie 2020）之政策配套措施之一，更是歐盟發展歐洲研發區位計畫（European Research Area）之一環。所謂聚落係建立在德國傳統工業區位分布上，利用群聚效應因應產業技術發展的複雜問題（產業問題非單一技術可解決），使各具專長之學研機構與企業共同分享產業問題研議出解決方案，分擔研發風險與成本等，增強合作效率，促進產業創新及升級。聚落多以成立協會（association）為主，平均每一聚落有近70個企業參與，原則上開放跨國參與者參與聚落之產學合作，並對會員收取會費。
本計畫作為重要的區域產學研合作計畫，乃承襲自德國過去不斷推動的區域產學研合作計畫，其特色是採取競爭方式選出德國境內優秀之聚落，並補助其相關研發計畫。自2007年至2015年間，已有三次選拔，並選出共15個領先聚落，分別涉及領域橫跨航太、資通訊、能源、生技等技術發展。至2015年為止總計已補助超過1300個計畫。2015-2017年將規劃有三次選拔，每回合挑選至多10個聚落獲得補助。目前本計畫已補助3.6億歐元預算，至2017年底將再投入5億歐元預算。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
華盛頓特區於今〈2010〉年8月5日由阿肯薩州及維及尼亞州參議院議員Pryor及John Rockefeller所倡議之「個人資料安全及外洩通報法」〈Data Security and Breach Notification Act of 2010〉，其旨趣，在於統一美國各州不同個資外洩通報法，並嘗試為消費者個人資料之安全及隱私設定全國性的標準。 Pryor法案曾於2007年提出，惟當時未能通過，其立法緣由係為處理美國各州、聯邦及國際間政府對個資安全與日俱增之重視。其規範內容，在要求處理及儲存消費者私人資訊，諸如「社會安全碼」〈social security numbers〉之企業，一旦發生資料外洩事件，需對國家提出通報，如該事件對消費者產生現實的「身分盜竊」〈identity theft〉或「帳戶詐欺」〈account fraud〉風險，則應於發現個資外洩六十日內通知受影響之消費者。 Pryor法案之適用對象甚廣，故有認為，該法一旦通過，其將成為繼美國金融服務法〈the Gramm-Leach-Bliley Act，簡稱GLBA〉後的模範法典，其適用對象包括受GLBA規範之金融機構及任何個人〈any individual〉、合夥〈partnership〉、公司〈corporation〉、信託〈trust〉、工地產產業〈estate〉、合作社〈cooperative〉、協會〈association〉、維持或傳送「敏感的會計資訊」或「敏感的個人資訊」之業主〈entity that maintains or communicates “sensitive account information” or “sensitive personal information”〉，但並不包括任何政府辦事處或其他聯邦、州政府單位、地方政府〈any agency or other unit of the federal,state, or local government〉或任何其下所再劃分之單位〈any subdivision thereof〉。 惟此一倡議中之資料安全立法不論法令遵循或執行皆有一定難度，因該法雖要求對超出「損害門檻」之資料外洩需對消費者通報，但對「損害門檻」並無明確定義。此外，受影響之企業似無實行適當風險評估之誘因，除需耗費大量成本評估外洩事件是否超過損害門檻外，尚需面臨企業名譽受損與客戶不滿之損失，在個資外洩要素風險指導原則付之闕如之情形下，企業恐無法客觀地評估自身個資外洩之風險。故有建議，解決之道，應明定損害門檻，並聘請外部專家或使用市場新工具，訂定客觀的指導原則，使企業在處理個資外洩問題時能減輕混亂及鼓勵評估結果的一致性並縮短風險評估的時間。 就資訊安全部分，此法案揭櫫於其通過一年內，美國商務、科學及交通委員會〈Committee on Commerce, Science, and Transportation〉應頒布規定，要求擁有或處理含有個人資料或契約之企業，必須建立並執行蒐集、使用、出售，及其他傳播、維持個人資訊之資訊安全政策，以達保護個人資料之目的。
歐盟發布新人工智慧規範，以風險程度判斷防止科技濫用歐盟執委會於2021年4月21日提出「人工智慧規則」（AI regulation）草案，成為第一個結合人工智慧法律架構及「歐盟人工智慧協調計畫」（Coordinated Plan on AI）的法律規範。規範主要係延續其2020年提出的「人工智慧白皮書」（White Paper on Artificial Intelligence）及「歐盟資料策略」（European Data Strategy），達到為避免人工智慧科技對人民基本權產生侵害，而提出此保護規範。 「人工智慧規則」也依原白皮書中所設的風險程度判斷法（risk-based approach）為標準，將科技運用依風險程度區分為：不可被接受風險（Unacceptable risk）、高風險（High-risk）、有限風險（Limited risk）及最小風險（Minimal risk）。 「不可被接受的風險」中全面禁止科技運用在任何違反歐盟價值及基本人權，或對歐盟人民有造成明顯隱私風險侵害上。如政府對人民進行「社會評分」制度或鼓勵兒童為危險行為的語音系統玩具等都屬於其範疇。 在「高風險」運用上，除了作為安全設備的系統及附件中所提出型態外，另將所有的「遠端生物辨識系統」（remote biometric identification systems）列入其中。規定原則上禁止執法機構於公眾場合使用相關的生物辨識系統，例外僅在有目的必要性時，才得使用，像尋找失蹤兒童、防止恐怖攻擊等。 而在為資料蒐集行為時，除對蒐集、分析行為有告知義務外，也應告知系統資料的準確性、安全性等，要求高度透明化（Transparency obligations）。不只是前述的不可被接受風險及高風險適用外，有限風險運用中的人工智慧聊天系統也需要在實際和系統互動前有充足的告知行為，以確保資料主體對資料蒐集及利用之情事有充足的認知。 在此新人工智慧規範中仍有許多部份需要加強與討論，但仍期望在2022年能發展到生效階段，以對人工智慧科技的應用多一層保障。
循環型採購（Circular Procurement）相較於綠色採購（Green public procurement, GPP）所揭櫫的於採購產品、服務或勞務時選擇於其生命週期中對於環境造成衝擊較小者，循環型採購（Circular Procurement）可說是在綠色採購的基礎上，加入循環經濟（Circular Economy）強調最大化資源利用效率的概念，使對於環境的影響與衝擊並非唯一的標準，而應考量產品、服務或勞務對資源的利用效益。 歐盟執委會於2017年10月發布《循環經濟公共採購範例與指引》（Public Procurement for A Circular Economy: Good Practice and Guidance），其中指出循環型採購的意義在於促進歐盟邁向循環經濟轉型，藉由循環型採購所創造的需求，達成循環經濟所強調封閉資源循環（Closing the Loop）以最大化資源利用效率的概念，並肯認政府採購為推動循環經濟轉型的重要誘因之一。 具體的循環型採購做法，包含選擇具高度資源循環利用性的產品，例如可維修、再利用或利於回收再循環的產品，以及以採購服務代替採購硬體等，透過循環型採購對於資源利用效率的重視，支持符合循環經濟概念的產品設計、研發技術與商業模式等創新成果，與提出這些解決方案的企業或團隊，進而達成促進社會邁向循環經濟轉型與永續發展的目標。
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