新加坡開始採行商業政府電子密碼制度
新加坡資通訊發展局（Infocomm Development Authority, IDA）宣布，自2016年9月15日起，商業政府電子密碼系統（Singapore Corporate Access，簡稱CorpPass）將正式開始運作，此一新的數位身分辨識功能將提供公司或其他法人向政府機關辦理線上業務時使用。企業目前所採用的是複合式的數位身分辨識機制，包括SingPass和E-Services Authorisation System等，而採行單一的辨識系統，除了可以帳密管理上的便利外，也可加強企業對員工應用政府數位服務的管理。
此外，由於像SingPass此類身分辨識機制，因為也可提供個人向政府辦理業務時使用，員工如果同時要利用其辦理公司業務時，就有可能會因為需要分享其個人帳密給同事，而增加了個人隱私上的風險。因此如果採用企業與個人事務分立的登入機制，也能更加保護企業與個人間的資訊安全。
此一制度將由2016年9月到2017年12月之期間內逐步推廣，第一階段推行期，包括新加坡智慧財產辦公室、貿易與工業部、國家環境局及新加坡海關等機關的服務都會採用此一系統，而在與企業參與伙伴與各試用者充分討論，取得相關反饋意見後，將陸續有更多的機關與服務加入此一制度。
蘇柏毓
專案經理 編譯整理
Introducing CorpPass for Businesses and other Entities to Transact online with the Government, IDA Singapore, https://www.ida.gov.sg/About-Us/Newsroom/Media-Releases/2016/Introducing-CorpPass-for-Businesses-and-other-Entities-to-Transact-online-with-the-Government (last visited Sep 13, 2016).
CorpPass to replace SingPass and EASY as firms' corporate digital identity, Singapore Business Review, Sep 1 2016, http://sbr.com.sg/information-technology/news/corppass-replace-singpass-and-easy-firms-corporate-digital-identity (last visited Sep 13, 2016).
在越來越多消費者擔心部分企業以進行大數據研究名義竊取、交易或透露個人資料之行為，侵犯消費者隱私情況下，中國政府已要求互聯網企業加強對個人資料之保護；這並非中國當局第一次要求互聯網企業加強數據隱私保護，中國消費者協會(China Consumers Association, CCA）亦曾示警，中國大量智慧型手機應用程式正在蒐集過多個人資料，包括但不限於用戶位置、聯絡人清單及手機號碼。 中國互聯網金融協會(National Internet Finance Association of China, NIFA)於 11月初發表聲明提及：「未經消費者同意，會員組織不得蒐集、利用或向第三方提供消費者個人資料。」、「所有會員機構都應承擔保護個人資料之個人責任。如發生問題，應立即予以改善並報告給協會……消費者風險警示亦應加強。」，該協會亦向所有會員機構提出警告，對數據隱私之改善措施應承擔個人責任。 中國互聯網企業讚揚AI工具可使用海量數據以增強消費者體驗之優點，然它們不得不靈活應對消費者對如何蒐集與利用個人資料日益增長之焦慮，而中國政府目前正起草制定有關個人數據隱私保護法律，以解決日常生活伴隨著多方數位體驗而生之敏感問題。
美國科羅拉多州通過《人工智慧消費者保護法》2024年5月17日，科羅拉多州州長簽署了《人工智慧消費者保護法》（Consumer Protections for Artificial Intelligence Act，Colorado AI Act，下簡稱本法），其內容將增訂於《科羅拉多州修訂法規》（Colorado Revised Statutes，簡稱CRS）第6篇第17部分，是美國第一部廣泛對AI規範的法律，將於2026年2月1日生效。 本法旨在解決「高風險人工智慧系統」的演算法歧視（Algorithmic Discrimination）的問題 ，避免消費者權益因為演算法之偏見而受到歧視。是以，本法將高風險AI系統（High-risk Artificial Intelligence System）定義為「部署後作出關鍵決策（Consequential Decision）或在關鍵決策中起到重要作用的任何AI系統」。 而後，本法藉由要求AI系統開發者（Developers）與部署者（Deployers）遵守「透明度原則」與「禁止歧視原則」，來保護消費者免受演算法歧視。規定如下： (一)系統透明度： 1.開發者應向部署者或其他開發者提供該系統訓練所使用的資料、系統限制、預期用途、測試演算法歧視之文件以及其他風險評估文件。 2.部署者應向消費者揭露高風險人工智慧系統的預期用途，也應在高風險人工智慧系統做出決策之前向消費者提供聲明，聲明內容應該包含部署者之聯絡方式、該系統的基本介紹、部署者如何管理該系統可預見之風險等資訊。 (二)禁止歧視： 1.開發者應實施降低演算法歧視之措施，並應協助部署者理解高風險人工智慧系統。此外，開發者也應該持續測試與分析高風險人工智慧系統可能產生之演算法歧視風險。若開發者有意修改該系統，應將更新後的系統資訊更新於開發者網站，並須同步提供給部署者。 2.部署者應該實施風險管理計畫，該風險管理計畫應包含部署者用於識別、紀錄降低演算法歧視風險之措施與負責人員，且風險管理計畫應定期更新。在制定風險管理計畫時，必須參考美國商務部國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）的《人工智慧風險管理框架》（AI Risk Management Framework, AI RMF 2.0）與ISO/IEC 42001等風險管理文件。 美國普遍認為科羅拉多州的《人工智慧消費者保護法》為目前針對人工智慧系統最全面之監管法規，可作為其他州有關人工智慧法規的立法參考，美國各州立法情況與作法值得持續關注。
「品牌台灣」計畫啟動 業界攜手成立品牌台灣創投基金台灣產業近年來因製造的附加價值降低，基於產業發展前景考量，過去台灣資源的配置太偏重製造，未來產業發展應朝品牌行銷與研發智財領域發展，以台灣有限的資源才能創造更高的附加價值。 為推動更多台灣產業朝品牌之路邁進，並期許台灣有更多的品牌企業能夠在國際上發光發熱，成為國人的驕傲，因此，宏碁創辦人、智融集團董事長施振榮出面號召，在與經濟部及外貿協會、諸多產業、投資界先進共同討論後，決定籌設一個以專業品牌行銷事業為投資對象的創投基金。外貿協會、智融集團於 3 月 21 日 正式對外說明「品牌台灣創投基金」的募資計畫，預計將募集 20 億元資金投資台灣品牌企業。目前行政院開發基金與經濟部貿易推廣基金也正在評估這項投資計畫，主辦單位並積極爭取有意投資品牌事業的民間企業共襄盛舉，希望帶動台灣品牌事業的發展。 「品牌台灣創投基金」是台灣第一個為發展品牌而將成立的基金，除了催生台灣產業轉型，發展品牌風氣外，也是有鑑於國內的創投多以技術作為投資取向，較缺乏針對微笑曲線右端之品牌事業的投資，因此希望以此專門投資品牌事業的基金，帶動國內品牌事業投資的新風潮。 未來品牌基金的投資對象，將專注於品牌行銷事業的投資，投資台灣具發展優勢的產業，且其產品、服務及營運模式要具有實現品牌國際化的機會，因此相當注重被投資企業的國際行銷能力。此外，未來基金投資的對象將不限於台灣地區，只要是品牌經營之核心能力在台灣，並且能夠建立國際級的品牌，且以提升台灣整體形象及價值的企業，都是投資考量的對象。
新加坡科技與研究局針對未來工廠提出研究規劃及方向新加坡科技與研究局（Agency for Science, Technology and Research）於2017年7月26日提出未來工廠（Toward the factories of the future）概念及相關研究方向，自動化（Automation）、機器人（robotics）、先進電腦輔助設計（advanced computer-aided design）、感測和診斷技術（sensing and diagnostic technologies）將徹底改變現代工廠，可製造的產品範圍廣泛，從微型車乃至於飛機皆可生產。積層製造（Additive Manufacturing），又稱3D列印（3D printing），可使用單一的高科技生產線來創造許多不同的產品項目，而不需要傳統大規模生產的設計限制和成本，伴隨未來高效能電腦和感測技術之進步，積層製造速度也會隨之加快。而智慧工廠（smart factories）將與物聯網（IOT）、雲端計算（cloud computing）、先進機器人（advanced robotics）、即時分析（real-time analytics）與機器學習（machine learning）等技術與積層製造技術結合，將大為提升生產速度及產量。 為加速及改善積層製造的製程，最重要的方法之一，是使用材料物理學的基本原理來模擬製造過程，而近期更引進跨學科之研究，「模擬」最終產品化學成分和機械性能的微觀結構。因積層製造是一個複雜又困難的過程，透過變化既有規則之模擬（Game-Changing simulations），若建立完成模型且模擬成功，將成為積層製造的殺手級技術。在未來的五到十年，我們將看到更多的零件從積層製造技術生產出來，而且這種技術有機會成為未來工廠的生產基礎。由於現行材料及製造流程與機器必須配合一致，些許的差異皆會生產出不同品質之產品，故未來積層製造工廠的結果穩定重現性（repeatability）和標準化（standardization），將是產品商業化的主要障礙與挑戰。