何謂日本「大學共同利用機關法人」
所謂「大學共同利用機關法人」，係指日本於《國立大學法人法》（国立大学法人法）中，以設置大學共同利用機關為目的，依該法之規定設置之法人。而所謂「大學共同利用機關」，依該法之規定，則係指有關在該法所列舉之研究領域內，為促進大學學術研究之發展而設置，供大學院校所共同利用之實驗室。日本利用大學共同利用機關法人之設置，將大型研發設施設備，以及貴重文獻資料之收集及保存等功能賦予大學共同利用機關，並將其設施及設備，提供予與該大學共同利用機關進行相同研究之大學教職員等利用。
目前登錄於日本文部科學省之大學共同利用機關法人包括了「大學共同利用機關人類文化研究機構」（大学共同利用機関法人人間文化研究機構）、「大學共同利用機關自然科學研究機構」（大学共同利用機関法人自然科学研究機構）、「大學共同利用機關高能量加速器研究機構」（大学共同利用機関法人高エネルギー加速器研究機構），以及「大學共同利用機關資訊與系統研究機構」（大学共同利用機関法人情報・システム研究機構）等四者。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
李祖劭
法律研究員 編譯整理
國家音樂出版組織(National Music Publishers’ Association，簡稱NMPA)中8家音樂出版業者在2010年6月16日對LimeWire提起著作權侵權訴訟。8家出版業者包含EMI Music Publishing, Sony/ATV Music Publishing, Universal Music Publishing Group(環球), Warner/Chappell Music, Inc.(華納), Bug Music, MPL Music Publishing, Peermusic and The Richmond Organization.等唱片公司，被告LimeWire是知名的檔案共享線上服務網站。原告指出被告大量的侵害原告的音樂著作，因此要求賠償。 NMPA表示本案和上個月13家音樂公司和美國唱片業協會(Recording Industry Association of American，簡稱RIAA)對LimeWire的著作權訴訟是相關聯的案件。美國地方法院法官於上個月就RIAA和LimeWire一案作出判決，法官認定LimeWire公司及負責人侵害著作權，且構成不公平競爭。13家公司要求凍結LimeWire的資產並且要負擔近十億美金賠償，RIAA要求LimeWire立即關掉網站，但法官於6/8說明LimeWire至少可持續營業兩週。 NMPA的負責人及執行長Israelite表示，LimeWire提供的網路平台有助於網路著作權侵害的產生。每首音樂產出的背後都有一群龐大的網路，包含出版者、作曲家、表演者、錄音者，唱片公司，並非無中生有的，LimeWire檔案分享網站利用提供販賣音樂平台，使他人可以接觸音樂，但拒絕支付合理的音樂授權金。 LimeWire釋出善意歡迎NMPA進行協商談判，並表示將有許多與出版業者、作曲家、表演者、唱片公司的會談，就如同LimeWire新的音樂服務機制與商
英國發布人工智慧網路資安實務守則英國政府於2025年1月31日發布「人工智慧網路資安實務守則」（Code of Practice for the Cyber Security of AI，以下簡稱「實務守則」），目的是提供人工智慧（AI）系統的網路資安指引。該實務守則為英國參考國際上主要標準、規範後所訂定之自願性指引，以期降低人工智慧所面臨的網路資安風險，並促使人工智慧系統開發者與供應商落實基本的資安措施，以確保人工智慧系統的安性和可靠性。 由於人工智慧系統在功能與運作模式上與傳統網路架構及軟體有明顯的不同，因此產生新的資安風險，主要包含以下： 1. 資料投毒（Data Poisoning）：在AI系統的訓練資料中蓄意加入有害或錯誤的資料，影響模型訓練結果，導致人工智慧系統產出錯誤推論或決策。 2. 模型混淆（Model Obfuscation）：攻擊者有意識地隱藏或掩飾AI模型的內部運作特徵與行為，以增加系統漏洞、引發混亂或防礙資安管理，可能導致AI系統的安全性與穩定性受損。 3. 輸入間接指令（Indirect Prompt Injection）：藉由輸入經精心設計的指令，使人工智慧系統的產出未預期、錯誤或是有害的結果。 為了提升實務守則可操作性，實務守則涵蓋了人工智慧生命週期的各階段，並針對相關角色提出指導。角色界定如下： 1. 人工智慧系統開發者（Developers）：負責設計和建立人工智慧系統的個人或組織。 2. 人工智慧系統供應鏈（Supply chain）：涵蓋人工智慧系統開發、部署、營運過程中的的所有相關個人和組織。 實務守則希望上述角色能夠參考以下資安原則，以確保人工智慧系統的安全性與可靠性： 1. 風險評估（Risk Assessment）：識別、分析和減輕人工智慧系統安全性或功能的潛在威脅的過程。 2. 資料管理（Data management）：確保AI系統整個資料生命週期中的資料安全及有效利用，並採取完善管理措施。 3. 模型安全（Model Security）：在模型訓練、部署和使用階段，均應符合當時的技術安全標準。 4. 供應鏈安全（Supply chain security）：確保AI系統供應鏈中所有利益相關方落實適當的安全措施。 「人工智慧網路資安實務守則」藉由清晰且全面的指導方針，期望各角色能有效落實AI系統安全管控，促進人工智慧技術在網路環境中的安全性與穩健發展。
美國仍有千萬民眾無法接取寬頻網路美國聯邦通訊委員會FCC於2010年7月20 日發布第六次寬頻建設調查報告（Sixth Broadband Deployment Report），指稱「仍有1400萬到2400萬的美國人仍無法接取下載4Mbps、上載1Mbps的寬頻網路服務，並且幾乎沒有可能立即為這些人裝設寬頻網路。」從而FCC在報告中做出了「寬頻網路並未以合理、符合時代需求的方式對全民推廣佈建」（Broadband deployment to all Americans is not reasonable and timely）的結論。 自1996年通訊法（第706節）要求FCC應每年針對「寬頻普及」的狀況進行評估以來，FCC是第六次針對此議題發布調查報告。報告指出，雖然寬頻建設在過去10年中已有顯著的成長，但在如北卡羅萊納州、德州、密西西比州等地的鄉村地區，仍有不成比例的多數民眾並無法接取寬頻網路，因為網路服務提供者在這些區域中看不到佈建寬頻網路的經濟利益。 目前只有65%的美國民眾能在家中接取高速寬頻服務。今年3月公布的「國家寬頻計畫（National Broadband Plan）」，FCC則設定目標，希望利用教育方案和公私合作伙伴策略（public-private partnerships）來推動網路的基礎建設，在2020年前達到90%美國民眾可在家接取高速寬頻服務的目標。為此，FCC將重整普及服務基金，引進創新策略釋出新的行動寬頻頻譜、除去對基礎建設（包括路權與電線桿等的接取權）的投資障礙。 值得注意者，這份報告同時將家戶寬頻接取網路的基本速率從2Mbps提升到下載4Mbps、上傳1Mbps。
綠不綠有關係？！－論綠色資料中心及其相關能源效率法制政策