何謂「權利懈怠原則」？
美國專利法中，權利懈怠原則係指當事人構成怠於行使權利之情形時，可作為專利侵權之防禦抗辯事由。目前美國專利法282條(b)款(1)項已將權利懈怠抗辯成文法化，聯邦最高法院相關判決之見解認為權利懈怠原則之目的為填補法律缺陷（filling the gap），主要針對法律條文並未明確規範時效時之特殊情況，考量到專利法第286條之規定以及聯邦最高法院曾於2014年Petrella v. Metro-Goldwyn-Mayer一案中判決權利懈怠不得作為美國著作權法第507條(b)款訴訟時效限制之抗辯理由。因此美國專利法上的權利懈怠原則並非訴訟時效限制（statute of limitations），而是侵權賠償時效限制（damage limitations）。此外，不會產生類似衡平禁反言之誤導當事人及造成該方後續損失之結果，基於兩者此一性質不同，也不會直接排除當事人持續權利金之權利資格。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
《演算法問責法案》（Algorithmic Accountability Act）於2022年4月由美國參議院提出，此法案係以2019年版本為基礎，對演算法（algorithm）之專業性與細節性事項建立更完善之規範。法案以提升自動化決策系統（automated decision systems, ADS）之透明度與公平性為目的，授權聯邦貿易委員會（Federal Trade Commission, FTC）制定法規，並要求其管轄範圍內之公司，須就對消費者生活產生重大影響之自動化決策系統進行影響評估，公司亦須將評估結果做成摘要報告。 《演算法問責法案》之規範主體包括：（1）公司連續三年平均營業額達5000萬美元，或股權價值超過2.5億美元者，並處理或控制之個人資料超過100萬人次；以及（2）公司過去三年內，財務規模至少為前者之十分之一，且部署演算法開發以供前者實施或使用者。ADS影響評估應檢視之內容包括： 1.對決策過程進行描述，比較分析其利益、需求與預期用途； 2.識別並描述與利害關係人之協商及其建議； 3.對隱私風險和加強措施，進行持續性測試與評估； 4.記錄方法、指標、合適資料集以及成功執行之條件； 5.對執行測試和部署條件，進行持續性測試與評估（含不同群體）； 6.對代理商提供風險和實踐方式之支援與培訓； 7.評估限制使用自動化決策系統之必要性，並納入產品或其使用條款； 8.維護用於開發、測試、維護自動化決策系統之資料集和其他資訊之紀錄； 9.自透明度的角度評估消費者之權利； 10.以結構化方式識別可能的不利影響，並評估緩解策略； 11.描述開發、測試和部署過程之紀錄； 12.確定得以改進自動化決策系統之能力、工具、標準、資料集，或其他必要或有益的資源； 13.無法遵守上述任一項要求者，應附理由說明之； 14.執行並記錄其他FTC 認為合適的研究和評估。 當公司違反《演算法問責法案》及其相關法規有不正當或欺騙性行為或做法時，將被視為違反《聯邦貿易委員會法》（Federal Trade Commission Act）規定之不公平或欺騙性行為，FTC應依《聯邦貿易委員會法》之規定予以處罰。此法案就使用ADS之企業應進行之影響評估訂有基礎框架，或可作為我國演算法治理與人工智慧應用相關法制或政策措施之參酌對象，值得持續追蹤。
美國白宮公布「聯邦政府與私部門提升智慧電力市場再生能源與儲能現況簡報」美國白宮在2016年6月16日舉行「提升智慧電力市場再生能源與儲能行動方案高峰會」，並於會後公布「聯邦政府與私部門提升智慧電力市場再生能源與儲能現況簡報」（Federal and Private Sector Actions on Scaling Renewable Energy and Storage with Smart Markets）等全美在此領域所採的各項措施。 白宮指出：目前透過新的行政部門行動措施與33州政府及私部門的承諾，除了將加速再生能源與儲能的電網整合，並預計在未來5年增加1.3GW的儲能採購與部署。 在聯邦政府方面，相關的行動包括白宮經濟顧問委員會（White House Council of Economic Advisers）就整合再生能源的電網技術與經濟面向發佈新報告、聯邦政府承諾進行增加聯邦與軍事基地的儲能與微電網的計畫，並提供偏鄉社群微電網建置資金，與能源部（DOE）促進能源資料的使用與標準化。 在私部門方面，相關的行動則有16家電業在至少8州公布未來5年的儲能採購與部署目標、投資人承諾在能源儲存領域投入1億3千萬美元資金，和電力公司與開發商承諾部署智慧熱水器、智慧電表，與需量反應計畫。 在上述措施中，加州公共事業委員會（California Public Utilities Commission， CPUC）承諾為更可靠的電網建立管制架構，並使用戶可從不同的分散型能源資源選擇，同時促進智慧電表與電網運作情形資料的蒐集、分析與散佈。 而綠色按鈕聯盟（Green Button Alliance）則宣布將以示範計畫提供聚集、匿名的能源使用資訊供研究與公益使用。目前規劃此示範計畫將由參與的電業透過智慧電表部署所提供的匿名能源使用資訊建立資料庫。
日本內閣府公布生成式AI初步意見彙整文件，提出風險因應、應用及開發兩大關注重點日本內閣府於2023年5月26日召開第2次「AI戰略會議」（AI戦略会議），並公布「AI相關論點之初步整理」（AIに関する暫定的な論点整理）。鑒於AI對於改善國人生活品質、提高生產力無疑有相當助益，考量生成式AI甫問世，社會大眾對其潛在風險尚心存疑慮，內閣府遂以生成式AI為核心，延續先前已公布之「AI戰略2022」（AI 戦略 2022）、「以人為中心的AI社會原則」（人間中心の AI 社会原則），以「G7廣島峰會」（G7広島サミット）所提出之願景—「符合共同民主價值的值得信賴AI」為目標，提出「風險因應」及「應用與開發」兩大關注重點，供政府有關部門參考之同時，並期待可激起各界對於生成式AI相關議題之關注與討論： 一、風險因應：AI開發者、服務提供者與使用者應自行評估風險並確實遵守法規及相關指引；政府則應針對風險應對框架進行檢討，對於已知的風險，應先以現有的法律制度、指引與機制進行處理，假如現有法制等無法完全因應這些風險，則應參考各國作法盡速對現行制度進行修正。 AI的透明度與可信賴度於風險因應至關重要。若能掌握AI學習使用哪些資料、所學習資料之來源、AI如何產生結果等，就能針對使用目的選擇適合的AI，也較易因應發生之問題，並避免AI產生錯誤結果或在對話中洩漏機密資訊等。對此，本文件呼籲AI開發者及服務提供者依據現行法令和指引主動揭露資訊，政府則應對透明度和可信賴度相關要求進行檢討，並應依普及程度及各國動向對既有的指引進行必要之修正。 二、應用與開發：本文件建議政府部門積極使用生成式AI於業務工作上，找出提升行政效率同時不會洩漏機密之方法，並向民眾宣導AI應用之益處與正確的使用方式，以培養民眾AI相關技能與素養，藉以更進一步建構AI應用與開發之框架，如人才培育、產業環境準備、相關軟硬體開發等。
美國國家公路交通安全管理局發布自駕車安全性評估相關法規預告美國國家公路交通安全管理局（National Highway Traffic Safety Administration, NHTSA）於2025年1月15日發布「配備自動駕駛系統車輛之安全、透明度及評估計畫」（The ADS-equipped Vehicle Safety, Transparency, and Evaluation Program , AV STEP）法規預告（Notice of proposed rulemaking, NPRM），建立全國性自願評估與監督制度，以提高自駕車安全性之公共透明度，並促進其負責任布建。 根據《國家交通與機動車輛安全法》（National Traffic and Motor Vehicle Safety Act），自駕車在符合〈聯邦機動車輛安全標準〉（Federal Motor Vehicle Safety Standards, FMVSS）及州、地方法律的前提下，得於公共道路上行駛；若無法符合FMVSS之要求，則需進行豁免申請。惟不論採何種途徑，FMVSS皆未針對自駕車之安全性與性能進行評估，因此NHTSA提出AV STEP，為自駕車設計專門之豁免申請途徑，並針對不同自動化程度車輛提出涵蓋車輛設計、開發與運行之安全性審查條件，以對現行FMVSS之豁免規定進行補充。簡要說明如下： （1）需配置駕駛人之自駕車：需具備手動駕駛功能與清晰的交接程序，以於自駕系統失效時透過充分提示與反應時間，使駕駛人接管操作。 （2）完全由自駕系統操作之自駕車：監管著重於各種情況下皆能自主運作、回退（Fallback）機制需具遠端監控能力，且能自動進入最小風險狀態。 除上述要求外，申請者皆須提供第三方機構之獨立評估報告、說明自動駕駛系統故障之應對措施，並持續接受NHTSA監督。