何謂「日本A-STEP計畫」?
日本A-STEP計畫係指研發成果最適展開支援事業計畫，由國立研究開發法人科學技術振興機構負責辦理，主要目的在於兼顧大學研究成果之學術價值及實用性，同時透過產學合作推展大學的研發成果，帶動創新產生。計畫針對產業技術瓶頸，為民間企業不易涉入的高風險研發領域，由科學技術振興機構中介民間企業與公私立大學、公私立技術學院、公立研究機構、國立研究開發法人、公益法人共同執行產學研種子研發計畫，再依據不同的目的、技術性質規劃不同類型的產學研合作研究計畫進行資助。
研究成果最適展開支援事業有兩個特色：單一申請窗口、以及採取接續模式分段申請。其流程為，大學研究人員向國立研究開發法人科學技術振興機構申請研究成果最適展開支援事業，在研究開發階段中，若被補助的種子計畫在結束後，想持續進行研究，可申請另一階段-委託開發實用挑戰之計畫補助，國立研究開發法人科學技術振興機構將透過外界研究人員對計畫進行審核，決定是否延長計畫以及延長的期程。一般研究開發可區分為三階段：可能性驗證、實用性驗證與實證驗證，故研究人員在申請A-STEP計畫時，研究計畫中需提及所申請計畫的現在發展情況與條件及想申請何種項目，以利國立研究開發法人科學技術振興機構決定後續的處理方式。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
緣起於2016年的加密法案（ENCRYPT Act），由於今年發生了臉書劍橋分析事件，以及歐盟GDPR的影響，本此法案再提的聲勢如浪潮襲來，不僅眾多議員附和，連企業（如：電子前線基金會Electronic Frontier Foundation，EFF）都予以支持。 加密法案的主要內容係以兩方面進行加密應用之保護， 各州州政府不得授權或要求產品或服務的製造商、開發商、銷售商或供應商，（A）設計或更改產品或服務中的安全功能，以供其進行監視或允許其進行實體搜索；（B）使其有能力解密或便於理解加密應用後的內容。 各州州政府不得禁止加密或類似安全功能的產品或服務，進行製造、銷售或租賃、提供銷售或租賃, 或向公眾提供覆蓋的產品或服務。此外，法案亦針對相關服務或產品的定義作了明確的說明。 本法案的主要提案者美國眾議員Ted Lieu指出，與加密或資料存取相關的問題，皆應在聯邦政府的層級進行討論，而就其本身電腦科學的專業，指出在各州間保有不同的加密應用執法標準，對資安、消費者、創新，以及執法本身都是不利的，引此本法案的推動旨在強化州際商業和經濟安全，以及網路安全問題，希望能對加密應用議題作全國性的討論，而不會損害使用者在過程中的安全性。
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）。
日本內閣府召集研究小組 解決因AI帶來之智財問題日本內閣府組成「AI時代的智慧財產權研討小組」，由東京大學副校長渡邊敏也作為主席於今（2023）年10月4日召開首次會議，為討論生成式AI（人工智慧）發展帶來的智慧財產權問題。討論主題包括法規範現況、在人類參與有限的情況下由生成式AI所產出之發明是否可以申請專利等，目標於年底前彙整、蒐集企業經營者待解決議題。亦將從其他法律的角度進行討論，例如：AI模仿商品形態是否亦受到日本《不正競爭防止法》之拘束；AI與專利之間的關係，依據日本《專利法》，專利權目前僅授予個人參與創造過程的發明，隨著AI技術的發展，預計會出現難以做出決策的情況，將討論諸如取得專利所須的人類參與程度等問題；以及擁有大量資料的權利持有者向AI開發者提供有償資料的優缺點。與會專家表示，希冀看到從鼓勵利用AI進行新創作和發明之角度出發。日本文化廳和其他相關組織亦同步討論AI生成的作品，若與現有之受著作權保護的作品相似時是否會侵害著作權之議題。 日本內閣府早先於今年5月公布「AI相關論點之初步整理」（AIに関する暫定的な論点整理），我國行政院於今年8月31日正式揭示國科會擬定之「行政院及所屬機關（構）使用生成式AI參考指引」草案，我國經濟部智慧局亦規劃研擬就AI生成物是否享有著作權或專利權、訓練資料合理使用範圍、企業強化營業秘密保護等3大面向建立AI指引，國內外AI相關指引議題均值得持續追蹤瞭解。另，企業無論是擔憂AI技術成果外洩、不慎侵害他人智財權或智財成果被生成式AI侵害之虞等，因應數位化趨勢與數位證據保全而應強化相關管理措施，資策會科法所發布之《營業秘密保護管理規範》、《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》協助企業檢視自身管理措施之符合性並促進有效的落實管理。 本文同步刊登於TIPS網（https://www.tips.org.tw）
內政部、經濟部發佈「新建建築物節約能源設計標準」，自七月一日施行