何謂日本「尖端大型研究設施」？
所謂「尖端大型研究設施」，系指日本《特定尖端大型研究設施共用促進法》（特定先端大型研究施設の共用の促進に関する法律）中，由國立研究法人所設置，並受該法規範之研究設施。
該法之目的係在設置被認為不適合於國立實驗研究機關，或進行研究之獨立行政法人中重複設置之以高額經費購置的該研究領域中最尖端技術之研究設施設備，並於該研究領域中進行多樣化研究之活用，以發揮其最大之價值。
目前受到該法規定的研究設施包括特定同步輻射研究設施，其包含了「SPring-8」及「SACLA」等兩座大型同步輻射研究設施，與特定超級電腦設施，亦即超級電腦「京」，以及包括了高強度質子加速器「J-PARC」之一部的特定中子輻射研究設施；以SPring-8為例，該設施之網站上登載有使用情報、使用申請及參考資料等，供欲使用該設施之研究人員參考。
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
根據Ponemon Institute的調查，2011年至2012年中，英國企業資料侵害事故平均成本增加了15%。賽門鐵克指出，若企業備有正式的事故應變計畫，每項資料侵害事故的平均成本會降低至13英磅左右。除此之外，雇用外部顧問來協助應變，資料侵害事故的平均成本也會節省4英磅。 依據新的資料保護法律架構，歐盟委員會日前已開始擬訂新的資料侵害事故通知制度。同時，根據不同委員會的需求，未來將針對特定產業，制定新的網路與資訊安全管理規範。 專家評估未來責任保險將成為確保資訊安全的新潮流。企業藉由事先擬定事故應變計劃來降低資料侵害的風險，同時也進行風險轉移的處置措施。各項事故應變計劃之中，保險制度是企業目前較感興趣的措施之一。保險制度除了可用於風險轉移之外，企業還可以從中取得資料侵害事故的專家網絡。這些專家包含事故鑑定專家、公共關係專家、風險管理專家，信用監測提供者或是資料侵害事故的事務處理公司，例如：協助發送事故通知的公司。保險業建置的專家網絡，未來將可以幫助要保人，以最快最省成本的方式處理相關事故。
美國最高法院在電影蠻牛案中釐清權利行使怠惰原則之適用美國最高法於近日判決電影編劇Frank Petrella之女得對電影公司MGM對其父親於1963年以世界中量級拳王Jake LaMotta生平創作的劇本蠻牛（Raging Bull）持續性的商業利用行為提出侵權訴訟。 本案緣起於在美國著作權法下，1978年以前發表的著作受到28年的著作權保護，並得於到期後延展保護67年，而若作者在延展之前死亡亦即本案情形，著作受讓人僅得於繼承人移轉延展權的情況下繼續使用，而著作權法507(b)規定民事賠償請求需於侵權行為發生後的三年內提出。 原告編劇Frank Petrella之女於2009年向MGM提出2006年後侵權行為之賠償，MGM則以法律不保護權利怠於行使之人（thedoctrine of laches）作為抗辯，主張原告不得起訴。地方法院及第九巡迴上訴法院皆贊同被告MGM之主張，認為原告於1991年延展著作權保護時即知悉，此舉對MGM並不合理且帶有偏見。 最高法院近日推翻下級法院的看法，認為權利行使怠惰並不阻卻權利人對請求權時效內發生的侵權行為提出訴訟，同時更進一步釐清著作權法507(b)允許權利人評估值得尋求訴訟救濟的時間點，除非權利人刻意誤導第三人不會對其起訴，而這是禁反言原則（thedoctrine of estoppel）的問題，本案下級法院顯然混淆了二者之區別，從而肯定原告有權向MGM請求著作權侵害之損害賠償。
歐洲專利局《2023年戰略計畫》歐洲專利局（The European Patent Office, EPO）於2019年6月27日發布《2023年戰略計畫》（Strategic Plan 2023, SP2023），協助歐盟應對網路化和全球化的世界挑戰。該戰略計畫之重點為實現專利局五大策略目標，分別為：員工參與（staff engagement）、資通訊現代化（modernisation）、品質（quality）、歐洲專利網路（European patent network）和永續性（sustainability）。 該五大策略目標分述如下： 建立一個參與性、知識性及協作性的組織：幫助員工發揮其專業領域，以及重視識別、招募和留才之方法。 進行EPO 資通訊系統的簡化與現代化：包含支持端到端的電子專利授權流程、對現有技術數據庫進一步投資、並關注亞洲相關文獻與標準。 效率化提供高品質流程與服務：確保EPO的專利審查或其他作業流程及服務維持高標準，例如建立辦公室品質管理系統（QMS）和「早期確定」計畫（Early Certainty），加速專利核准程序。 建立具有全球影響力的歐洲專利制度和網路：加強歐盟成員國與歐盟以外國家專利局之合作，並定期檢視歐洲專利局對其他國家的財務與營運支援，在加強國際參與度與成本效益之間達到平衡。 確保長期發展與永續：歐洲專利局擬建立觀察站（Observatory）作為一提供利害關係人進行討論和分析的平台。該平台將為減少碳排放、降低能源消耗、降低紙張消耗以及減少使用塑膠等訂定明確長期目標。
美國法院擬修正《聯邦證據規則》以規範人工智慧生成內容之證據能力2025年5月2日，聯邦司法會議證據規則諮詢委員會（Judicial Conference’s Advisory Committee on Evidence Rules）以8比1投票結果通過一項提案，擬修正《聯邦證據規則》（Federal Rules of Evidence，FRE），釐清人工智慧（AI）生成內容於訴訟程序中之證據能力，以因應生成式AI技術在法律實務應用上日益普遍的趨勢。 由於現行《聯邦證據規則》僅於第702條中針對人類專家證人所提供的證據設有相關規定，對於AI生成內容的證據能力尚無明確規範，所以為了因應AI技術發展帶來的新興挑戰，《聯邦證據規則》修正草案（下稱「修正草案」）擬新增第707條「機器生成證據」（Machine-Generated Evidence），並擴張第901條「驗證或識別證據」（Authenticating or Identifying Evidence）的適用範圍。 本次增訂第707條，針對AI生成內容作為證據時，明確其可靠性評估標準，以避免出現分析錯誤、不準確、偏見或缺乏可解釋性（Explainability）等問題，進而強化法院審理時的證據審查基礎。本條規定，AI生成內容作為證據必須符合以下條件： 1. 該AI生成內容對於事實之認定具有實質助益； 2. AI系統於產出該內容時，係以充分且適當之事實或資料為輸入依據； 3. 該輸出結果能忠實反映其所依據之原理與方法，並證明此一應用於特定情境中具有可靠性。 本修正草案此次新增「AI生成內容」也必須合乎既有的證據驗證要件。原第901條a項原規定：「為符合證據之驗證或識別要求，提出證據者必須提供足以支持該證據確係其所聲稱之內容的佐證資料。」而修正草案擬於第901條b項新增「AI生成內容」一類，意即明文要求提出AI生成內容作為證據者，須提出足夠證據，以證明該內容具有真實性與可信度，方符合第901條a項驗證要件。 隨著AI於美國法院審理程序中的應用日益廣泛，如何在引入生成式AI的同時，於司法創新與證據可靠性之間取得平衡，將成為未來美國司法實務及法制發展中的重要課題，值得我國審慎觀察並參酌因應，作為制度調整與政策設計的參考。