美國國家製造創新網絡2016年度報告
依2014年復甦美國製造與創新法（Revitalize American Manufacturing and Innovation (RAMI) Act of 2014），美國國家製造創新網絡計畫於2016年2月公布年度報告（Annual Report）。國家製造創新網絡計畫的目標是處理發生於執行面的、介於初期基礎研究與技術布建之間的製造技術轉型（manufacturing related technology transition）挑戰。
國家製造創新網絡計畫的關鍵核心之一，是連結創新與製造，而「研發機構」（Institute）在這當中扮演最為關鍵的角色。此所稱之研發機構，係指2013年「國家製造創新網絡先期規劃」（NNMI-PD）以及2014年復甦美國製造與創新法（RAMI Act of 2014）第278s條(c)項所界定之「製造創新中心」（center for manufacturing innovation）——其採公私合營制（public-private partnership），其成員可包括各該業界之業者與學研機構，以及商務部長認屬適當之產業聯盟（industry-led consortia）、技職教育學校、聯邦政府所屬實驗室、以及非營利機構等。「研發機構」將以上之利害關係各方匯聚形成一個創新生態系（innovation ecosystem），以共同因應高風險之製造業挑戰並協助製造業者維持並提升產能與競爭力。
我國於民國105年7月由行政院核定通過之「智慧機械產業推動方案」，亦規劃透過「智機產業化」與「產業智機化」，建構智慧機械產業生態體系，整合產學研能量，並深化智慧機械自主技術中長期布局與產品創新。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
去年七月日本成立的「漫畫、動畫盜版對策協議會」上個月開始了所謂「MAG PROJECT」，針對中國、美國與歐洲等海外約100個提供盜版的網站，以約5個月的期間，透過電子郵件集中請求刪除盜版內容。 主要打擊對象為提供影音分享的網站、提供漫畫線上閱讀的線上閱讀網站與累積大量盜版資料的儲存空間網站等，在不聽從刪除請求的場合，向當地法院提起訴訟等法律措施也在此次盜版對策的考慮之列。主要保護對象預計包括在日本海外也相當熱門的「one piece（海賊王）」、「名偵探柯南」等總計約580部作品。 「漫畫、動畫盜版對策協議會」包括有東映動畫、吉卜力工作室、角川、講談社、小學館、集英社等等總計15家企業參加，由CODA（內容海外流通促進機構）負責事務局。 提到盜版，以往主要是重製的漫畫書跟DVD，而現在的主流則是網路。盜版在日本海外網路開始流通的時候，約莫是寬頻開始普及的2006年前後。在盜版流通的背景，除大容量的傳輸變成可能之外，還包括有在美國等地出現的日本動畫熱潮，以及Youtube等動畫分享網站的出現等等因素存在。 根據日本動畫協會的調查，2012年日本動畫製作公司的海外銷售金額為144億日圓，相較最近一期高峰值2005年的銷售金額313億日圓，可謂攔腰折半。另據日本經濟產業省25年度的調查，動畫與漫畫盜版造成的損害，光就美國一地來說，推估高達約有兩兆日圓之多。
強化AI安全防線：八國連署AI與機器學習供應鏈風險管理指南日本國家網路安全辦公室（国家サイバー統括室）於2026年3月5日，代表日本連署了「AI、機器學習供應鏈風險與緩和措施」（Artificial intelligence and machine learning Supply chain risks and mitigations）之國際文書（下稱本文書），並公布本文書內容。本文書是由隸屬於澳洲訊號局（Australian Signals Directorate，簡稱ASD）之澳洲網路安全中心（Australian Cyber Security Centre，簡稱ACSC）主導訂定，主要針對有導入或開發 AI、機器學習系統與元件等需求的組織，揭示其可能存在供應鏈風險與提升整體網路安全之重要性，並就AI開發或採購階段，組織應留意相關風險與可採行之緩和措施。有關連署國家，除了日本與澳洲以外，也包括加拿大、紐西蘭、韓國、新加坡、英國與美國等共八個國家皆已完成連署。 本文書內容強調組織於管理 AI、機器學習等風險時，應將 AI 供應鏈視為整體網路安全戰略的一環，同時評估產品或服務之整體生命週期風險，不應著重於單一技術，而是組織需要掌握整體供應鏈的全貌，包括特定關係事業者、活用AIBOM（AI物料清單，主要用來記錄AI模型相關資產與資訊，提供快速定位與管控AI問題模型功能）或SBOM（軟體物料清單，主要記錄軟體相依元件，用於漏洞管理與供應鏈透明度）、意識到是否已針對AI、機器學習系統可能帶來的風險，進行漏洞管理，以及針對AI、機器學習系統所導致之網路安全事件建立應處機制等。 本文書將AI、機器學習供應鏈風險大致區分為五類：AI 數據、機器學習模型、AI 軟體、AI 基礎設施（含硬體），以及第三方服務，本文書指出AI、機器學習應用於供應鏈時可能產生之風險，其中包括數據品質不良、資料受竄改、模型遭植入惡意程式碼、軟體元件複雜導致難以保證其安全、硬體與韌體擴大攻擊面，以及導入第三方服務致使供應鏈產生弱點等。 此外，本文書也針對各類風險提出可行的因應方法，例如： 1.數據面：需做標準化搜集、外部資料檢疫、資料前處理與完整性驗證。 2.模型面：需從可信來源取得透明模型，實施性能驗證與惡意程式偵測。 3.軟體面：需做完整性驗證、元件審核，並透過 SBOM 掌握已知弱點。 4.硬體面：需確認設備無惡意內容，並在網路中適當分區。 5.第三方服務面：需持續評估與監控供應商的資安實務與脆弱性管理。 總結來說，日本已意識到國家網路安全治理下，針對AI、機器學習的安全，不單是模型安全，而是涉及整體性供應鏈安全。日本藉由與他國連署國際文書，不僅強化國際合作，同時建立供應鏈網路安全共識，因應AI對於國家供應鏈之網路安全挑戰，從資料、模型、軟體、硬體到第三方服務等視角提出具體因應方法，作為全面提升國家整體網路安全環境之參考指引。日本透過強化與他國合作，提升國家網路安全治理之作法，值得我國未來借鏡參考。
Golan v. Holder: 美國高等法院確認公共領域之外國著作可取得著作權保護美國高等法院於2012年1月18日對Golan v. Holder案做出裁定，確認維持將目前在公共領域的外國著作納入著作權保護的聯邦法。Golan v. Holder案之主要爭點為，美國國會於1994年為符合伯恩公約及WTO「與貿易有關智慧財產權協定(TRIPS)」的規定，決議通過讓之前無法在美國取得著作權保護的外國著作可以回溯取得美國著作權，一夕之間近上百萬件於1923年至1989年之間在國外發表的著作在美國不再屬於公共領域，包括了許多經典的電影，名畫及交響樂等，這個法案引起了許多樂團指揮家、表演者、老師、電影檔案保管者及電影發行商等人士的不滿，因為他們將無法像之前一樣無限制的使用這些著作。 美國聯邦地區法院於2009年曾判定認為恢復屬於公共領域的外國著作的著作權違反了保障言論自由的美國憲法增修條文第一條，但高等法院以6：2的多數意見認為，恢復公共領域的外國著作的著作權保護並不違反憲法修文第一條及憲法下的著作權條款。身為著作權擁有者，這個裁定對電影與音樂業者可以說是場勝戰，但對Google建立電子圖書館的計畫則將是個挑戰，Google表示這將使他們無法把近一千五百萬冊書籍的內容公開在網路上提供，並且也會影響到他們已完成電子化的上百萬冊書籍的使用。
歐盟專利強化合作方案 不同意見再起2011年3月，25個歐盟國家提案成立專利合作強化方案，以強化歐洲境內的專利申請以及審查速度。然而原本在波蘭接下2011年下半年歐盟主席後，希望於任內完成此一強化合作方案的簽署，目前似已遭遇瓶頸。義大利與西班牙兩國與其他25國不同，而對於歐盟（執委會）所提出之「強化專利合作程序」採取反對立場，他們認為因為該程序以英文、法文與德文為專利申請的官方語言，故羅馬及馬德里方面認為這將使得來自這「三大」國家的企業享有不公平的競爭優勢。 前揭方案的背景架構可放大到歐洲專利制度的整合規劃，2011年12月5日召開的歐盟競爭委員會，於有關歐洲專利統合的議題，原預計討論專利法庭所在城市（倫敦、慕尼黑與巴黎被提名）、上訴法庭、仲裁機構、財務分攤與程序接軌等議題。最後經過兩天的會議，只有專利法庭一案的討論，在多國表示願意擔任第一審法庭的情況下，獲得處理方向的決議。而有關財務負擔及其他仍未有確定共識的議題，有待丹麥主席任期中去進行最後協定的催生了。