何謂瑞士種子資金投資競賽（Venture Kick）
瑞士為縮短新創公司走向市場時間，成立種子資金投資競賽（Venture Kick），透過階段競賽方式，擇選具發展潛力之高科技創新創業團隊，並提供國內外創業輔導資源與資金，促成瑞士創新成果產業化運用之目標。Venture Kick共分為三個階段的競賽：第一階段係針對創新構想（business idea）作評分，每月選出8個團隊作創新構想的報告，另從中取4個團隊進入第二階段，並獲取獎金1萬元；第二階段會就進一步的商業模式作評選，包括經營策略、目標客戶以及策略夥伴等，進入第二階段的3個月內，各團隊藉由專家指導，發展適合之商業模式與經營策略，另再選出一半的團隊進入第三階段評選和獲取獎金2萬，最後階段之評選，擇以協助競賽團隊設立新創公司為目標，競賽團隊應於進入第三階段6個月後完成進入市場準備與提出完整商業營運計畫，最後會從2個團隊中選出1個具發展潛力之競賽團隊給予10萬元之創業基金。截至目前，受到贊助新創公司高達250家，總金額超過1500萬瑞士法郎
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
王怡婷
法律研究員 編譯整理
奈米科技在化妝品領域之應用實例日益增多，對於此類產品之管理趨向也成各界關注的重點，可惜國際間遲遲未有突破性進展。 今(2009)年3月24日，歐洲議會初步通過化妝品規則之新法提案（提案編號：COM(2008)0049-c6-0053/2008-2008/0035(COD)），未來若獲正式通過，將可直接適用於歐盟各國。 就實質內容而言，歐盟在該規範中首次納入奈米科技之考量。其所界定之奈米材料為：「一種具有非溶解、抗生物性之材料，係經由人為單一或多次外部切割或內部建構，尺寸範圍在1至100奈米之間」。為確保奈米化妝品之安全性，該規範透過強制通報、安全評估，以及禁止使用有害人體健康之物質等機制進行管理。此外，化妝品倘若含有或使用奈米材料，製造人必須在產品包裝上之內容物清單中加以標明。 歐洲議會是以633位之多數票一讀通過了該法案，不過也有29位投票反對、11位放棄表示意見。 此外，各界對此立法之反應不一，消費者團體認為應儘早實施該法案；歐洲議會綠黨議員則對法案中的奈米材料之定義不予認同。 根據歐盟執委會評估，目前約有5%的化妝品使用奈米材料，主要是市面上銷售之防曬油、口紅以及抗老化乳霜。隨著此項運用趨勢的發展，很多消費者團體抱怨立法過於緩慢而無法趕上市售產品之發展腳步，而本次立法可望為奈米化妝品之管理開展新的契機與方向。
歐盟執委會授權各國決定GMO的提案遭抨擊 10月環境部長會議將繼續協商歐盟執委會（European Commission）於今（2010）年7月授權歐盟各會員國自行決定禁止或准許基因改造（GM）農作物的提案，過去幾個月來即已不斷遭受外界質疑，在近日（9月27日）召開的農業部長會議上又受到主要歐盟會員國的強烈抨擊；歐盟消費者健康及安全政策部門代表John Dalli表示，這個問題將會在10月14日召開的環境部長會議繼續進行協商。 事實上，歐盟執委會的提案同時引來了GMO支持者與GMO反對者的譴責，他們認為這項議案會給農民與農產業者製造法律上的不確定空間，徒增困擾；此外，綠色和平組織歐盟農業政策執行長Marco Contiero也表示，各會員國都不應該接受執委會的這項提案，反而必須對執委會施加壓力，以確保農作物的安全並預防環境污染。農業會議上，許多會員國農業部長也擔心執委會的提案不但會分裂農產品國際市場，並也可能與WTO規則相衝突。 由於預期執委會7月份的提案可能將被撤回或大幅修改，參與農業會議的各國部長也都同意在這過渡時期成立專責的工作小組，以資因應該提案所引致的眾多批評。就現階段看起來，GMO爭議還會在歐盟繼續上演，後續的相關討論值得繼續觀察。
優質網路社會基本法之推動芻議 美國情報體系發布「情報體系運用人工智慧倫理架構」美國國家情報體系（United States Intelligence Community）係於1981年依據行政命令第12333號（Executive Order 12333）所建立，其任務為蒐集、分析與提供外國情報與反情報資訊美國國家領導人，服務對象包含美國總統、執法單位以及軍事單位。其於2020年6月提出「情報體系人工智慧倫理架構」（Artificial Intelligence Ethics Framework for the Intelligence Community），為人工智慧系統與訓練資料、測試資料之採購、設計、研發、使用、保護、消費與管理提出指引，並指出人工智慧之利用須遵從以下事項： 一、於經過潛在風險評估後，以適當且符合目的之方法利用； 二、人工智慧之使用應尊重個人權利與自由，且資料取得應合法且符合相關政策與法規之要求； 三、應於利用程序內結合人類判斷與建立問責機制，以因應AI產品之風險並確保其決策之適當性。 四、於不破壞其功能與實用性之前提下，盡可能確認、統計以及降低潛在之歧視問題。 五、AI進行測試時應同時考量其未來利用上可預見之風險。 六、持續維持AI模型之迭代（Iteration）、版本與改動之審查。 七、AI之建立目的、限制與設計之輸出項目，應文件化。 八、盡可能使用可解釋與可理解之方式，讓使用者、審查者與公眾理解為何AI會產出相關決策。 九、持續不定期檢測AI，以確保其符合當初建置之目的。 十、確認AI於產品循環中各階段之負責人，包含其維護相關紀錄之責任。