德國機器人和人工智慧研究
人工智慧及機器人分為以下4種類型：首先是工廠裡的作業機器人，可自主性重複執行相同任務，例如拾取、放置、運輸物品，它們在侷限的環境中執行具體事務，而且通常是在周圍無人的圍籬區內作業，然而目前趨勢已有越來越多機器人可安全執行人機協作的任務。第二種係用在傳統製造外的專業機器人，例如：擠奶機器人、醫院手術機器人。第三種是生活中常見的消費產品機器人，常用於私人目的，例如：吸塵器機器人、割草機器人。最後是人工智慧軟體，此軟體可應用於醫療診斷輔助系統、語音助理系統中，目前越來越多人工智慧軟體結合復雜的感測器和聯網裝置，可執行較複雜之任務，例如：自動駕駛車。
德國人工智慧研究中心(Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz，DFKI)為非營利性公私合作夥伴(PPP)之研究機構，與歐盟，聯邦教育及研究部（BMBF）、德國聯邦經濟及能源部（BMWi），各邦和德國研究基金會（DFG）等共同致力於人工智慧之研究發展，轄下之機器人創新中心（Robotics Innovation Center，RIC)亦投入水下、太空、搜救、物流、製造業等各領域機器人之研究，未來將著重於研究成果的實際運用，以提升各領域之生產力。2016年6月，各界專家於德國聯邦議院的數位議程委員會中，呼籲立法者應注意機器人技術對經濟，勞動和社會的影響，包括技術及產品的安全標準、機器人應用之法律歸責問題、智慧財產權的歸屬與侵權問題，隱私權問題、及是否對機器人課稅等，進行相關修法監管準備。
解決台灣人口結構老化、勞動力短缺與產業競爭力等問題已是當務之急，政府為促進台灣產業轉型，欲透過智慧機械創新與物聯網技術，促使產業朝智慧化生產目標邁進。未來除需持續精進技術研發與導入產業業升級轉型外，應將人工智慧納入政策方針，並持續完備法制環境建構及提升軟實力，以確保我國技術發展得以跟上世界潮流。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
商標具有表彰商品來源之功能，其設計為配合商品特色而具有識別性。商標註冊後，若不具有識別及表彰商品來源之特徵，而失去商標應有之基本功能，依據商標法第63條第4款，不具識別性之商標，無法主張商標專用之權利。商標名稱通用化，即是指原本具有識別性之商標，通常為著名商標，因為社會大眾消費習慣以及認知的改變，變成商品的通用名稱，此時即認該商標失去識別性，失去法律保護。 商標名稱通用化形成之原因不一，可能是企業經營者設計商標時，有意使用社會大眾熟悉之名稱作為商標，也有可能非商標權利人自己故意造成，特別是著名商標，容易流於通用化。例如，「可樂（cola）」一詞由可口可樂（coca cola）公司率先註冊使用，但於消費者心目中已成為特定碳酸飲料之名稱，則不得由可口可樂公司獨占使用；又如火柴盒玩具汽車，為火柴盒大小包裝之玩具，企業經營者以 matchbox 作為該玩具的文字商標，但美國聯邦最高法院認為matchbox屬於該商品之通用名稱，否認其商標權。 實務上判斷商標名稱通用化，以該商標名稱在一般消費者心目中認識的主要意義為標準。一個經過市場行銷之註冊商標名稱，若在消費者心目中屬於商品通用名稱，而非特定商品來源，則表示該商標名稱已不具備商標功能，不受法律保護。
北歐能源科技觀點報告討論建築能源效率等為達碳中和所採措施 世界經濟論壇發布《人工智慧公平性和包容性藍圖》白皮書世界經濟論壇（World Economic Forum, WEF）於2022年6月29日發布《人工智慧公平性和包容性藍圖》白皮書（A Blueprint for Equity and Inclusion in Artificial Intelligence），說明在AI開發生命週期和治理生態系統中，應該如何改善公平性和強化包容性。根據全球未來人類AI理事會（Global Future Council on Artificial Intelligence for Humanity）指出，目前AI生命週期應分為兩個部分，一是管理AI使用，二是設計、開發、部署AI以滿足利益相關者需求。 包容性AI不僅是考量技術發展中之公平性與包容性，而是需整體考量並建立包容的AI生態系統，包括（1）包容性AI基礎設施（例如運算能力、資料儲存、網路），鼓勵更多技術或非技術的人員有能力參與到AI相關工作中；（2）建立AI素養、教育及意識，例如從小開始開啟AI相關課程，讓孩子從小即可以從父母的工作、家庭、學校，甚至玩具中學習AI系統對資料和隱私的影響並進行思考，盡可能讓使其互動的人都了解AI之基礎知識，並能夠認識其可能帶來的風險與機會；（3）公平的工作環境，未來各行各業需要越來越多多元化人才，企業需拓寬與AI相關之職位，例如讓非傳統背景人員接受交叉培訓、公私協力建立夥伴關係、提高員工職場歸屬感。 在設計包容性方面，必須考慮不同利益相關者之需求，並從設計者、開發者、監督機關等不同角度觀察。本報告將包容性AI開發及治理整個生命週期分為6個不同階段，期望在生命週期中的每個階段皆考量公平性與包容性： 1.了解問題並確定AI解決方案：釐清為何需要部署AI，並設定希望改善的目標變量（target variable），並透過制定包容性社會參與框架或行為準則，盡可能實現包容性社會參與（特別是代表性不足或受保護的族群）。 2.包容性模型設計：設計時需考慮社會和受影響的利益相關者，並多方考量各種設計決策及運用在不同情況時之公平性、健全性、全面性、可解釋性、準確性及透明度等。 3.包容性資料蒐集：透過設計健全的治理及隱私，確定更具包容性的資料蒐集路徑，以確保所建立之模型能適用到整體社會。 4.公平和包容的模型開發及測試：除多元化開發團隊及資料代表性，組織也應引進不同利益相關者進行迭代開發與測試，並招募測試組進行測試與部署，以確保測試人群能夠代表整體人類。且模型可能隨著時間發展而有變化，需以多元化指標評估與調整。 5.公平地部署受信任的AI系統，並監控社會影響：部署AI系統後仍應持續監控，並持續評估可能出現新的利益相關者或使用者，以降低因環境變化而可能產生的危害。 6.不斷循環發展的生命週期：不應以傳統重複循環過程看待AI生命週期，而是以流動、展開及演變的態度，隨時評估及調整，以因應新的挑戰及需求，透過定期紀錄及審查，隨時重塑包容性AI生態系統。 綜上，本報告以包容性AI生態系統及生命週期概念，期望透過基礎設施、教育與培訓、公平的工作環境等，以因應未來無所不在的AI社會與生活，建立公司、政府、教育機構可以遵循的方向。
美國國家公路交通安全管理局公布車輛網路安全最佳實踐，呼籲業界遵循美國國家公路交通安全管理局（National Highway Traffic Safety Administration, NHTSA）於2022年9月9日公布2022年最新版本之當代車輛網路安全最佳實踐（Cybersecurity Best Practices for the Safety of Modern Vehicles），強化政府對先進聯網車輛網路安全之把關。 文件將網路安全實踐項目區分為「一般網路安全最佳實踐」及「車輛技術網路安全最佳實踐」兩塊，前者主要為公司整體組織網路安全文化與監管機制之建立；後者則偏重於技術性的建議內涵。 「一般網路安全最佳實踐」共有45項要點，核心概念為：公司應訂定明確的網路安全評估程序，由領導階層負責相關監督責任，定期執行網路安全之風險評估及第三方公正稽核，並對其所發現之風險弱點採取保護措施並持續監控，同時應妥善保存所有網路安全相關之紀錄文件，並鼓勵與車輛同業聯盟彼此分享學習經驗。對於組織成員應適當提供網路安全教育訓練。於產品設計時，應將產品使用者、售後服務維修商，以及可能的外接式電子設備所帶來之風險一併納入安全設計考量。 「車輛技術網路安全最佳實踐」共有25項，核心理念為：對於產品開發人員，應建立存取權限管理，避免有心人士濫用權限。產品所使用的加密技術應隨時更新，若車輛具備診斷功能，應慎防遭到不當利用，且應防止車輛所搭載之感測器遭到惡意干擾或改動，感測器所收集到之資料則應能免於網路攻擊或竊取。應特別注意無線網路設備、空中軟體更新（Over-the-air, OTA）以及公司作業軟體所產生之風險漏洞。 本文件屬於自願性質，無法律強制力。但NHTSA期望在現有的車輛產業網路安全標準上，例如國際標準組織與國際汽車工程師協會（International Standards Organization, ISO/SAE International, SAE）先前所訂定的車輛網路安全標準ISO/SAE 21434的基礎前提下，進一步提出政府對車輛網路安全要求的努力。