日本「未來投資戰略2017」
日本內閣官房下設之未來投資會議於2017年6月9日，以構築「Society5.0」為目標，提出《未來投資戰略2017》，宣佈未來施政將以「延長健康壽命」、「實現移動革命」、「供應鍊的次世代化」、「街道活性化」以及「Fintech」等5大領域為中心。
在實現移動革命部份，《未來投資戰略2017》計畫藉由無人自動駕駛移動服務、小型無人機和自動駕駛船隻等，提高物流效率與實現高度化移動服務，以減少交通事故和解決人力不足等問題。
與此同時，日本亦將自2018年起展開卡車列隊行駛公路實驗，以期在2022年前達成卡車列隊行駛商業化之目標；此外，亦將於2018年起在山間地帶展開以小型無人機運輸貨物之實驗。除上述自動駕駛技術之實驗外，日本亦將朝向擴大駕駛資料收集和利用，主導制定資料傳輸規格等方向努力，並計畫於2017年底擬定高度自動駕駛系統商業化相關法規及制度之整備大綱。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國參議院於2021年8月12日提出全新《產業融資公司法案》（Industrial Finance Corporation Act），擬授權成立美國產業金融公司（Industrial Finance of the U.S., IFCUS）投資半導體、量子運算、人工智慧、網路安全、生物科技等高科技領域，旨在促進國內製造業創新和打造良好就業機會。 本法案首先點出國內在關鍵技術供應鏈上所面臨的困境，包括「國內製造商缺乏足夠的資金管道致技術工作外包，影響到美國在關鍵技術（如半導體和5G通訊硬體）生產的主導地位」、「目前美國的創新模式較依賴私人資本協助政府將研究成果產品化，然因私人資本通常會傾向尋求短期投資回報，與新興技術領域較需採長期投資發展策略有別」，以及「官方捐款計劃跟不上創新步伐使得納稅人須承擔技術創新的高風險，但卻無法獲得相應的高回報」。接著，法案提到為解決前述困境，擬藉由法案授權成立美國國有企業產業金融公司（IFCUS），以投資方式協助與經濟國家安全相關重要產業之發展，並幫助相關產業利用額外私人資金，使納稅人在承擔高風險之際，亦有機會獲取相應的高回報。 依據《產業融資公司法案》所成立之國有企業產業金融公司（IFCUS），則將支持關鍵產業彈性供應鏈、美國製造業經濟發展及就業機會、先進技術商業化、中小企業廠商與資金門檻較低廠商、易受系統性投資不足與不公平產業政策等。在具體運作模式上，IFCUS將先與私人企業合作，利用法案所授權的500億美元資本進行融資，並由IFCUS發行及提供擔保貸款、購買股權、發行債券、收購資產、創建投資設施和企業基金及投資證券化等，藉以創造更多資本額。並鑒於IFCUS為一國營單位，相對較有能力保持優良的社會環境和勞動標準，創造全國就業機會、減少環境危害及對公眾與國會負責，同時確保企業決策係為納稅人服務。最後，透過IFCUS與政府研究機構協調，建立保障措施，以及提供私人資本和政府計畫補助，鼓勵天使投資以降低市場競爭影響。簡而言之，即希望憑藉IFCUS國有企業之設立，為美國高科技製造業提供策略性投資、產經政策等具體援助，藉以強化供應鏈韌性。
歐盟發布未成年網路安全指引歐盟執委會於2025年7月發布《確保未成年網路高度隱私、安全和保障的措施指引》（Guidelines on measures to ensure a high level of privacy, safety and security for minors online，下稱指引），依據《數位服務法》（Digital Services Act）第28條未成年網路保護規定，未成年人可存取的網路平臺提供者應採取適當措施確保未成年人享有高度隱私及安全保障，且不應迫使數位平臺提供者為評估使用者是否為未成年人而處理額外的個人資料，前述指引目的即為協助數位平臺提供者遵守《數位服務法》第28條之規定。 數位平臺的條款及條件允許未成年人使用該服務，及其服務面向包含未成年人或主要由未成年人使用，或其提供者知曉部分接收者為未成年人，則該數位平臺可被視為提供未成年人存取，數位平臺提供者即應符合比例適當性、保護兒童權利、隱私安全保障設計、年齡適宜設計等一般性原則。指引要求數位平臺提供者需要以準確、可靠和穩定的方式確認使用者的年齡，常見的年齡確認方式有三種：自我聲明、年齡估測、年齡驗證，數位平臺提供者應評估所採方式之必要性及適當性，以最小侵害措施達成高度安全性，並以準確性、可靠性、韌性、低侵害、不歧視為原則。 但指引也引發對於其技術可行性及執法的疑慮，歐洲數位權利組織（European Digital Rights, EDRi）認為政府忽略數位平臺設計與商業模式的根本性問題，依賴年齡認證可能限制未成年人的權利，且對於誤判、規避風險、互通性、與會員國身分系統的整合等問題仍有諸多疑問。雖然指引非法規不具強制性，但歐盟執委會已將指引作為合規評估標準，使數位平臺提供者面臨實施成本及合規證明的壓力。面對日新月異的網路世界，該如何避免未成年人接觸不良網路內容成為許多國家關心的議題，值得持續追蹤相關動態作為我國未成年網路安全政策之參考。
歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效歐洲專利局（European Patent Office, 下稱EPO）於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧（Artificial Intelligence, AI）與機器學習（Machine Learning, ML）的可專利性審查細則。 在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項，然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明，例如：神經網路、遺傳演算法、支援向量機（Support Vector Machines, SVM）、K-Means演算法、核迴歸和判別分析，不論它們是否能夠藉由數據加以訓練，此類運算模型和演算法本身，因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。 其中，EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形，說明可否具備發明技術特徵： （一）可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳，此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵（例如：影像邊緣、像素數值）的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類，屬於分類演算法的技術應用。 （二）可能不具技術性 根據文字內容進行分類，本身不具技術目的，而僅是語言學的目的（T 1358/09） 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類，但未說明所產生分類的技術用途，亦被認定本身不具技術目的，即使該分類演算法的數據價值高（例如：穩健性）（T 1784/06）。 在新版審查指南中亦指出，當分類方法用於技術目的，其產生之訓練集（training set）和訓練分類器（training the classifier）的步驟，則能被視為發明的技術特徵。 近年來，人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中，無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等，隨著人工智慧和機器學習技術快速發展，新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準，EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術，將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」
簡介日本「u-Japan政策」