日本文部科學省發布產學合作研究成果歸屬合約範本【櫻花工具包】
日本文部科學省於２００２年提出產學合作契約範本，實行以來發現內容缺乏彈性，對於共同提交專利申請的共有專利權人能否進行商業化等研發成果歸屬問題規範不清。為此，２０１７年３月日本文部科學省科學技術及學術政策局參考英國智財局發布的Ｌａｍｂｅｒｔ ｔｏｏｌｋｉｔ等文件，提出１１項合約範本，稱為【櫻花工具包】。
該工具的主要目標是期望產學合作從在意權利共有轉為重視研發成果商業化，提出包括大學或企業單獨擁有研發成果、雙方共有研發成果等多類型的合作契約模式，並解析如何從數種模式中選擇最適合的合約範本，盡可能在產學合作契約簽訂前，事先考量研究成果的商業化策略，從而提高研發成果商業化的可能性。當中建議，在進行模型選擇時需考慮以下因素：
- 對研發成果的貢獻程度。
- 智財權歸屬於大學的處理方法。
- 是否有必要通過大學發布研究成果。
- 研究成果歸屬（大學擁有、企業擁有、雙方共有）。
- 雙方是否同意智財權共有。
此外，為了盡可能使研究成果的智財權更廣泛應用，在參考適用範本時，皆應考量研發成果商業化的靈活性，無論智財權歸屬於大學或企業方，都必須滿足以下的條件：
- 不限制大學後續研究的可能性。
- 所有的智財權都要適當的努力使其商業化。
- 研究成果需在約定的期間內進行學術發表。
日本此一工具包之內容對於產學合作研究之推展，提供了更細緻化的指引，或許可為我國推行相關政策之參考，值得持續關注其內涵與成效。
羅育如
組長 編譯整理
Japan Academy of science, technology and policy introduced the model of production and research cooperation, 25th April, 2017, http://www.bestchinanews.com/Science-Technology/9540.html (lasted visited July 7th, 2017)
University and business collaboration agreements: Lambert Toolkit, https://www.gov.uk/guidance/university-and-business-collaboration-agreements-lambert-toolkit (lasted visited July 7th, 2017)
德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南，旨在提升企業數位化與社會責任，並提升消費者權益保護。 德國司法及消費者保護部次長Gerd Billen於會議中指出，無論技術細節和具體應用如何發展，法律和消費者保護政策應確保人工智慧安全性，且不因此受歧視，以及盡可能確保技術利用透明度。而隨著人工智慧的發展，應設法解決使用人工智慧產生的法律問題。 例如，如何在製造商，供應商和消費者之間公平分配責任歸屬問題？在家庭，物流和手術室等領域已有越來越多具備自我學習的機器人被應用，相關權利是否會有所不同？如果機器出現不明原因故障，會發生什麼情況及如何處置？當機器透過在製造時尚未完全預定的環境感官認知做出具體決定時，該自動行為所生效力為何？ 本份指南則提出六項建議： 促進企業內部及外部訂定相關準則 提升產品及服務透明度 使用相關技術應為全體利益著想 決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。 重視並解決解決機器偏差問題 在特別需要負責的決策過程，應設計成由責任主體保留最終的決策權力，直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。
新興通訊設備與服務之無障礙義務—以ITU政策及美國CVAA為例 德國通過電力市場發展法和能源轉型數位化法以因應下階段德國聯邦議會通過電力市場發展法(Gesetze zur Weiterentwicklung des Strommarktes)和能源轉型的數位化法(Gesetze zur zur Digitalisierung der Energiewende)。 本次新制定之電力市場法，是90年代後德國電力市場重大發展。目的在於調適電力市場，以配合當今德國快速成長的再生能源發電比例。為使電力供應繼續保持合理價格和電力供應可靠安全，在確認未來電力市場發展繼續朝向增加越來越多風力發電和太陽能發電之路線的同時，預先架構法制環境，為將來配合運用發電端的彈性、需求端彈性與電力儲存技術，確定電力市場發展方向和框架條件。在上述等規範之下，電力交易商有義務，亦即售電者應該設法建構自身電量儲備作為因應，在電網需要時饋入電網，為供電安全提供必要準備。另外在注重必要容量儲備上之投資外，亦強調電力批發市場上的自由定價原則，維持整體市場所需容量在均衡、平衡之穩定電力供應狀態。 另外，能源轉型數位化法則是使電力部門成為創新之有效制度工具。蓋其作為基礎建設，使新創業模式，例如藉由與消費者持有之再生能源發電設備之連結，發展出新商業獲利模式。修法核心內容係引入智慧量測系統，功能在於作為安全的通訊平台，使電力供應系統能夠配合能源轉型發揮最大功用。 最後，為配合巴黎協定後德國環境政策，在遏止溫室效應氣體的實施具體作為，電力市場法一部份重要內容在於暫時停止褐煤電力電廠發電運轉。配合電網安定的調度需求，僅在指定時間內，使其成為電力安全預備，並最終不再使用褐煤發電，以實現到2020年德國在電力部門的氣候目標。 德國完成電力市場法，結束由“綠皮書”和“白皮書”開始的進程，與鄰國經過廣泛的公眾諮詢和協調會議之後，最終選擇電力市場2.0與市場自由定價的機制，而反對所謂的容量市場。決定性的因素在於，如此一來政策所需花費的成本較另一選項來得低，且更容易使德國融入歐洲電力單一市場架構。依據本法新創建的容量儲備，將與電力市場中其他電力嚴格區分，專門作為應對突發事件額外的安全網。 在「區域合作聯合聲明」中，德國經濟與能源部長於2015年6月8日與11鄰國商討後決定，保證在電力短缺和高電價時，德國側將提供電力的自由定價和跨境交易，如此一來可用更低成本以生產電力，德國和周邊國家的內部單一市場在此看到了巨大的經濟優勢。 與歐洲各國相較，德國在電力供應安全議題上處於領先地位。再加上新的電力市場法，預計未來幾年電力市場能夠達到持續健全發展之目標。
日本經濟產業省利用巨量資料（BIG DATA）及人工智慧（AI）開發及測試新的經濟指標日本經濟產業省利用網絡積累巨量資料（BIG DATA）及人工智慧（AI）技術，應用民營企業相關資訊，開發和測試新經濟指標，分別於2017年7月19日及2018年1月8日公開該指標。為達到及早準確掌握經濟動向，對巨量資料等新資料之利用期待越來越高，政府部門也將利用巨量資料及人工智慧技術等方法，針對統計技術進行改革，。 新開發之指標有：1.SNS×AI商業信心指數（SNS×AI景況感指数）：乃是透過人工智慧抽取關於商業信心的網路文章，並進行情緒（正/負）評估計算指數，期待有效地估計以每日為頻率之商業信心。2.SNS×AI礦工業生產預測指數（SNS×AI鉱工業生産予測指数）：利用人工智慧選取有關工作和景氣之網路相關文件，結合「開放數據」之統計等技術，並利用人工智慧「機械學習」之手法，來預測「工業生產指數」。3.銷售點資訊管理系統（POS，point-of-sale）家電量販店銷售趨勢指標（POS家電量販店動向指標）：透過收集具有銷售點資訊管理系統（POS）的家用電子大型專賣店的銷售資料，期待可以掌握每一日之「銷售趨勢」。 新的指數與既存統計指數，如景氣動向指數、中小企業信心指數、工業生產指數、商業動態統計等，其調查週期、公布頻率等，既存指數每月調查公布，新指數則進步至每日調查或每週公布等，在計算及呈現頻率上較既有更為精細。日本政府並設立「Big Data-STATS」網站，以實驗性質公佈上述經濟指標，並廣泛收納民眾意見以提高新指標的準確性。