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。
蕭仁豪
法律研究員 編譯整理
1.日本經濟產業省，ビッグデータ・AIを活用した新しい経済指標への意見を募集します～既存の統計よりも優れた速報性・詳細性が期待されます～，http://www.meti.go.jp/press/2017/07/20170719002/20170719002.html（最後瀏覽日：2017/11/15）。
2. BigData-STATS，https://bigdata-statistics.meti.go.jp/（最後瀏覽日：2017/11/15）。
「蛋白質體學」是醫學研究的新領域，透過對「蛋白質變異」的研究來瞭解疾病的機制，現在已經可以成功診斷出許多疾病。不過，因為血液中跟疾病有關的「標記蛋白質」，含量往往很低；傳統「酵素免疫法」（ ELISA ）的檢測流程總得進行個大半天，往往造成時間的浪費。 中央研究院發表獨步全球的「磁性奈米粒子」質譜驗血技術，只要使用小學生使用的磁鐵，就可以迅速「大海撈針」，從血液中吸出和ＳＡＲＳ、癌症、中風等病症相關的標記蛋白質，可以在一小時內診斷病情。這項研究成果正在申請國內外專利，臨床實驗、認證後，民眾未來只要多花幾百塊錢，就能夠享受這項最新的奈米科技。不管胃癌、乳癌或大腸癌，只要 ELISA 能夠檢測的項目，這套技術都可以更有效率地完成。不過因為「質譜儀」價格昂貴，臨床運用又需相關認證，普及化可能還得再等一段時間。
英國發布人工智慧網路資安實務守則英國政府於2025年1月31日發布「人工智慧網路資安實務守則」（Code of Practice for the Cyber Security of AI，以下簡稱「實務守則」），目的是提供人工智慧（AI）系統的網路資安指引。該實務守則為英國參考國際上主要標準、規範後所訂定之自願性指引，以期降低人工智慧所面臨的網路資安風險，並促使人工智慧系統開發者與供應商落實基本的資安措施，以確保人工智慧系統的安性和可靠性。 由於人工智慧系統在功能與運作模式上與傳統網路架構及軟體有明顯的不同，因此產生新的資安風險，主要包含以下： 1. 資料投毒（Data Poisoning）：在AI系統的訓練資料中蓄意加入有害或錯誤的資料，影響模型訓練結果，導致人工智慧系統產出錯誤推論或決策。 2. 模型混淆（Model Obfuscation）：攻擊者有意識地隱藏或掩飾AI模型的內部運作特徵與行為，以增加系統漏洞、引發混亂或防礙資安管理，可能導致AI系統的安全性與穩定性受損。 3. 輸入間接指令（Indirect Prompt Injection）：藉由輸入經精心設計的指令，使人工智慧系統的產出未預期、錯誤或是有害的結果。 為了提升實務守則可操作性，實務守則涵蓋了人工智慧生命週期的各階段，並針對相關角色提出指導。角色界定如下： 1. 人工智慧系統開發者（Developers）：負責設計和建立人工智慧系統的個人或組織。 2. 人工智慧系統供應鏈（Supply chain）：涵蓋人工智慧系統開發、部署、營運過程中的的所有相關個人和組織。 實務守則希望上述角色能夠參考以下資安原則，以確保人工智慧系統的安全性與可靠性： 1. 風險評估（Risk Assessment）：識別、分析和減輕人工智慧系統安全性或功能的潛在威脅的過程。 2. 資料管理（Data management）：確保AI系統整個資料生命週期中的資料安全及有效利用，並採取完善管理措施。 3. 模型安全（Model Security）：在模型訓練、部署和使用階段，均應符合當時的技術安全標準。 4. 供應鏈安全（Supply chain security）：確保AI系統供應鏈中所有利益相關方落實適當的安全措施。 「人工智慧網路資安實務守則」藉由清晰且全面的指導方針，期望各角色能有效落實AI系統安全管控，促進人工智慧技術在網路環境中的安全性與穩健發展。
日本國土交通省公布最後一哩路自駕車系統指引為促進自駕車研發和推廣，日本國土交通省召集產官學研各界成立先進安全汽車（Advanced Safety Vehicle, ASV）推進檢討會，檢討設計自駕車時之注意事項，並於2020年7月17日公布「最後一哩路自駕車系統基本設計書」（ラストマイル自動運転車両システム基本設計書），希望能藉此達成確保地方交通運輸能量及加速自駕車落地之目標。 「最後一哩路自駕車系統基本設計書」將操作適用範圍（Operational Design Domain, ODD）定義為限定區域或駕駛環境條件，並提出所有自駕車應具備之共通ODD，包括（1）道路/地理條件︰目標道路、行駛道路；（2）環境條件︰時間、天氣；（3）行駛條件︰行駛速度；（4）行駛空間︰可支援自駕車行駛之基礎設施，以及可提醒用路人注意正在進行自駕車實驗之設施。此外，由於不同應用情境會影響ODD之設定，故本書以限定路線下往返之自駕車為代表，說明在個案中該如何進一步檢討ODD。以行駛速度為例，在共通ODD中，最後一哩路自駕車時速應為30公里，但在提供限定路線內往返之載客服務時，自駕車的時速應設定在12公里以下。最後，「最後一哩路自駕車系統基本設計書」內整理最後一哩路自駕車共通及特有之技術要件，以及設計時應留意和確認的問題。
著作權侵權暫停了妙娃種子園藝盆的銷售3D列印設計分享網站Shapeways在週五收到從任天堂神奇寶貝國際公司一個停止侵權的函(cease and desist)，是有關於藝術家Claudia Ng的類似神奇寶貝妙娃種子的陶瓷園藝盆設計，他將園藝盆在Shapeways網站上販售，但Shapeways在收到警告信函後移除了網站上的產品列表。 根據Claudia Ng所述，任天堂神奇寶貝國際公司是要求所有有關此模型相關的收益。原本產品列表上並未直接將神奇寶貝遊戲名稱用於此盆栽設計名稱，Claudia Ng標註牠是植物怪獸(succulent monster)，但產品列表中數次提及了神奇寶貝公司。最新版的設計將近2.5英吋(6.5公分)高，售價為49美元，目前有多種顏色提供銷售。 Claudia Ng表示：我想這是落於衍生和轉化著作的範疇，我並非一個律師，但我猜測這至少是最廣義的相關法規解釋裡。發生這件事我並不意外，只不過我原本預期該公司會追蹤的是那些有更多侵權設計的人。雖然我承認我個人喜愛的神奇寶貝啟發了我的靈感，但不是神奇寶貝的粉絲也都會喜歡這設計的原因就在於神奇寶貝本身的動物本質(generic-ness)。大多數都公認牠像一隻肥貓。而且我也被要求去設計其他的動物或生物。 Claudia Ng可能會被安排和任天堂神奇寶貝國際公司接觸，雖然他無法確定從這場可能的會議中會發生甚麼事。 3D列印設計分享上有可能設計的產品會侵害他人權利，設計者在靈感啟發上到設計成品時皆須有避免侵權的考量，以免不只無法獲利也有侵權的風險。