馬來西亞社會安全網-就業保險
馬來西亞政府計劃於2018年推行就業保險計畫（Employment Insurance Scheme，ＥＩＳ），為受雇人提供一個就業的社會安全網包括失業津貼和培訓支持，計畫內容：
- 適用範圍：典型受雇工作者。
- 基金管理機構： 社會安全機構（Social Security Organisation，SOCSO）。
- 保護內容：為被裁員工提供三個月至六個月的臨時財政援助。例如，在求職津貼下，失業人員可以獲得第一個月的假定月工資的80％，第二個月的50％，第三個月和第四個月的40％，第五個月和第六個月的30％。
- 保險費用：雇主必須負擔受僱人月薪之0.2％，僱員亦須繳納受僱人月薪之0.2％。繳費將根據員工的工資按固定比例計算。保費繳納之上限為收入4000令吉（Riggit Malaysia，RM）以上者，繳納的最高貢獻額為59.30令吉。
- 罰則：一萬元以下或兩年以下有期徒刑。
根據國際勞工組織(ILO)一項研究顯示，2011年越南失業人員中只有5％受到失業保險的保護，泰國則為25％。即使在非典型工作者較無問題出現的國家，失業人員的有效覆蓋率通常在40％到50％之間。主要原因在於，失業保險只包括典型工作者，然而亞洲較多數人為非典型工作者。
另一方面，2016年馬來西亞提高最低工資增加雇主負擔，使雇主感受到高額成本的壓力。推行就業保險計畫雇主所需承擔之成本又再次增加。這使得雇主不得不傾向選擇短期契約工作或外包工作。使得雇主減少雇用正式員工，本身待遇與福利居於弱勢的非典型工作者增加，反而使得計畫可以保護範圍縮小加深非典型工作者不平等問題。面對目前全球非典型工作者人數有快速膨脹趨勢，以及雇主捨棄高成本的雇用方式。如何立法保護或改善非典型工作者就業環境，將成為就業保險計畫另一個重要的核心議題。
周冠宇
法律研究員 編譯整理
Tomomi Kikuchi, Malaysia to offer unemployment insurance starting in 2018, ASIAN REVIEW, https://asia.nikkei.com/Politics-Economy/Policy-Politics/Malaysia-to-offer-unemployment-insurance-starting-in-2018 (last visited Dec. 4, 2017)
OOI CHIA SHEN, Employment Insurance Scheme Is Official And Here’s What You Need To Know, Money Tips, News, https://www.comparehero.my/blog/employment-insurance-scheme (last visited Dec. 4, 2017)
Foong Li Mei, Is unemployment insurance the safety net that Malaysian workers so desperately need?, http://sea-globe.com/malaysia-unemployment-insurance-scheme/ (last visited Dec. 4, 2017)
日本專利局（特許庁）自2019年啟動「智財戰略規劃師派遣計畫」（知財戦略デザイナー派遣事業），向大專院校派遣智財戰略規劃師，發掘大學內部埋藏之研發成果，協助研發成果落地運用或衍生新創公司，進而帶動產業創新。為支援智財戰略規劃師達成上述工作，日本專利局於2023年4月14日公布「大學研究成果衍生新創案例研究」（大学研究成果の社会実装ケーススタディ，以下簡稱案例集），介紹大學衍生新創重要案例，並針對新創公司設立、簽約等各階段，以對話形式說明應注意事項。 案例集分為第1章「新創篇」、第2章「與企業合作篇」，以及第3章「其他篇」，每篇介紹不同案例，一共收錄9個案例，如「以和企業共有之專利作價，投資設立之新創公司」、「AI新創公司之商業模式」、「新藥開發平臺相關之商業模式」、「活用智財戰略設立之新創公司」、「以與企業共同研究為基礎之專利申請戰略」等。上述案例均依照「發現發掘」（発明発掘）、「制定智財戰略」、「預備衍生新創」（社会実装準備）、「支援後階段」等4個流程展開，以圖文及對話形式，提醒規劃師在各階段應注意之支援重點及注意事項，並以專欄形式說明失敗案例，期能作為大學研究者、產學合作窗口衍生新創之參考。
德國「智慧聯網倡議」德國聯邦經濟及能源部於2016年9月1日公布數位議程框架新的經費公告，以支持智慧聯網示範的實施與推廣。德國聯邦政府於2015年9月公布的智慧聯網(Initiative Intelligente Vernetzung)戰略，該戰略實施的4個面向如下: (1)應用領域的支持:聚焦教育、能源、衛生、交通和管理五大應用領域的數位化和智慧化運用及發展，並排除相關實施障礙; (2)促進合作:促進資通訊技術與五大應用領域間的跨領域溝通與合作; (3)改善框架條件:加強投資環境並消除相關障礙；保護隱私權及加強網路安全；制訂相關標準化作業；提升商品或服務市場競爭力; (4)加強各界參與:促進各界參與及討論，共創及共享經濟利益。德國聯邦政府基於該戰略計劃，提出智慧聯網倡議，及提供開放式創新平台，促進不同領域的合作及整合運用，將有助於產業價值及競爭力的提升，並提高國際間合作的機會。 我國為發展智慧聯網相關產業，曾推出包括「智慧辨識服務推動計畫」、「智慧聯網商區整合示範推動計畫」等相關應用服務整合及解決方案計畫，今年更陸續推出「亞洲‧矽谷推動方案」、「數位國家‧創新經濟發展方案」，藉以提高數位生活服務使用普及率，並以創新驅動產業升級轉型。
美國總統歐巴馬宣布增加強化美國網路安全預算經費為強化並有效因應網路安全相關議題，美國總統歐巴馬日前於4月10日提出在2014財政年度（於2013年10月開始起算）增加強化網路安全經費之建議，期待透過藉由加強並建置相關網路安全機制的方式，有效解決目前美國所面臨來自中國、伊朗、俄國、以及其他國家之的網路安全威脅；同時，其亦希望藉此厚植並改善美國政府，以及私人企業的電腦網絡防禦能力。 本次由美國總統歐巴馬所提出的國家網路安全策略主要可區分為二部分：1. 加強美國網路事件（cyber incidents）的彈性度，以及2. 減少網路威脅事件。首先針對加強美國網路事件彈性度的部份，主要會透過a. 強化美國數位基礎建設，進而能有效抵禦滲透和干擾，b. 改善美國對於複雜和敏捷的網路威脅防禦能力，以及c. 培養針對不同類型的網路事件，皆能快速應變並恢復的能力，這三個方法來加以落實。而就減少網路威脅事件的部份，則計畫以透過a. 與美國友邦結盟的方式，共同研議國際網路規範，b. 強化網路犯罪的法律執行能力，和c. 遏止潛在對手就現有之美國網路漏洞採取不當行動，三個策略模式的實施來加以實踐。然而除了上述的兩個策略及其子項的具體落實外，美國政府亦強調串連各政府部門，以及私人企業團體間之合作重要性，以及建立一個能夠使得網路維護人員及其他相關人員，得以快速取得相關網路安全資訊的便捷管道亦為重要。 隨著全球資通訊網路交流互動以及依賴程度日益增長，如何有效兼顧個人網路安全隱私及使用自由，並同時確保網路資訊流通的安全性，乃為目前強加網路安全的重要關注焦點。本次美國總統歐巴馬所提出的網路安全推動策略走向，及其如何加以落實，實值得持續關注。
世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件，期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧世界衛生組織（World Health Organization, WHO）於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」（Regulatory considerations on artificial intelligence for health）文件，旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧，發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素： （1）文件化與透明度（Documentation and transparency） 開發者應預先規範（pre-specifying）以及明確記錄人工智慧系統（以下簡稱AI系統）之預期醫療目的與開發過程，如AI系統所欲解決之問題，以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項，並建議以基於風險之方法（Risk-based approach），根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 （2）風險管理與AI系統開發生命週期方法（Risk management and AI systems development lifecycle approaches） 開發者應在AI系統生命之所有階段，考慮整體產品生命週期方法（total product lifecycle approach），包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外，須考慮採用風險管理方法（risk management approach）來解決與AI系統相關之風險，如網路安全威脅與漏洞（vulnerabilities）、擬合不足（underfitting）、演算法偏差等。 （3）預期用途、分析及臨床確效（Intended use, and analytical and clinical validation） 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄，將用於建構AI系統之訓練資料集組成（training dataset composition）之詳細資訊（包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等）提供給使用者。此外，可考慮透過一獨立資料集（independent dataset）之外部分析確效（external analytical validation），展示訓練與測試資料以外之效能，並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後，於AI系統之上市後監督與市場監督階段，可考慮進行一段期間密集之部署後監督（post-deployment monitoring）。 （4）資料品質（Data quality） 開發者應確認可用資料（available data）之品質，是否已足以支援AI系統之開發，且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估（pre-release evaluations），以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題，且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險，並繼續努力創建資料生態系統，以促進優質資料來源之共享。 （5）隱私與資料保護（Privacy and data protection） 開發者於AI系統之設計與部署過程中，應考慮隱私與資料保護問題，並留意不同法規之適用範圍及差異，且於開發過程之早期，開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規，並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 （6）參與及協作（Engagement and collaboration） 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間，需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台，以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作；為加速人工智慧領域實務作法之進化，透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。