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日本經濟產業省所屬「研究開發與創新附屬委員會」於2020年5月29日統整了有關2020年創新願景的期中建言並作成報告。本次的願景建言，係著眼於日本於IT等領域無法推動新興產業的現狀，且在原本具有競爭優勢的領域上，又因新興國家崛起導致實質獲益降低，加之新型冠狀病毒疫情使經濟活動停滯等結構性變化，產生全球性的典範轉移等問題。故認為應自長遠觀點出發，視「從未來需求中發掘創新價值」的途徑為創新關鍵，化危機為轉機，並同步觀察國內外的動向，針對企業、大學、政府各界應採取的行動，綜整出2020年的期中建言。 本次期中建言以產業為核心，主要包含以下幾個面向：（1）政策：例如，為積極參與新創事業的企業規劃認證制度；透過修正產學合作指引、簡化〈技術研究組合（為成員針對產業技術，提供人力、資金或設備進行共同研究，並為成果管理運用，且具法人格的非營利組織型態）〉設立與經營程序、擇定地區開放式創新據點等手段深化與落實開放式創新；以「創造社會問題解決方案」與「保護關鍵技術」的研發活動為重心，鬆綁相關管制，並調整計畫管理方式等以協助技術投入市場應用；以2025年與2050年為期，就次世代運算（computing）技術、生化、材料與能源領域提出科技與產業發展的願景；藉由改善人才制度、數位轉型等方式，強化企業研發能量；（2）「從未來需求中發掘創新價值」概念：現行研發與導向商品化的模式，主要以既有的技術、設備等資源為基底，進行線性且單向的創新研發，重視短期收益與效率化，使成果應用未能貼近社會的實際需要，故未來應在此種模式之外，另從創造社會議題解決方案與切合未來需求的觀點出發，結合既有技術資源來擬定長期性的研發創新戰略並加以實踐；（3）產官學研各界角色定位與任務：大學與國立研發法人應強化其研發成果之商轉合作，調整課程內容以削減知識與人才產出不符合社會議題需要的問題；企業的創新經營模式，則應透過ISO56002創新治理系統標準、日本企業價值創造治理行動指針（日本企業における価値創造 マネジメントに関する行動指針）等標準實踐，擴大開放式創新的應用；政府則應採取調整稅制、建置活動據點等方式，建構並提供有利於開放式創新的環境，並針對產業發展願景中的關鍵領域（如感測器等AI應用關聯技術、後摩爾時代（post moore's law）運算技術、生化技術、材料技術、環境與能源技術等）進行投資。
德國訂定租戶電力促進法並修正相關再生能源法，以鼓勵太陽能發電直供為鼓勵出租人利用屋頂型太陽能裝置直接提供承租戶用電，並鼓勵推動民眾參與能源轉型，德國制訂「租戶電力促進法」（Gesetz zur Förderung von Mieterstrom）及修正相關再生能源法，並於2017年7月已正式生效。 所謂「租戶電力」（Mieterstrom）係指來自建築物本身裝設或周遭區域裝置的太陽能設備生產之電力，未循傳統利用方式將電力饋入一般電網中，而直接就地（Vor Ort）提供給終端用戶（主要為建築物承租戶）電力使用。但查現行太陽能電力之利用狀況，發電設備所有人（同時也是出租人）多數仍選擇將發電饋入電網，以取得依再生能源法規定之相當報酬。新法制訂後，未來出租人將電力提供給承租人後仍可獲得同樣報酬，而原先承租人負擔許多自電網中購電必須支付的電網費、網路端分配費、電力稅及其他雜費，以及未來可能會產生的附加費等，也可節省下來。 因此，透過本法將可提升發展與使用太陽能的經濟誘因。一方面促使出租人將太陽能發電直供承租人使用，依據其太陽能裝置及太陽能板鋪設大小，出租人約可獲得3.8歐分/kWh~2.75歐分/kWh之間的報酬，此外，並限制補助太陽能裝置為每年500MW以下，以確保發電容量符合用電發展。而依據德國經濟與能源部委託相關研究報告顯示，有高達380萬的家庭戶具備開發此種直接向租戶供電的潛力。另一方面，該法亦包含租戶電力契約的存續期間，及承租人將保有電力供應商的選擇權，並設定其租戶電力費用上限（修正能源經濟法§42a），以確保租戶電力費用具市場競爭力。
遠距健康照護之法律議題研析 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。