何謂「合作專利分類」？
美國專利商標局(USPTO)與歐洲專利局(EPO)簽署協議，合作開發「以歐洲專利分類系統為基礎，並納入兩局分類實務特點」的共同分類系統：「合作專利分類」(Cooperative Patent Classification, CPC)系統，該系統為全球性的專利文件分類系統。USPTO與EPO為促進專利調合化，積極努力並共同合作建立CPC系統，該系統結合了兩局最好的分類作法，為專利技術文件建立一個共同且為國際間相容的分類系統，供專利審查使用。CPC於2013年1月1日宣布正式啟用，EPO開始使用CPC，不再使用歐洲專利分類(ECLA)；2015年1月1日，USPTO正式宣告成功由美國專利分類(USPC)轉換至CPC。目前已有超過45個專利局與超過 25,000名審查人員使用CPC作為檢索工具，使CPC成為國際性的分類標準。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
英國資訊專員辦公室（Information Commissioner’s Office, ICO）於2018年10月24日公告針對臉書公司（Facebook Ireland Ltd. & Facebook Inc.）之劍橋分析（Cambridge Analytica）個資外洩事件，依據英國資料保護法（Data Protection Act 1998）第55A條之規範，裁罰臉書公司50萬英鎊之罰鍰。 自2018年3月劍橋分析違法取得與使用臉書個資事件爆發以來，估計約有8700萬筆臉書上的個人資料遭到違法使用，引起全球對於網路個資保護的重視。在遭到違法取得與使用的個資當中，也包含了歐盟以及英國臉書使用者的個資，因此英國ICO有權對此事件展開調查並對臉書公司進行裁罰。 根據英國ICO的調查，自2007年至2014年間，臉書公司對於其平台上的個資處理（processed）有所不當，違反資料保護法之資料保護原則（Data Protection Principle，DPP），包含未適當處理個人資料（DPP1），以及未採取足夠的技術與作為防止未經授權或違法使用個資（DPP7），致使劍橋分析得以透過臉書公司提供之API違法取用臉書使用者個資。 由於劍橋分析事件發生時，歐盟GDPR（General Data Protection Regulation）尚未正式上路，因此英國ICO依據事件發生時之法律，亦即基於歐盟資料保護指令（Directive 95/46/EC）所訂定之英國資料保護法，裁處臉書公司50萬英鎊的罰款；若依據基於GDPR之新版英國資料保護法（Data Protection Act 2018），臉書公司將可被裁處最高1700萬英鎊或年度全球營業額4%之罰款。
英國提出因應GDPR自動化決策與資料剖析規定之細部指導文件2018年5月，英國資訊專員辦公室（Information Commissioner’s Office, ICO）針對歐盟GDPR有關資料自動化決策與資料剖析之規定，公布了細部指導文件（detailed guidance on automated decision-making and profiling），供企業、組織參考。 在人工智慧與大數據分析潮流下，越來越多企業、組織透過完全自動化方式，廣泛蒐集個人資料並進行剖析，預測個人偏好或做出決策，使個人難以察覺或期待。為確保個人權利和自由，GDPR第22條規定資料當事人應有權免受會產生法律或相類重大效果的單純自動化處理決策（a decision based solely on automated processing）之影響，包括對個人的資料剖析（profiling），僅得於三種例外情況下進行單純自動化決策： 為簽訂或履行契約所必要； 歐盟或會員國法律所授權； 基於個人明示同意。 英國2018年新通過之資料保護法（Data Protection Act 2018）亦配合GDPR第22條規定，制定相應國內規範，改變1998年資料保護法原則上容許資料自動化決策而僅於重大影響時通知當事人之規定。 根據指導文件，企業、組織為因應GDPR而需特別留意或做出改變的事項有： 記錄資料處理活動，以幫助確認資料處理是否符合GDPR第22（1）條單純自動化決策之定義。 倘資料處理涉及資料剖析或重大自動化決策，應進行資料保護影響評估（Data Protection Impact Assessment, DPIA），判斷是否有GDPR第22條之適用，並及早了解相關風險以便因應處理。 提供給資料當事人的隱私權資訊（privacy information），必須包含自動化決策之資訊。 應確保組織有相關程序能接受資料當事人的申訴或異議，並有獨立審查機制。 指導文件並解釋所謂「單純自動化決策」、「資料剖析」、「有法律效果或相類重大影響」之意義，另就可進行單純自動化決策的三種例外情況簡單舉例。此外，縱使符合例外情況得進行單純自動化決策，資料控制者（data controller）仍必須提供重要資訊（meaningful information）給資料當事人，包括使用個人資料與自動化決策邏輯上的關聯性、對資料當事人可能產生的結果。指導文件亦針對如何向資料當事人解釋自動化決策處理及提供資訊較佳的方式舉例說明。
美國能源系統需求面管理法制議題之探討 當前日本車聯網面對之相關課題及策略目標日本總務省下設之實現車聯網社會研究會（Connected Car 社会の実現に向けた研究会，下稱車聯網研究會），於2017年4月19日第4次會議中提出當前日本車聯網面對之相關課題及策略目標。至目前為止日本智慧型運輸系統（Intelligent Transportation System）各自已發展出道路交通資訊通信系統（Vehicle Information and Communication System，簡稱VICS）、電子收費系統（Electronic Toll Collection System，簡稱ETC）、雷達防追撞（ﾚｰﾀﾞｰ）等不同通訊技術，自動駕駛則發展至初期階段。日本當前發展中面臨其企業國際競爭力確保與強化、持續友善環境之可能性、高齡化及勞動生產力人口減少等問題。希望透過國家開發之系統及國際服務方式，利用交通資訊通信系統實現最佳的交通狀態，在人口稀少之地區利用無人駕駛系統，使駕駛不足之問題得以解決，對當地之購物及交通上可以加以協助。車聯網研究會設定之4大目標為： 零交通事故之社會 確保人之行動自由 便利、快速、安心之生活環境 生活方式的變化 透過利用車與車間通信等技術，降低事故之發生，普及車聯網等資通訊系統，車中行動模式之變革，並透過異業結合創造新的服務模式，達成安全、安心、便利之智慧聯網生活4大目標。