搜尋引擎業者刪除特定檢索結果之判斷基準－日本最高法院平成28年(許)第45號(平成29年1月31日裁定)
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
德國聯邦議會於2015年通過資訊科技安全法(IT-Sicherheitsgesetz)，主管機關為聯邦資訊安全局(Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik, BSI)，隸屬於德國聯邦內政部(Bundesministerium des Innern)。目的是為保障德國公民與企業使用的資訊系統安全，特別是在全國數位化進程中，攸關國家發展的關鍵基礎設施，讓德國成為全球資訊科技系統及數位基礎設施安全的先驅與各國的模範，同時藉此強化德國資訊科技安全企業的競爭力，提升外銷實力。 該法案主題包括，在關鍵基礎設施上改進企業資訊科技安全、保護公民的網路安全、確保德國聯邦資訊科技、加強聯邦資訊技術安全局的能力與資源、擴展聯邦刑事網路犯罪的調查權力。 該法主要係針對關鍵基礎設施營運者(Kritische Infrastrukturbetreiber) 進行安全要求，例如在能源、資訊科技、電信、運輸和交通、醫療、水利、食品、金融與保險等領域的企業。德國聯邦政府要求關鍵基礎設施的營運商，要滿足資訊科技安全的最低標準，且須向聯邦資訊安全局通報資訊安全事件。聯邦資訊安全局要對關鍵基礎設施營運商的資訊進行評估分析，並提供給關鍵基礎設施營運商彙整改善，以提高其基礎設施的保護。
Nbn 工研院將釋出百多項專利工業技術研究院系統晶片技術發展中心（ STC）計畫將其與國立交通大學推出的靜電放電防護（ESD protection）技術相關專利授權業界，該專利以6大組合區分，包含「輸出入介面電路之靜電放電防護」、「高速／射頻／混壓輸入輸出IC之靜電放電與電性栓鎖防護」、「輸出入單元電路設計」等共計110件專利，預計進行專屬授權。 隨著半導體產業競爭全球化，競爭型態也從過去的價格戰轉變成智慧戰，半導體產業廠商需快速大量取得專利權進行佈局，才能保持產業競爭力。配合產業界對專利的需求，工研院此次專屬授權的 ESD專利組合，主要來自STC的研發成果，將IC半導體產業中極重要的靜電放電防護與輸出入單元電路設計（I/O Circuit Design）相關專利，搭配交通大學電子工程系靜電放電防護專利，公開徵求專屬授權廠商。 ESD專利組合專屬授權說明會訂7月21日上午9時30分於工研院竹東中興院區9館010室召開，內容包括專屬授權競標規則、專利組合及專屬授權契約內容介紹，並隨即開放通訊投標，結標日為9月23日。
AuthenTec被控侵權勝訴Atmel 於2006年3月美國南加州地方法院對世界首屈一指的指紋辨識功能機器的供應商AuthenTec提出告訴，宣稱AuthenTec侵害Atmel兩項專利，今年五月五日法院的即決判決中確定AuthenTec的產品並未侵害Atmel的專利。 AuthenTec 副總裁兼法律顧問 Frederick Jorgensen表示：「從一開始被起訴，對於Atmel的指控，我們十分有信心公司的產品沒有侵權，也十分樂見此次法院的判決。我們相信我們的科技及智慧財產在市場居有領先的地位，為了保護這些資產，我們將會進行保護的措施。」 AuthenTec藉著指紋辨識器增加了很多資產，目前有超過三億個指紋辨識器運用在電腦、手機、ＰＤＡ及門禁系統上。所有的指紋辨識器都是依據TruePrint的技術精確判斷指紋影像，TruePrint不僅僅可以辨識人類皮膚表層，還可以辨識皮膚表層以下，此項獨一無二的技術不論在任何時間或任何指紋下，都可準確的辨識任何人。目前AuthenTec的客戶包含宏碁、華碩、惠普、三星、LG等等。 除此案之外，AuthenTec尚有許多懸而未決的案子，在三月時，AuthenTec針對Atrua網站上所秀出的智慧型觸控面板手機，提出侵害AuthenTec指紋辨識技術的訴訟。
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。