日本訂定氫燃料基本戰略，推廣氫燃料使用並降低碳排放。
日本於2017年12月26日「第2次再生能源及氫氣等閣員會議」中，作為跨省廳之國家戰略，訂定「氫燃料基本戰略」（下稱「本戰略」），2050年為展望，以活用及普及氫燃料為目標，訂定至2030年為止之政府及民間共同行動計畫。此係在2017年4月召開之「第2次再生能源及氫氣等閣員會議」中，安倍總理大臣提出為了實現世界先驅之「氫經濟」，政府應為一體化策略實施，指示於年度內訂定基本戰略。為此，經濟產業省（下稱「經產省」）邀集產官學專家，召開「氫氣及燃料電池戰略協議會」為討論審議，擬定本戰略。其提示出2050年之未來之願景，從氫氣的生產到利用之過程，跨各省廳之管制改革、技術開發關鍵基礎設施的整備等各種政策，在同一目標下為整合，擬定過程中有經產省、國土交通省、環境省、文部科學省及內閣府為共同決定。
氫燃料基本戰略之訂定，欲解決之兩大課題：
第一，能源供給途徑多樣化及自給率的提高：日本94％的能源需依靠從海外輸入化石燃料，自給率僅有6-7％，自動車98％的燃料為石油，其中87％需從中東輸入。火力發電場所消費的燃料中，液態天然氣（LNG）所佔比例也在上升中，而LNG也幾乎全靠輸入。
第二，CO2排出量的削減。日本政府2030年度之CO2排出量預定比2013年度削減25％為目標。但是，受到東日本大地震後福島第一核能發電廠事故的影響，日本國內之核能電廠幾乎都停止運轉，因此LNG火力發電廠的運轉率也提高。LNG比起煤炭或石油，其燃燒時產生CO2之量較為少，但是現在日本電力的大部分是倚賴LNG火力發電，CO2排出量仍是增加中。
因此本次決定之氫燃料基本戰略，係以確實建構日本能源安全供給體制，並同時刪減CO2排出量為目標，能源如過度倚賴化石燃料，則係違反此二大目標，因此活用不產生CO2的氫燃料。但是日本活用氫燃料之狀況，尚處於極小規模，或者是實驗階段。把氫燃料作為能源之燃料電池車(FCV)，其流通數量也非常少，而氫燃料販賣價格也並非便宜。
氫燃料戰略之目標係以大幅提高氫燃料消費量，降低其價格為目的。現在日本氫燃料年間約200噸消費，預定2020年提高至4000噸，2030年提高至30萬噸，同時並整備相關商用流通網。為了提高氫燃料消費量，需實現低成本氫燃料利用，使氫燃料之價格如同汽油及LNG同一程度之成本。現在1Nm3約為100日圓，2030年降低至30日圓，最終以20日圓為目標，約為目前價格之5分之一為目標，在包含環境上價值考量，使其具備與既有能源有同等競爭力。
實現此一目標需具備：1.以便宜原料製造氫， 建立氫大量製造與大量輸送之供應鏈；2.燃料電池汽車（FCV）、發電、產業利用等大量氫燃料利用及技術之開發。
- 以便宜原料製造氫， 建立氫大量製造與大量輸送之供應鏈
透過活用海外未利用資源，以澳洲之「褐碳」以及汶萊之未利用瓦斯等得製造氫，目前正在大力推動國際氫燃料供應鏈之開發計畫。水分含量多之褐碳，價格低廉，製造氫氣過程中產生之CO2，利用目前正在研究進行中之CCS技術(「Carbon dioxide Capture and Storage，CO2回收及貯留技術)，將可製造低廉氫氣。為了將此等海外製造之氫氣輸送至日本，使設備大規模化，並開發特殊船舶運輸等，建立國際氫燃料供應鏈。再生能源採用的擴大與活化地方：再生能源利用擴大化下，為了確保能源穩定供應，以及有必要為剩餘電力之貯藏，使用過度發電之再生能源製造氫燃料（power to gas技術）而為貯藏，為可選擇之方法，目前正在福島浪江町進行相關實證。 - 燃料電池汽車、發電、產業利用等大量氫燃料之利用
（1）電力領域的活用：前述氫氣國際供應鏈建立後，2030年商用化實現，以17日圓/kwh為目標，氫燃料年間供應量約30萬噸左右（發電容量約為1GW）。未來，包含其環境上價值，與既有LNG火力發電具備相等之成本競爭力為目標。其供應量。年間500萬噸～1000萬噸左右（發電容量16～30GW）。2018年1月開始在神戶市港灣人工島（Port Island），以氫作為能源，提供街區電力與熱能，為世界首先之實證進行。
（2）交通上之運用：FCV預計至2020年為止，4萬台左右之普及程度，2025年20萬台左右，2030年80萬台左右為目標。氫氣充填站，2020年為止160站、2025年320站，2020年代後半使氫氣站事業自立化。因此，管制改革、技術開發及官民（公私）一體為氫氣充填站之策略整備，三者共同推進。
燃料電池（FC）巴士2020年引進100台左右、2030年為止1200台左右。（FC）燃料電池堆高機2020年引進500台左右，2030年1萬台左右。其他如：燃料電池卡車、燃料電池小型船舶等。
（3）家庭利用：家庭用氫燃料電池（ENE FARM），係以液態瓦斯作為能源裝置，使用改質器取得氫，再與空氣中氧發生化學變化，產生電力與熱能，同時供應電力與熱水。發電過程不產生CO2，但是改質過程抽出氫時，會排出CO2。降低價格，使其普遍化為目標，固體高分子型燃料電池（PEFC）在2020年約為80萬日圓，固態酸化物燃料電池（SOFC）約為100萬日圓價格。在集合住宅及寒冷地區、歐洲等需求較大都市，開拓其市場。2030年以後，開發不產生CO2之氫燃料，擴大引進純氫燃料電池熱電聯產。
其他例如：
（4）擴大產業利用。
（5）革新技術開發。
（6）促進國民理解與地方合作。
（7）國際標準化作業等。
此一氫燃料戰略之推行下，本年3月5日為了擴大普及FCV，由氫氣充填營運業者、汽車製造業者、金融投資等11家公司，共同進行氫氣充填站整備事業，設立「日本氫氣充填站網路合作公司（英文名稱：Japan H2 Mobility，下稱「JHyM」）」，加速並具體化氫氣充填站之機制，今後以JHyM為中心，推動相關政策與事業經營。預定，本年春天再設立8個充氣站，完成開設100個氫氣充填站之目標。
醫療科技公司轉型提供資料類型產品解決方案於美國之智財權布局建議 資訊工業策進會科技法律研究所 2023年05月31日 過去，醫療科技公司僅專注於開發針對醫療問題的硬體解決方案，近年這些企業則致力於轉型開發收集及利用大量病人、資料提供者資料之產品，而轉變成資料平台公司，而更可以全面了解病人及客戶生活習慣及健康狀況。 其中許多解決方案均利用人工智慧(Artificial Intelligence, AI)及機器學習(Machine Learning, ML)，相較傳統上研發成果多為硬體設備，現今則轉變成出現大量軟體解決方案，保護研發成果之方式將發生改變，如何選擇合適的智慧財產權保護研發成果成為企業重要課題，此亦影響企業如何做智慧財產布局及擬定公司相關經營策略，因此建議企業——尤其是開發醫療資訊平台之醫療科技公司，特別是致力於開發醫療器材軟體(Software as a Medical Device, SaMD)、醫療設備嵌入式軟體(Software In a Medical Device, SiMD)及應用於醫療技術中的人工智慧等新興領域時可以參考以下提供之思考方向選擇對於企業發展最適切之智慧財產權保護態樣。[1] 研發成果如欲獲得專利保護，該發明必須係獨一無二且可以傳授的——即人們不能將自然發生或不可再現的事物申請專利，因為發明需透過專利以清楚的方式概述，並明確定義專利內容，並向公眾揭露，以便於申請人取得專利、並於專利期限屆滿後(專利保護期限因各國法規、專利類型而將有所不同，建議企業應了解欲布局之國家相關法規規定，如台灣之發明專利[20年]、新型專利[10年]、設計專利[15年])，使大眾得藉以實施該技術內容。[2] 在美國，專利係由美國專利商標局賦予所有權人於一定期間內壟斷其發明之權利，即美國聯邦法律更使專利所有權人在專利權效期內得以禁止他人於該期間內於美國製造、使用、銷售或進口至美國這項已獲得專利保護之發明，此給予專利權人一個得以建立一個阻止他人進入市場的巨大障礙，可防止競爭及保護專利權人可以自由實施該權利。[3] 因專利有上述特性，文章作者建議，如裝置(device)、該裝置使用之軟體，對於從事新藥開發之藥廠，於保護新穎成分(New Chemical Entities)、相關之治療方法及人工智慧相關發明較適合以專利保護。[4] 營業秘密係指資訊擁有者已盡合理努力保密，且不為公眾所周知或非可被公眾輕易探知而具有獨立經濟價值的，任何形式及類型之資訊。合理努力可能包括(但不限於)，要求員工簽署保密協議、定期提醒員工其負有保密義務(如：針對職務不同/所從事不同工作之員工，保密義務內容、程度、時間是否有所不同?)、踐行必要而知悉(need to know) 原則(如：執行不同工作之人員是否可互相存取各自的資料? 抑或僅能存取自己工作所需之資料?)、佈署IT安全措施或辦公室安全措施之狀況(如：是否有門禁?資料如有異常存取狀況時是否有示警機制?)並須即時調查及採取行動打擊涉及盜用營業秘密之行為(如：是否有相關通報不當使用營業秘密之管道及監控機制?)[5] 在美國，傳統上營業秘密之保護是結合各州法律而成，除了紐約州及北卡羅萊納州以外，所有州都頒布了其特有版本的《統一營業秘密法》(Uniform Trade Secrets Act, UTSA)——係一項1979年頒布的統一法案。於2016年，國會又頒布了《保護營業秘密法Defend Trade Secrets Act, DTSA》，該法案保障當事人於聯邦法院提起營業秘密訴訟之權利，且只要促進犯罪行為之行為發生於美國，當事人即可於國外進行訴訟，此外，《統一營業秘密法》中規定營業秘密包含公式、模式、彙編、程式、設備、方法、技術或過程。而依《保護營業秘密法》（Defend Trade Secrets Act, DTSA），營業秘密可為任何形式，無論係以物理、電子、圖形、攝影或書面形式儲存、編輯或紀錄之財務、商業、科學、科技、經濟或工程資訊均為營業秘密之範疇，因此，營業秘密之適用範圍較廣，於美國甚至抽象之想法均可受營業秘密保護。[6] 與僅提供有限保護期限之專利有別，如欲獲得營業秘密之保護，僅需資訊持續保密並存在並持續存有價值，該資訊即會持續受到營業秘密保護並擁有無限的有效期限，亦即，只要該資訊仍為秘密，即受到營業秘密之保護。如：可口可樂已將其配方作為營業秘密保護了130多年之久。惟與專利不同的是營業秘密一但被公眾周知或得以透過適當方式獨立開發(如競爭對手自己獨立開發而產出之資訊)，就將失去營業秘密之保護。[7] 因為營業秘密之特性，諸如蛋白質結構、客戶清單、機器學習演算法、原始碼、化學製程參數(如：會產生化學反應之溫度或壓力)、甚至是醫療科技公司近年致力經營的人工智慧領域所產出的人工智慧、新的模型訓練方法、優化模型參數、消極專有技術(如：不該做什麼)。[8] 惟選擇專利抑或營業秘密之方式保護其研發成果將視企業的業務為何決定，如缺乏透明度之產業可能較適合以營業秘密方式保護，而非專利。例如：網路安全公司可能傾向於營業秘密保護，因為申請專利揭露其機密安全演算法可使競爭對手開發競爭產品或使駭客進行量身訂製之攻擊。相較之下，製造容易檢測、針對消費者之電子產品之企業更依賴專利保護，製造具有行業標準化品質之產品之企業亦是如此。[9] 總體而言，是否容易被逆向工程將會是決定以專利或營業秘密保護之關鍵性調查方式。因申請專利必須揭露細節事項，將對廣泛保護資料為基礎之軟體(且有使用人工智慧或機器學習)較具挑戰性，故專利較適合保護裝置(device)及會相互作用之實體產品和軟體。而營業秘密則要求資料所有人無限期地維持秘密性，亦須注意自己的想法獲得他人關注時遭仿效之風險，故較適合造價高或難以仿效的軟體、製造方法或產品。[10] 而對於生技醫療公司而言，其應考量使用混和策略以保護人工智慧相關之創新，如：專有之原始和訓練資料、模型之優化參數、將專有技術用於訓練模型及其他難以進行逆向工程之人工智慧相關的此類機密資訊，可能較適合用營業秘密保護，同時該技術的其他方面，如人工智慧系統或使用其開發之藥物則可透過專利保護。[11]惟不論企業決定要將該資訊做為營業秘密保護或申請專利保護，企業對於研究人員發表相關資訊的行為均應審慎評估，避免因揭露而喪失專利之新穎性或營業秘密之秘密性的情形。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw） [1]Kristin Havaranek, Martin Gomez, Matt Wetzel, Steven TJoe & Stephanie Philbin, Top 5 IP Considerations for Medtech Companies Transitioning To Data-enabled Product Solutions (2023), https://medcitynews.com/2023/01/top-5-ip-considerations-for-medtech-companies-transitioning-to-data-enabled-product-solutions/ (last visited June 1,2023). [2]John Quinn, Protecting Inventions Through Patents and Trade Secret (2023), https://www.newsweek.com/protecting-inventions-through-patents-trade-secrets-1788352 (last visited May 30, 2023). [3]Id. [4]Charles Collins-Chase, Kassanbra M. Officer & Xinrui Zhang, United States: Strategic Intellectual Property Considerations For Protecting AI Innovations In Life Sciences (2023), https://www.mondaq.com/unitedstates/trade-secrets/1276042/strategic-intellectual-property-considerations-for-protecting-ai-innovations-in-life-sciences (last visited May 30, 2023) [5]Id. [6]John Quinn, supra note 2. [7]Id. [8]Collins-Chase et al., supra note 4. [9]John Quinn, supra note 2. [10]Havranek et al., supra note 1. [11]Collins-Chase et al., supra note 4.
美國「2009年經濟復甦暨再投資法」大幅度修正HIPAA隱私權條款2009年02月17日美國總統簽署通過「2009年經濟復甦暨再投資法」（America Recovery and Reinvestment Act, ARRA），將醫療產業列為重點發展項目之ㄧ，擬由政府預算進行醫療資訊科技化計畫，俾使電子病歷的傳輸與交換得兼顧效率及安全。而以規範醫療資訊安全為主的「醫療保險可攜及責任法」之隱私權條款（HIPAA, Privacy Rule），亦因此有重大修正。 其中，最主要的變革在於擴充HIPAA的責任主體，由原有的健康照護業者、健康計畫業者及健康照護資訊交換業者，擴充至凡因業務關係而可能接觸個人健康資訊的個人或業者，包含藥劑給付管理公司、代理人及保險業者等，這些機構或個人原本與醫療院所或病患間係依據契約關係進行責任規範，但被納入HIPAA的責任主體範圍後，則需依此負擔民、刑事責任。 而於加強資訊自主權部份，亦有數個重要變革如下：（一）責任主體之通知義務：依據新規定，資料未經授權被取得、使用或揭露，或有受侵害之虞時，責任主體應即早以適切管道通知資訊主體有關被害之情事，以防備後續可能發生的損害。（二）資訊主體之紀錄調閱權：以往資料保管單位得拒絕個人調閱健康資料運用紀錄之請求，有鑒於病歷電子化後，保存及揭露相關紀錄已不會造成過重負擔；依據新規定，資訊主體有權調閱近三年內個人健康資料被使用次數及目的等紀錄。（三）資訊主體資料揭露之拒絕權：以往責任主體得逕行提供個人醫療資訊作為治療、計費及照護相關目的之使用，無論資訊主體曾表達拒絕之意與否；依據新規定，資訊主體得禁止其向保險人揭露相關資訊，除非保險人已全額支付醫療費用。 以上HIPAA之新增規範，預計於2010年02月17日正式施行。
數位基礎建設的挑戰與未來-以歐盟「如何掌握歐洲的數位基礎建設需求？」白皮書為中心數位建設在數位化浪潮以及AI來臨的年代，顯得非常重要，也是世界各國重視的議題之一，歐盟於2024年2月提出了「如何掌握歐洲的數位基礎建設需求？」（WHITE PAPER How to master Europe's digital infrastructure needs?）白皮書來匯集專家意見至6月30日止。 數位基礎建設所涵範圍甚廣，包含資訊科技所有的技術系統以及網際網路等等。如果沒有這些建設，將無法順利完成數位轉型及提升競爭力，況且人工智慧以及物聯網時代的到來，正在改變全球消費者的習慣，因此落實數位基礎建設佈建具有相當之必要性。白皮書開門見山地提到數位基礎建設的諸多優點，但要完成目標，需克服許多難題。 數位基礎建設的佈建需投入大量資金，更需仰賴公私協力才可順利達標，因此難題主要圍繞在企業實力以及是否能夠有相當之吸引力，促使企業投資者以龐大的金流支援，而企業投資者之目標以獲利為原則，因此如果要吸引大量投資人進場，必須提出成功施行並獲利的案例來拋磚引玉。白皮書內也提到，歐洲境內固網行動匯流尤其光纖及5G網路覆蓋率較世界各國來的低，且歐盟因為成員國眾多，缺乏單一的市場，難統籌規範，更何況歐盟對於複雜的數位基礎建設生態中，針對參與者沒有明確規範，諸如投入電子通訊網路建置之雲端供應商其權利義務關係，使得參與者無所適從，如何去克服這些絆腳石將會是歐盟的重大挑戰。 為克服數位基礎建設的難題，白皮書建議以三個支柱作為框架，其一為打造共同連結的運算網路系統（Connected Collaborative Computing）作為歐盟經濟體的中樞神經；其二為建立單一的數位市場，整合各國市場機制並建立完善法規制度；最後為所有數位基礎建設須安全且富有韌性，否則遭到攻擊，將會威脅歐盟各國。 數位化的時代，不僅可提提升運作效能，更能促進永續發展，然而工欲善其事，必先利其器，數位基礎建設為不可少之一環，鑒於我國推動數位建設佈建也可能面臨投資誘因的難題，歐盟白皮書所提到的建議以及後續的發展，或許值得我國持續關注。
美國紐約州通過《政府自動化決策監督法》規範州政府使用自動化決策系統紐約州州長於2024年12月21日簽署《政府自動化決策監督法》（Legislative Oversight of Automated Decision-making in Government Act, LOADinG Act），用以規範紐約州政府使用人工智慧自動決策系統的方式以及相關義務，成為美國第一個通過這類法律的州。 該法所定義之「自動化決策系統」係指任何使用演算法、計算模型或人工智慧技術，或其組合的軟體，用於自動化、支援或取代人類決策；這類系統亦包括應用預定義規則或機器學習演算法進行資料分析，並在自動產生結論、建議、結果、假設、預測。 針對政府使用自動化決策系統之情形，《政府自動化決策監督法》有三大重點：人類監督、影響評估以及資訊揭露。 一、人類監督 州政府在提供社會福利資源或其他可能實質影響人民權益與法定權利的業務時，除非是在「有意義的人工審查」下進行操作，否則不得使用自動化決策系統。同時，此法也強調，州政府亦應確保其員工現有權利不會受到自動化決策系統的影響，例如不得因此受到解雇、調職或減薪等。 前述有意義的人工審查，係指對自動化決策流程進行審查、監督及控制的工作人員，必須是受過訓練、對該系統有一定之了解且擁有權力干預、變更系統最終決策的人。 二、影響評估 州政府如欲使用自動化決策系統，應進行影響評估且每兩年應至少重新評估一次；系統在進行重大更新前，也應重新進行影響評估。若評估發現系統產生歧視性或有偏見的結果，機關必須停止使用該系統及其生成的資訊。 影響評估的項目除了性能、演算法及訓練資料外，亦應進行準確性、公平性、偏差歧視、以及個人資料安全等相關測試。 三、資訊揭露 影響評估需在系統實施前至少30天提交給州長與州議會，並在相關機關的網站上公布；僅機關在特殊情況下（例如涉及公共安全考量），州政府可針對報告揭露之資訊進行必要的刪改，但必須說明做出此決定的原因。此外，州政府亦需於本法通過後向州議會提交報告，說明包括系統描述、供應商資訊、使用開始日期、用途、人類決策的支持或取代情況、已進行的影響評估摘要等。 本法強調對人工智慧技術的審慎應用，特別關注其對勞工權益的影響。該法明確規定，禁止在無人類監督的情況下，使用自動化系統進行失業救濟或育兒補助等福利的審核決策，並保障州政府員工不因人工智慧的實施而減少工作時間或職責。此類規定在現行立法中較為罕見，顯示出立法者對勞工權益的高度重視。該法的實施效果及影響，值得未來持續保持關注。