美國通過《音樂現代化法》（Music Modernization Act, MMA）
美國於2018年10月11日正式簽署通過《音樂現代化法》（Orrin G. Hatch-Bob Goodlatte Music Modernization Act, MMA），該法搭起時代鴻溝的橋樑。《音樂現代化法》囊括三個從2017年分別通過的子法，並成為《音樂現代化法》中的三個大標題：
第一部份：音樂授權現代化（Music Licensing Modernization）
音樂作品本身的著作權、重製權是「大權利」（Grand Right），而公開傳輸權則是「小權利」（Small Right）。前者是恢復市場機制、自由議價，愈自由愈好；後者則是愈方便、愈能夠使音樂作品被世人看見愈好。《音樂現代化法》實踐了這個理想。《音樂現代化法》成立職司音樂著作授權的非營利組織「音樂機械灌錄集體授權組織」（The Mechanical Licensing Collective, MLC）。該組織是針對「數位音樂串流業者」量身打造，進行音樂數位使用（Digital Uses）的概括式授權（Blanket License）。再者，根據舊法，授權金是法定的，但《音樂現代化法》予以音樂創作人對其作品的授權金額保有協商權（Authority to Negotiate）。同時透過音樂資料庫的建立和免費線上檢索系統，方便音樂使用人查詢與媒合。
第二部份：經典音樂法（CLASSICS Act）
溯及賦予1923年1月1日至1972年2月14日之間的音樂，就未經授權而進行「數位錄音傳輸」（Digital Audio Transmissions）之行為，使之有從首次公開發行後95年的著作權保護。這裡授權的客體所會得到的權利相近於1972年後錄音著作「非互動式數位串流服務」所得到的保護。
第三部份：音樂製作人分潤（Allocation for Music Producers）
在科技世代，一個偉大的音樂創作，並非作曲人獨力完成的，《音樂現代化法》以分潤制度，讓音樂製作人、混音師及音訊工程師首次獲得法律上的權利。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
朱翊瑄
法律研究員 編譯整理
United States Congress，H.R.5447 - Music Modernization Act https://www.congress.gov/bill/115th-congress/house-bill/5447/text （最後瀏覽日：2018年11月6日）
United States Congress, S.2334 - Music Modernization Act of 2018 https://www.congress.gov/bill/115th-congress/senate-bill/2334/text （最後瀏覽日：2018年11月6日）
United States Congress, H.R.3301 - CLASSICS Act https://www.congress.gov/bill/115th-congress/house-bill/3301/text（最後瀏覽日：2018年11月6日）
United States Congress, H.R.881 - AMP Act https://www.congress.gov/bill/115th-congress/house-bill/881/text（最後瀏覽日：2018年11月6日）
United States Copyright Office, Orrin G. Hatch–Bob Goodlatte Music Modernization Act https://www.copyright.gov/music-modernization/（最後瀏覽日：2018年11月6日）
資訊的保密機制和數據的標準化是當代的醫護過程中，相當關鍵重要的一部分，使得資訊得以安全地蒐集、記錄和交換，同時也是衛生照護系統在品質和服務管理上得以維繫的關鍵。過去英國負責處理醫療資訊交換標準的單位為「衛生和社會照護資訊標準委員會（Information Standards Board for Health and Social Care, ISB）」，負責就國家性的資料標準進行評核、統一資料標準格式，進而符合國際規範。為了因應國家治理在資訊標準、資料收集和資料提取上新的規劃，自今（2014）年4月1日起，ISB轉型為照護資訊標準化委員會（Standardisation Committee for Care Information, SCII）。 新的照護資訊標準化委員會－SCCI主要負責發展、批准並保障資訊標準、資料蒐集與資料提取。該委員會的成員組成廣泛地來自國家單位和相關衛生、照護服務組織。現階段的主要目標為標準化醫院和家庭醫生之間的醫療資訊交換，將醫療資訊標準提升至國家層級，透過該委員會的運作來監督、改善照護服務、照護系統和資訊的處理方式，進而達到流程公開和運作透明。以下為ISB轉型為SCCI之主要原因： 1、2012衛生和社會照護法（Health and Social Care Act 2012）之規定，該法§250賦予衛生部長和NHS England（英國國家健康服務）發布資訊標準的權力； 2、NHS成立新的國家資訊委員會（National Information Board, NIB），該委員會前身為資訊服務調查小組（Information Services Commissioning Group, ISCG），主要針對衛生和社會照護提供國家層級的資訊服務整合規劃，以確保資訊標準統一，使得不同IT系統間得以相互傳輸、驅動更多整合服務給人民。SCCI即隸屬於NIB，負責識別、調查和完整執行資訊標準、資料蒐集和提取。 3、衛生部於2012年發布衛生和照護系統的10 年資訊策略（ten year information strategy for the health and care system）。
OECD氣候行動監測與科學技術之挑戰經濟合作與發展組織（Organisation for Economic Co-operation and Development，簡稱OECD）於2022年11月7日發布《2022年氣候行動監測 幫助各國邁向淨零碳排》（The Climate Action Monitor 2022 Helping Countries Advance Towards Net Zero），係由國際氣候行動計畫（International Programme for Action on Climate，簡稱IPAC）團隊撰擬，提供全球氣候行動的重要見解。 IPAC提出之分析方法係本於OECD與聯合國環境規劃署（United Nations Environment Programme，簡稱UNEP）的「壓力–狀態–回應」（Pressure-State-Response，簡稱PSR）環境指標模型。與政策回應相關的潛在限制與障礙，可區分為四個關鍵領域：1、治理：有效率的執行脫碳政策或需有新的治理框架；2、關鍵材料：脫碳政策需使用的關鍵材料如銅、鋰等；3、技能、技術與創新：回應氣候變遷政策需個人和機構有新的能力和技術；4、財政：以政策回應需有充足的資金。 推動淨零在科學技術上面臨的挑戰為關鍵材料的應用。相較於化石燃料，綠能技術需更多的材料；特別是應用於電力系統的銅和鋁，或應用於電池的鋰、鈷和石墨。稀土對於風力發電機、電動與混合動力汽車、行動電話、電腦硬體、平面顯示器和電視機為重要材料。惟此些關鍵材料的取得集中於極少數的國家，以致於供應鏈易受單邊衝擊的影響，而使價格飆升，阻礙轉型。原材料占綠色技術大部分的成本，而緊張的材料市場可能會阻止對綠色技術的使用。氣候計畫與公告需考量關鍵技術的風險，實踐可信且穩定的淨零碳排，需於全球開發新的資源、新型的加工製程，與加速投資。並藉由新技術，與發展特定材料的回收鏈，以減緩對取得材料的依賴。 OECD提出「福祉透視」（the Well-Being Lens）的流程，以協助各國確認與考量淨零轉型的優先政策。此過程的步驟為：1、預設若為運作良好的系統所能達成的成果；2、理解現行系統無法達成的原因，以及如何重組和設計系統；3、確認行動與政策對於改善系統運作具有潛力。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
強化AI安全防線：八國連署AI與機器學習供應鏈風險管理指南日本國家網路安全辦公室（国家サイバー統括室）於2026年3月5日，代表日本連署了「AI、機器學習供應鏈風險與緩和措施」（Artificial intelligence and machine learning Supply chain risks and mitigations）之國際文書（下稱本文書），並公布本文書內容。本文書是由隸屬於澳洲訊號局（Australian Signals Directorate，簡稱ASD）之澳洲網路安全中心（Australian Cyber Security Centre，簡稱ACSC）主導訂定，主要針對有導入或開發 AI、機器學習系統與元件等需求的組織，揭示其可能存在供應鏈風險與提升整體網路安全之重要性，並就AI開發或採購階段，組織應留意相關風險與可採行之緩和措施。有關連署國家，除了日本與澳洲以外，也包括加拿大、紐西蘭、韓國、新加坡、英國與美國等共八個國家皆已完成連署。 本文書內容強調組織於管理 AI、機器學習等風險時，應將 AI 供應鏈視為整體網路安全戰略的一環，同時評估產品或服務之整體生命週期風險，不應著重於單一技術，而是組織需要掌握整體供應鏈的全貌，包括特定關係事業者、活用AIBOM（AI物料清單，主要用來記錄AI模型相關資產與資訊，提供快速定位與管控AI問題模型功能）或SBOM（軟體物料清單，主要記錄軟體相依元件，用於漏洞管理與供應鏈透明度）、意識到是否已針對AI、機器學習系統可能帶來的風險，進行漏洞管理，以及針對AI、機器學習系統所導致之網路安全事件建立應處機制等。 本文書將AI、機器學習供應鏈風險大致區分為五類：AI 數據、機器學習模型、AI 軟體、AI 基礎設施（含硬體），以及第三方服務，本文書指出AI、機器學習應用於供應鏈時可能產生之風險，其中包括數據品質不良、資料受竄改、模型遭植入惡意程式碼、軟體元件複雜導致難以保證其安全、硬體與韌體擴大攻擊面，以及導入第三方服務致使供應鏈產生弱點等。 此外，本文書也針對各類風險提出可行的因應方法，例如： 1.數據面：需做標準化搜集、外部資料檢疫、資料前處理與完整性驗證。 2.模型面：需從可信來源取得透明模型，實施性能驗證與惡意程式偵測。 3.軟體面：需做完整性驗證、元件審核，並透過 SBOM 掌握已知弱點。 4.硬體面：需確認設備無惡意內容，並在網路中適當分區。 5.第三方服務面：需持續評估與監控供應商的資安實務與脆弱性管理。 總結來說，日本已意識到國家網路安全治理下，針對AI、機器學習的安全，不單是模型安全，而是涉及整體性供應鏈安全。日本藉由與他國連署國際文書，不僅強化國際合作，同時建立供應鏈網路安全共識，因應AI對於國家供應鏈之網路安全挑戰，從資料、模型、軟體、硬體到第三方服務等視角提出具體因應方法，作為全面提升國家整體網路安全環境之參考指引。日本透過強化與他國合作，提升國家網路安全治理之作法，值得我國未來借鏡參考。
什麼是日本研究組合？所謂的技術研究組合乃以試驗研究為目的，以「開發業界共同關鍵技術」為主要目的之非營利性質法人，日本至今共成立了兩百多個研究組合，主要透過專法創設之特殊性質法人制度，並賦予技術研究組合諸多稅賦優惠。在組織上，賦予技術研究組合亦有組織變更、分割及合併之可能，技術研究組合得以分割或轉換為公司，將研究成果直接轉化為產業化應用，技術組合之特色有以下幾點： 1.研究組合須至少二人以上之組合員發起：除企業公司外，日本國立大學法人與產業技術研究法人亦可為組合員 ，凡從事產業技術研發政府研究單位與國立大學，皆可將人力資源、研發成果投入與產業合作之技術研發活動，並從事進行試驗研究管理成果、設施使用與技術指導等事業活動 2.研究組合研發活動可運用「產業合作」、「產官學共同研發」兩種模式進行：未來技術研發組合進行組織變更成為股份有限公司時，大學或產業技術研究法人組合員亦可獲得公司股份，增加學研界加入技術研究組合誘因。3.研究組合組織型態彈性利於研發成果事業化應用：技術組合可視情況進行組織變更、合併與分割，就組織型態有更大變更與調整彈性。著眼於技術研究組合若產出相當之研發成果，則可以透過變更為公司型態，迅速將其研發成果予以產業化，亦可透過變更組織型態，而在籌措資金上有更為靈活運用方式使產業活動穩健持續地經營。