美國2018年5月14日拜杜法修法生效，NIH同年10月因應修法公布對應修正的研發成果經費資助政策
美國拜杜法案修改由美國商業部的國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology；簡稱NIST)於2018年5月14日發布生效，美國各界稱此次修法案為新拜杜法或是2018拜杜法（new Bayh-Dole Act Regulations）。除此之外；國家衛生研究院（National Institutes of Health；簡稱NIH）也於同年10月公布對應修正的研發成果經費資助政策，並調整IEdison系統以符合新法規。本次修法釐清多項定義、減低法規負擔、解決受資助單位與資助單位共有發明的問題、簡化電子控管程序。修法內容簡要說明如下：
- 適用範圍不限組織規模，包括非營利機構、小企業、個人，並擴及大企業。
- 若聯邦雇員是研發成果的共同發明人，其所有權由聯邦資助單位擁有。
- 一連串時間修正。包括（1）聯邦政府取得研發成果所有權改為無時間限制（原來是60天）。（2）研究機構須在專利申請期限60天前回復聯邦不申請專利的決定（原來是30天）。（3）美國臨時案申請轉為正式專利申請案的時限改為10個月，因為還需要加上提前60天通知聯邦機構不申請專利。
- 研究機構有權在工作合約要求職員將研究發明權利讓與給研究機構。
- 最初專利申請的範圍擴及PCT申請以及植物發明品種申請（原本僅限專利申請以及臨時案申請）。
羅育如
組長 編譯整理
National Institute of Standards and Technology [NIST], Rights to Federally Funded Inventions and Licensing of Government Owned Inventions, available at https://www.federalregister.gov/documents/2018/04/13/2018-07532/rights-to-federally-funded-inventions-and-licensing-of-government-owned-inventions (last visited Dec. 26, 2018)
National Institutes of Health [NIST], New Bayh-Dole Act Regulations Are in Effect, available at https://www.niaid.nih.gov/grants-contracts/bayh-dole-act-regulations (last visited Dec. 26, 2018)
英國氣候過渡計畫工作小組（Transition Plan Taskforce，以下稱TPT）於2023年10月9日公布其氣候揭露報告框架（TPT Disclosure Framework，下稱「框架」）最終版本及使用指引。TPT是英國財政部在2022年4月成立，負責建立氣候過渡計畫準則。TPT則於2022年11月提出框架草案，並開始徵詢產官學界意見，最後提出正式版本。 TPT框架建議企業以宏觀、有策略的方式制定氣候過渡計畫。TPT框架從企圖心、行動力和當責性三項原則出發，分別就五個必須揭露的事項說明如何在氣候揭露報告中呈現企業的氣候過渡計畫： 一、企圖心：說明企業的基礎事項，例如氣候戰略目標和商業模式。 二、行動力：說明過渡計畫的執行策略、以及擴大參與的策略。 三、當責性：說明將採用哪些指標與標的來監督計畫的執行、以及如何將過渡計畫融入企業的治理當中。 TPT也配合框架內容制定行業指引，目前已公布40個行業摘要（Sector Summary），簡述各行業可用的脫碳手段、指標與目標。未來還將公布針對銀行業、資產擁有者、資產管理者、電力公用事業和電力發電機、食品與飲料、金屬與礦業、石油和天然氣等7個行業的深度剖析（Sector Deep Dives）。 此外，TPT網站上也提供TPT框架與相關國際主流框架或準則之比較報告給各界參考，要使這套由英國自行開發、為英國內部量身打造的框架也能接軌國際，其未來實施成效值得繼續追踪觀察。
德國新聯邦個人資料保護法將於2018年5月施行德國聯邦議院在今年4月27日通過「個人資料保護調整和施行法」（Datenschutzanpassungs- und Umsetzungsgesetz, DSAnpUG），其中包含新的德國聯邦個人資料保護法（Bundesdatenschutzgesetz, BDSG）。在這部新的法案中，已施行40年的 BDSG進行大幅調整以符合歐盟個人資料保護規則（Datenschutzgrundverordnung , DSGVO）的標準。 所有歐盟成員國將於2018年5月25日開始適用DSGVO的規定。DSGVO希望能在歐盟成員國內，形成一套具有法律統一性、標準性與高水準的個人資料保護制度。這也意味著侵害個人資料保護的違法行為，如：未使用適當的加密技術以確保個人資料安全，可能受到更嚴重的處罰，最高可達2,000萬歐元或企業全年營業額的4%。 DSGVO的目的在確保歐盟成員國間個人資料保護的共同法制標準，但考量到各成員國間的區域差異，DSGVO也提供國家立法者約60條的開放性條款(Öffnungsklauseln)─允許許多地區的成員國在特定條件下可不依循DSVGO標準。德國聯邦政府在新的BDSG，也運用了這些開放性條款。但有批評者認為，部分新的BDSG規範內容已超越DSGVO的條文規範，如：個資保護專員(Datenschutzbeauftragten)的就業保障。因此，新的BDSG與歐盟法律不符的部分，很可能被宣布違反歐盟法律。另一方面，舊的BDSG僅有48條規定，而新的BDSG則超過85條規定，且更為複雜，這都提高了法律適用上的難度。 雖然新的BDSG其適法性仍有爭議，且是否能通過司法審查亦屬未知。但盡管如此，隨著DSAnpUG 及新的BDSG法律條文制定，未來德國個人資料處理的基本法律框架已確定。由於企業個人資料處理的基本原則已明訂於DSGVO中，且新的BDSG仍是依照DSGVO的規範而制定，因此企業應盡速審查和調整他們的契約和流程，以符合DSGVO的規範要求。
「亞馬遜公司（amazon）」積極向美國政府機關推動其所開發的人臉辨識軟體“Rekognition”，將可能造成隱私權的重大侵害亞馬遜公司所開發的“Rekognition”軟體可以進行照片中的人臉辨識識別，單張圖片中可辨識高達一百人，同時可以圖片進行分析及比對資料庫中的人臉長相。目前亞馬遜公司積極向政府機關推銷這套軟體。可能造成的風險是，公權力機構可透過使用“Rekognition”軟體來辨識或追蹤任何個人，警察機關可以隨時監控人民的行為，各城市的政府機關也可能在無合理理由的狀況下隨時查看人口居住狀況，尤有甚者，美國移民及海關執法局（Immigration and Customs Enforcement, ICE）可以使用該軟體來監控移民的狀況，即使是無任何犯罪疑慮的狀況下亦可進行，將政府打造成巨大的監控系統，有造成隱私權嚴重侵害的疑慮。因此無論亞馬遜公司內外都有反對將“Rekognition”軟體推銷給政府機構的聲浪，尤其美國公民自由聯盟（American Civil Liberties Union, ACLU）更是發起多項連署抗議。 支持政府使用“Rekognition”軟體的意見則認為，使用“Rekognition”軟體將可以更有效率地辨識人臉，在尋找失蹤兒童或在公共中辨識出恐怖份子可以發揮更大的作用，不啻是保護公眾法益的進步。 佛羅里達的奧蘭多市警察機構曾經使用“Rekognition”軟體後因契約到期而一度停止使用，於7月9日與亞馬遜公司續約繼續測試使用該軟體，奧蘭多市警察機構宣稱以目前測試階段將不會使用一般民眾的照片進行測試，將不會造成人民的隱私權侵害。
美國國家標準暨技術研究院發布「人工智慧風險管理框架：生成式AI概況」美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standard and Technology, NIST）2024年7月26日發布「人工智慧風險管理框架：生成式AI概況」（Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile），補充2023年1月發布的AI風險管理框架，協助組織識別生成式AI（Generative AI, GAI）可能引發的風險，並提出風險管理行動。GAI特有或加劇的12項主要風險包括： 1.化學、生物、放射性物質或核武器（chemical, biological, radiological and nuclear materials and agents, CBRN）之資訊或能力：GAI可能使惡意行為者更容易取得CBRN相關資訊、知識、材料或技術，以設計、開發、生產、使用CBRN。 2.虛假內容：GAI在回應輸入內容時，常自信地呈現錯誤或虛假內容，包括在同一情境下產出自相矛盾的內容。 3.危險、暴力或仇恨內容：GAI比其他技術能更輕易產生大規模煽動性、激進或威脅性內容，或美化暴力內容。 4.資料隱私：GAI訓練時需要大量資料，包括個人資料，可能產生透明度、個人資料自主權、資料違法目的外利用等風險。 5.環境影響：訓練、維護和運行GAI系統需使用大量能源而影響碳排放。 6.偏見或同質化（homogenization）：GAI可能加劇對個人、群體或社會的偏見或刻板印象，例如要求生成醫生、律師或CEO圖像時，產出女性、少數族群或身障人士的比例較低。 7.人機互動：可能涉及系統與人類互動不良的風險，包括過度依賴GAI系統，或誤認GAI內容品質比其他來源內容品質更佳。 8.資訊完整性：GAI可能無意間擴大傳播虛假、不準確或誤導性內容，從而破壞資訊完整性，降低公眾對真實或有效資訊的信任。 9.資訊安全：可能降低攻擊門檻、更輕易實現自動化攻擊，或幫助發現新的資安風險，擴大可攻擊範圍。 10.智慧財產權：若GAI訓練資料中含有受著作權保護的資料，可能導致侵權，或在未經授權的情況下使用或假冒個人身分、肖像或聲音。 11.淫穢、貶低或虐待性內容：可能導致非法或非自願性的成人私密影像或兒童性虐待素材增加，進而造成隱私、心理、情感，甚至身體上傷害。 12.價值鏈和組件整合（component integration）：購買資料集、訓練模型和軟體庫等第三方零組件時，若零組件未從適當途徑取得或未經妥善審查，可能導致下游使用者資訊不透明或難以問責。 為解決前述12項風險，本報告亦從「治理、映射、量測、管理」四大面向提出約200項行動建議，期能有助組織緩解並降低GAI的潛在危害。