日本閣議公布建築節能法修正案
2019年2月15日閣議公布《建築物能源使用效率提升法》（建築物のエネルギー消費性能の向上に関する法律，以下稱「建築節能法」）的修正案，將根據住宅及建築物的規模、用途等特性，採取高效性綜合對策，以達到2030年節能目標。
本次《建築節能法》主要修正內容，包含：
- 非住宅之建築物（如商辦大樓）：原針對新建、改建、擴建大規模（樓地板面積2000m2以上）建築物應符合「建築物能源使用效率基準」（建築物エネルギー消費性能基準）之強制規定，將擴及中規模（樓地板面積300m2～2000m2）建築物。另外，新增若複數建築物共同執行的「提升建築物能源使用效率計畫」，經當地相關主管機關認定後，可獲得容積獎勵之規定。
- 改善大型集合住宅審查制度：針對建築物起造人及承造人須向當地相關主管機關提交「確保建築物能源使用效率的構造與設備計畫」的審查制度，將簡化審查程序，以減少行政機關負擔及提高行政效率。
- 建築師及住宅業者之義務：
(1) 新增設計小規模（樓地板面積不到300m2）建築物的建築師有義務向建築物起造人及承造人，說明該物件的能源使用效率。
(2) 住宅Top Runner制度：原規範大型住宅業者供給之建案獨棟住宅應符合住宅Top Runner基準，現將物件範圍擴及客製化獨棟住宅及小型出租公寓。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
黃敏瑜
法律研究員 編譯整理
国土交通省，〈「今後の住宅・建築物の省エネルギー対策のあり方（第二次報告案）」について審議します！～社会資本整備審議会建築分科会 第17回建築環境部会を開催～〉，http://www.mlit.go.jp/report/press/house04_hh_000832.html（最後瀏覽日期︰2019/02/15）
国土交通省，〈「建築物のエネルギー消費性能の向上に関する法律の一部を改正する法律案」を閣議決定～「パリ協定」の目標達成等に向け、住宅・建築物の省エネルギー対策を強化～〉，http://www.mlit.go.jp/report/press/house04_hh_000846.html（最後瀏覽日期︰2019/02/23）
莫德納公司（Moderna）於2022年8月26日對輝瑞（Pfizer）/BNT公司提出專利侵權訴訟，主張輝瑞之Comirnaty疫苗侵害其RNA平台技術，引發各界關注，因此舉不僅為兩大COVID-19疫苗藥廠之間之專利戰爭，同時可能引發莫德納違反其專利承諾（Patent Pledge）之疑慮，從而衍生專利承諾效力問題之爭議。 莫德納曾於2020年10月8日於該公司官網上自願承諾：「於大流行繼續的同時，莫德納不會針對那些旨在製造對抗大流行疫苗的公司，主張我們與COVID-19相關之專利」（第一次專利承諾），而後於2022年3月7日，莫德納更改其承諾（第二次專利承諾），永遠不會針對在Gavi COVAX預先市場承諾（Advance Market Commitment, AMC）中之92個中低收入國家、或為這些國家生產疫苗之公司主張莫德納之COVID-19疫苗專利，且前提是生產之疫苗僅用於AMC之92個國家。莫德納對於輝瑞侵權訴訟之聲明亦與更新後之承諾一致，其僅請求2022年3月8日後輝瑞COVID-19疫苗侵害莫德納專利之損害賠償，而未請求2022年3月7日前之損害賠償責任。 惟莫德納單方面更改其專利承諾並提起訴訟之行為仍引發眾多爭議，主要包括莫德納第一次專利承諾是否有法律上之拘束力、後續更改其專利承諾之行為是否有效、這些行為之影響為何等問題。就第一次專利承諾而言，目前有認為其具有法律上之拘束力，其可能可被視為一種「公共授權」（public license）行為，為專利權之書面授權且適用於任何希望接受授權者；退步言之，即使該授權未成立，莫德納基於「承諾禁反言」（promissory estoppel）之法理，亦不能隨意撤回該承諾或追溯撤銷其已授予之權利；且由於第一次承諾中所述之「大流行繼續（while the pandemic continues）」之條件在世界衛生組織未宣告疫情結束之前仍然存續，該承諾應仍繼續有效。惟亦有認為莫德納應得以第二次專利承諾可取代第一次專利承諾，而自2022年3月起主張其專利權者。 本案針對專利承諾之效力引發許多討論，未來於此訴訟案件中法院如何評價莫德納之專利承諾以及對於其效力之認定，亦可能影響現有之專利承諾生態：若企業可任意收回、更改其承諾，並於後續得以訴訟手段提告運用其專利之第三人，或有可能影響公眾對於專利承諾信任或利用意願；而若專利承諾不能任意修改，企業須受自身之承諾嚴格拘束，則未來或許即使社會遭遇危機，企業亦不敢貿然發布專利承諾應對危難。因此，此案後續發展將對整體專利承諾與授權影響重大，值得持續進行關注及了解。
合成資料（synthetic data）「合成資料」（synthetic data）的出現，是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料，或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下，透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式，讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用，透過這個方法，資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下，使合成資料所訓練出來的分類模型（classifiers）不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中，最熱門的研究為運用「生成對抗網路」（Generative Adversarial Network, GAN）形成合成資料（亦有其他生成合成資料之方法），生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」（generator）與辨識網路（discriminator）對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果，使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料，也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室（Defense Science and Technology Laboratory, DSTL）於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告，此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司（BAE Systems）的應用智慧實驗室（Applied Intelligence Labs, AI Labs）執行「後勤科技調查」（Logistics Technology Investigations, LTI）計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一，探討在隱私考量下（privacy-preserving）「合成資料」當今技術發展情形，並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出，資料的種類多元且面向廣泛，包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等，針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同，也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估；報告指出，目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法，建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。
加州法院判決刪除公司電腦之個人資訊非屬犯罪行為美國加州北區聯邦地方法院，於去年（2017年）12月5日做出關於雇員刪除其由公司提供電腦中與公務無關資料是否屬電腦犯罪之判決（United States v. Zeng, 4:16-cr-00172（District Court, N.D. California. 2017）.）。 該案情為曾（Zeng）氏為避免其竊取自家公司商業機密行為被揭發，而逕自刪除其在公司提供筆記型電腦內之相關資料。而嗣後仍然被公司發現並報案，於此偵查單位FBI則以曾氏違反電腦詐欺及濫用法案（Computer Fraud and Abuse Act，下稱CFAA）中「未經授權而毀損他人電腦（18 U.S.C. § 1030（1984）.）.」以美國政府名義（下稱控方）起訴曾氏刪除其犯罪證據之行為。 對於該控訴，被告曾氏以被刪除之電子紀錄與其業務無關，非為公司所有財產為由作為抗辯。此外曾氏同時以其他判決主張毀損電腦之定義應係指由外部傳輸行為所致（如駭客行為），電腦使用者自己刪除行為應不包含之，以及控方未舉證其刪除行為將導致公司有不可回復或無法替代之損害作為抗辯。於此，控方則以刪除行為不應以內容而有所區分作為回應。 在審理期間，承審法官多納托（Donato）氏除參酌控辯雙方證詞外，並特別詢問控方律師指控內容是否會對一般大眾造成其在公用電腦中刪除同類資訊上之顧慮。而控方則以曾氏行為屬特殊情況作為答辯。最後，多納托氏則以控方主張將造成社會恐慌以及控方未提出被告刪除資料行為究竟對公司有何實際損害，判決被告無罪。