數位模擬分身（Digital Twin）
數位模擬分身（Digital Twin）係指將實體設備或系統資訊轉為數位資訊，使資訊科學或IT專家可藉此在建立或配置實際設備前進行模擬，從而深入了解目標效能或潛在問題。
於實際運用上，數位模擬分身除可用於實體設備製造前，先行針對產品進行測試，以減少產品缺陷並縮短產品上市時間外，亦可用於產品維護，例如在以某種方式修復物品前，先利用數位模擬分身測試修復效果。此外，數位模擬分身還可用於自駕車及協助落實《一般資料保護規範》（General Data Protection Regulation, 以下簡稱GDPR）規定。在自駕車方面，數位模擬分身可通過雲端運算（cloud computing）和邊緣運算（edge computing）連接，由數位模擬分身分析於雲端運算中涉及自駕系統操作之資訊，包括全部駕駛週期內之資料，如車輛模型在內之製造資料（manufacturing data）、駕駛習慣及偏好等個人隱私資料、感測器所蒐集之環境資料等，協助自駕系統做出決策；在GDPR方面，數位模擬分身可利用以下5大步驟，建立GDPR法規遵循機制以強化隱私保護：1.識別利害關係人與資產，包括外部服務和知識庫；2.漏洞檢測；3.透過虛擬數值替代隱私資料進行個資去識別化；4.解釋結果資料；5.利用資料匿名化以最大限度降低隱私風險，並防止受試者之隱私洩露。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
今（2017）年七月，擁有著名「Toblerone瑞士三角巧克力（下簡稱Toblerone巧克力）」之食品大廠「億滋國際（Mondelēz International，下簡稱Mondelēz公司）」，對英國零售商Poundland及其供應商Walkers Chocolates所開發之新產品─Twin Peaks巧克力棒提出警告函，而使該新產品之上市時間延遲。 Mondelēz公司向英國倫敦高等法院提出Twin Peaks巧克力仿冒Toblerone巧克力之紅與金配色之包裝、logo及產品外觀，已侵犯其商標權。並指出Twin Peaks巧克力棒是「欺騙性和混淆性近似（deceptively and confusingly similar）」，使消費者誤認Twin Peaks巧克力棒為Mondelēz公司所生產。 而零售商Poundland於八月中所提之答辯指出，Twin Peaks巧克力棒已取得英國註冊商標，並主張：儘管Mondelēz公司早在1997年將Toblerone巧克力之稜柱體註冊為歐盟立體商標（three dimensional mark），然而因應原物料成本上漲，Mondelēz公司為了不影響售價而於去（2016）年底將該產品之外觀作了變更，包括增加稜柱體之間距、並使原本十二塊稜柱體縮減為九塊；此外，Mondelēz公司於英國所販售之Toblerone巧克力早自2010年起，已改為十一塊稜柱體，亦非當初註冊商標之十二塊稜柱體，因此零售商Poundland聲稱Toblerone巧克力之外觀已不足以具有識別性（distinctive），使該商標「不可避免地被放棄（irretrievably abandoned）」而質疑該商標之有效性。 比對兩者之外觀，相對於Toblerone巧克力為單峰稜柱體，並以瑞士阿爾卑斯山之馬特洪峰（Matterhorn）為意象；而Twin Peaks巧克力棒則為併列之雙峰，且象徵英國之瑞金山（Wrekin）。商標係用以區別商品或服務來源，當其他廠商巧克力棒之產品外觀採用與Toblerone巧克力相同或近似之外觀，使該外觀喪失識別性而趨於通用性（generic），將無法作為商標使用，也因此Mondelēz公司強調其產品之識別性以捍衛其商標權，本案後續發展尚待觀察。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）」
歐盟隱私工作小組支持擴大通知義務之業者範圍歐盟隱私權工作小組(working party)日前公布其對「隱私與電子通訊指令」(Directive on Privacy and Electronic Communications, 2002/58/EC)之修正意見，藉此重申支持個人資料外洩通知責任立法之立場，並建議擴大適用通知責任之業者範圍至涉及線上交易之電子商務之服務提供者。此項建議隨即遭到歐盟理事會及委員會之反對，認為通知責任應僅限於電信公司，而不應擴及其他電子商務服務提供者。 歐盟隱私權工作小組於2009年2月初提出的報告指出，個人資料外洩通知責任法制(Data Breach Notification Law)之建立對於資訊社會服務(Information Society Service)之發展是必要的，其有助於個人資料保護監督機構(Data Protection Authorities)執行其職務，以確認受規範之服務提供者是否採取適當的安全措施。再者，亦可間接提高民眾對於資訊社會相關服務使用之信心，保護其免於身份竊盜(identity theft)、經濟損失以及身心上之損害。 然而，歐盟理事會及歐洲議會則反對該項修正建議，其一方面認為不應擴張資料外洩通知責任制度適用之業者，另一方面則認為對於是否透過法制規範課予業者通知之義務，應由各國立法者決定是否立法，甚或由業者依資料外洩情形嚴重與否，來判斷是否通知其各國個人資料保護相關組織及客戶。此外，參考外國實施之成效，美國雖有多數州別採用資料外洩通知責任制度，但並非所有的隱私權團體皆肯認該項制度；英國資訊委員會對於該制度之成效則仍存質疑，因從過去為數眾多的個人資料外洩事件看來，其效果已逐漸無法彰顯。 雖然歐盟個人資料保護官(European Data Protection Supervisor)與歐盟隱私權工作小組之看法一致，但其與歐洲議會與歐盟理事會仍存有歧見，對於個人資料外洩通知責任制度之建立，似乎仍有待各方相互協商尋求共識，方能決定是否納入歐盟隱私及電子通訊指令之規範。
美國眾議院通過綠色化學研發法案美國眾議院本（9）月通過「2007年綠色化學研究發展法案」（The Green Chemistry Research and Development Act of 2007），其目的在要求總統建立「綠色化學研究發展計畫」（Green Chemistry Research and Development Program），統籌改善聯邦政府對於綠色化學研發、教育宣導及技術移轉等活動之資源投入，而綠色化學則是指那些依安全與有效生產程序製造高品質產品時、能減少使用或產生毒性化學物質之化學產品或製程技術。美國化學協會（American Chemical Society）讚許眾議院通過本法案是睿智的舉動，表示發展綠色化學最能證明經濟和環境得同時併進，發展綠色企業實務，改善藥學加工及本土營建產業以迎刃氣候變遷及能源危機等挑戰。 本法案並要求自明（2008）年起，編列經費由以下政府單位合作執行本計畫，即國家科學基金（National Science Foundation）、國家標準技術研究院（National Institute of Standards and Technology）、能源局（Department of Energy）及環保署（Environmental Protection Agency）。參議院在過去兩屆都通過類似的法案，尚等待參議院支持通過相同法案，以獲得生效。 為減低對石化原料的依賴、發展生物經濟，美國政府積極投入促進綠色科技、生質科技之研發活動，例如從農林廢棄物或副產品或其他來源開發再生性原物料供綠色化學使用。此外，美國政府亦資助建立了生質（biomass）能源及產品的網路圖書館（BioWeb）；BioWeb所收錄的生質科技資訊、文獻，許多都是來自大學或國家實驗室著名研究人員，都會先經各領域專家進行嚴格的同儕審查（peer-review），再開給所有公眾瀏覽；BioWeb將會持續蒐羅各種基礎及應用科學知識，並擴充各種經濟及政策相關資訊。BioWeb的理想目標，是擴大規模成為最大最有價值的生質燃料、能源及產品公共資料庫。
美國國家標準暨技術研究院規劃建立「人工智慧風險管理框架」，並徵詢公眾對於該框架之意見美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險，於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF）之規畫並徵詢公眾意見，截止日為9月15日，並預計於10月發布正式報告。 依照NIST說明，公眾所建議之人工智慧風險管理框架，可促進人工智慧之可信賴性，其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」（accuracy）、「可解釋性」（explainability）、「偏見」（bias）等議題。此外，上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。 依現有公眾意見徵詢結果，其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期，必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之，當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時，如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費，將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者，從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民，故在設計系統時，應從預先設定之假設事實反面（counter-factual）思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題（例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」）。惟進行上述驗證需要大量社會資料，因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制，使這些社會資料可以被蒐集、使用。 此外，亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標，以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速，未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現，故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。 最後，目前也有許多徵詢意見指出，許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之，當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性，則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」（audit logs），惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料，因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標，為未來應持續關注之議題。