日本公布《行動通信領域的基礎設施共享，於電信事業法及電波法的適用關係指引》
隨著具有高速大容量特性的第五代行動通訊（5G）技術啟用，如何促使發射射頻（Radio frequency, RF）的基地臺能夠達到小型化及多點化的目標，將是未來重要的課題。但在地理空間限制、景觀影響與法規限制等因素下，除了增設基地臺外，也可考慮「基礎設施共享」（Infrastructure Sharing）的概念。
日本總務省於2018年12月28日公布《行動通訊領域的基礎設施共享－電信事業法及電波法的適用關係指引》（移動通信分野におけるインフラシェアリングに係る電気通信事業法及び電波法の適用関係に関するガイドライン）。
本指引主要從「利用基礎設施共享，推動行動通訊網絡整備」的觀點出發，首先定義「基礎設施共享事業」之範圍與型態，其將基礎設施分為兩類，一類為土地和建物、鐵塔等工作物、另一類為電信設備（如天線、增幅器、調變器）。接著說明基礎設施分享業者在使用上述兩類基礎設施時，於電信事業法及電波法之適用。具體內容包含欲經營該事業之必要程序、業者向行動通訊業者提供基礎設施時簽訂的契約類型、提供基礎設施的條件，最後說明若行動通訊業者、電信業者等各業者間，無法就欲共享的基礎設施使用權達成共識時，相關的爭議處理流程。本指引最後亦說明各業者在使用土地和建物、鐵塔等工作物，以及電信設備時的共通措施。
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
歐洲專利局於2026年4月所生效的歐洲專利局審查指南（Guidelines for Examination in the European Patent Office，下稱審查指南），此次新增General Part, 5人工智慧使用部分，說明專利提交文件若包含人工智慧所產出的部分，仍由文件提交人對其內容進行負責，明確定義人工智慧只是輔助工具。 審查指南於2024年在Part G, Chapter II, 3.3.1人工智慧與機器學習部分，增加人工智慧工具達成效果之特徵需被揭露並具可被再現性之要求，於2025年進一步明確定義人工智慧工具之使用需對於技術具有貢獻才會被視為技術特徵，2026年另於Part F, Chapter III, 3公開揭露資訊不足（Insufficient disclosure）部分，說明若與人工智慧相關之專利，所揭露之數學方法、訓練集等資訊揭露不足會無法滿足可據以實施的要求，新增如申請範圍揭露內容未能使人相信可達成技術效果為例子，此次審查指南僅是針對專利文件揭露要求的補充，並未對於使用人工智慧工具所產出的技術內容認定增加著墨，顯見就人工智慧工具產出技術的專利要件在實務認定上已可被執行，此次修改在明定自然人／申請人使用人工智慧工具對於所提交文件內容仍應負起責任。 智財法規與相關審查實務可能會因應新興技術而有變動調整，故企業在建立內部智財管理制度後，亦應檢視制度得否因應外部變化而產生新的風險並評估制度是否調整。以前述歐洲專利局近年來持續因應人工智慧議題明確審查標準為例，建議企業可因應專利審查標準對於人工智慧相關技術之說明檢視現行機制是否需要調整，例如檢視現行研發紀錄得否區隔人員與人工智慧之產出紀錄或貢獻程度、專利提案審查是否確認運用人工智慧所揭露部分是否符合可再現性、可據以實施之要求等，以有系統的持續變化調整組織內部智財管理制度。企業可參考台灣智慧財產管理規範建立管理循環，落實管理制度的定期檢視，以系統化方式因應外部環境持續優化內部智財制度。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://keid.nat.gov.tw/tips/）
歐盟立法成員對整體生質燃料目標仍存有不同意見為確認是否採行歐盟整體生質燃料目標（即於2020年應達20%）而欲進行協商之前夕，歐洲各政黨團體立法成員們間，對於設定環境永續性基準與將用以種植生產生質燃料作物土地等方面之意見，至今仍分歧不一。 鑑於歐洲環保團體紛盼能儘快看見那些未來將被間接利用來生產生質燃料之土地，其可一併被涵括在正式評估公式之內，來評估對整體CO2濃度影響；因此，各會員國遂轉而朝向歐洲執委會，要求其應提出詳細之規則，並希望能在將相關基準納入整體法律架構之前，完成對間接利用土地所產生衝擊之評估方法與標準的建立。 環保團體代表Turmes指出，日前執委會對歐洲議會所提出之建議提案，已表達其意見並且認為：由於對間接利用以生產生質燃料之土地其未來將對CO2排放產生衝擊方面，尚未獲得足夠之科學性證據來做為日後評估之參考；因此，就整體生質燃油利用之最終版本而言，其認為需將「新方法學」（new methodologies）部分一併納入，以填補前述科學性知識之缺口與不足。 另外，各會員國政府對歐洲議會所提出，要求透過未來利用生質燃料來達到減少碳排放目標時，至少應有40%之比例，需透過運用第二代生質燃料來達成之「附屬目標」（sub-targets），亦表示反對。目前各政府代表僅同意25%，而至於剩下之15%，則將留待後續協商時，再進行討論。 最後，Turmes指出，關於前述次要性目標之確定，歐洲議會將待解決間接利用土地問題後，再做更進一步之協商。
經濟合作與發展組織發布《促進AI可歸責性：在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》經濟合作與發展組織（Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD）於2023年2月23日發布《促進AI可歸責性：在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》（Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI）。本報告整合ISO 31000：2018風險管理框架（risk-management framework）、美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）人工智慧風險管理框架（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF）與OECD負責任商業行為之盡職調查指南（OECD Due Diligence Guidance for Responsible Business Conduct）等文件，將AI風險管理分為「界定、評估、處理、治理」四個階段： 1.界定：範圍、背景、參與者和風險準則（Define: Scope, context, actors and criteria）。AI風險會因不同使用情境及環境而有差異，第一步應先界定AI系統生命週期中每個階段涉及之範圍、參與者與利害關係人，並就各角色適用適當的風險評估準則。 2.評估：識別並量測AI風險（Assess: Identify and measure AI risks）。透過識別與分析個人、整體及社會層面的問題，評估潛在風險與發生程度，並根據各項基本價值原則及評估標準進行風險量測。 3.處理：預防、減輕或停止AI風險（Treat: Prevent, mitigate, or cease AI risks）。風險處理考慮每個潛在風險的影響，並大致分為與流程相關（Process-related）及技術（Technical）之兩大處理策略。前者要求AI參與者建立系統設計開發之相關管理程序，後者則與系統技術規格相關，處理此類風險可能需重新訓練或重新評估AI模型。 4.治理：監控、紀錄、溝通、諮詢與融入（Govern: Monitor, document, communicate, consult and embed）。透過在組織中導入培養風險管理的文化，並持續監控、審查管理流程、溝通與諮詢，以及保存相關紀錄，以進行治理。治理之重要性在於能為AI風險管理流程進行外在監督，並能夠更廣泛地在不同類型的組織中建立相應機制。