新德國包裝法簡介
為有效降低包裝廢棄物對環境造成的汙染及不利影響，使製造商履行其B2C(business to customer)產品責任，德國以新的包裝法（Packaging Act, VerpackG）取代現行的規範（Packaging Ordinance,VerpackV），並已於2019年1月1日生效。
新包裝法VerpackG不同於VerpackV之處，在於除要求業者須加入原有的回收系統外，另授權Zentrale Stelle(Stiftung Zentrale Stelle Verpackungsregister,ZSVR)基金會作為新包裝法強制登記制度的執行單位，規範欲在德國銷售產品包裝之所有實體或網路製造商及零售商，有義務於ZSVR的數據資料庫”LUCID”註冊，才能在德國地區進行銷售，並且為全面提升透明度，乃規範於LUCID註冊之商家資訊皆屬可供大眾公開查詢。
依VerpackG規定，於2019年1月1日起未為註冊的商家，其包裝商品不能在德國上市，否則恐將臨100,000歐元之罰款；另未加入回收系統之商家，恐面臨200,000歐元之罰款。而除須註冊與回收系統的加入外，製造商及零售商尚須將以下之包裝相關資訊提供給ZSVR做比對：
(一)註冊號碼（商家於資料庫註冊時，由ZSVR所提供之註冊號碼）
(二)包裝材料及容積
(三)製造商履行生產者延伸責任(Extended Producer Responsibility)簽訂的包裝方案名稱
(四)與回收公司或回收系統間簽訂之契約期限
資料來源：自行繪製
圖 德國包裝法實施步驟
蔡宛君
法律研究員 編譯整理
How-To Guide to the Packaging Act for Manufacturers, Stiftung Zentrale Stelle Verpackungsregister(2018), https://www.verpackungsregister.org/fileadmin/user_upload/How-to-Guide_en_13072018_final.pdf (last visited Jun. 1, 2019)
The ten most important questions regarding the implementation of the Packaging Act ,Stiftung Zentrale Stelle Verpackungsregister(2018), https://www.verpackungsregister.org/fileadmin/user_upload/10-W-Fragen_en_13072018_final.pdf (last visited Jun. 1, 2019)
The new German Packaging Act is here – and it’s particularly important for online retailers,Der Grüne Punkt, https://www.gruener-punkt.de/en/services/packaging/german-packaging-act.html (last visited Jun. 4, 2019)
歐洲專利局（The European Patent Office, EPO）於2019年6月27日發布《2023年戰略計畫》（Strategic Plan 2023, SP2023），協助歐盟應對網路化和全球化的世界挑戰。該戰略計畫之重點為實現專利局五大策略目標，分別為：員工參與（staff engagement）、資通訊現代化（modernisation）、品質（quality）、歐洲專利網路（European patent network）和永續性（sustainability）。 該五大策略目標分述如下： 建立一個參與性、知識性及協作性的組織：幫助員工發揮其專業領域，以及重視識別、招募和留才之方法。 進行EPO 資通訊系統的簡化與現代化：包含支持端到端的電子專利授權流程、對現有技術數據庫進一步投資、並關注亞洲相關文獻與標準。 效率化提供高品質流程與服務：確保EPO的專利審查或其他作業流程及服務維持高標準，例如建立辦公室品質管理系統（QMS）和「早期確定」計畫（Early Certainty），加速專利核准程序。 建立具有全球影響力的歐洲專利制度和網路：加強歐盟成員國與歐盟以外國家專利局之合作，並定期檢視歐洲專利局對其他國家的財務與營運支援，在加強國際參與度與成本效益之間達到平衡。 確保長期發展與永續：歐洲專利局擬建立觀察站（Observatory）作為一提供利害關係人進行討論和分析的平台。該平台將為減少碳排放、降低能源消耗、降低紙張消耗以及減少使用塑膠等訂定明確長期目標。
日本公布第6期科學技術與創新基本計畫草案並募集公眾意見，著重疫情與科技基本法修正後之因應日本內閣府於2021年1月20日發布「第6期科學技術與創新基本計畫」（科学技術・イノベーション基本計画，以下稱第6期科技創新基本計畫）草案，並自即日起至同年2月10日，對外徵求公眾意見。依2020年6月修正通過之日本科學技術與創新基本法（科学技術・イノベーション基本法，預定2021年正式公告施行）第12條規定，要求政府應就振興科學技術與創新創造的政策，擬定基本計畫並適時檢討調整，同時對外公告。而本次草案的提出，便為因應現行的第5期科學技術基本計畫即將屆期，啟動擬定下一期基本計畫。 依草案內容，第6期科技創新基本計畫延續Society5.0的願景，並以數位化及數位科技作為發展核心。但檢視至今的科技創新政策成效，數位化進程不如政策目標所預期；受COVID-19疫情影響，也提升了科技普及化應用的重要性。另一方面，科學技術基本法的修正，則揭示了人文社會科學與自然科學跨域融合運用的方向，並期待藉由創新創造納為立法目的，實現進一步的價值創造。基此，第6期科技創新基本計畫提出，應從強化創新、研究能量及確保人才與資金的三方向為主軸，結合SDGs、數位化、資料驅動及日本共通在地價值，建構出「日本模型」（Japan Model）作為實現Society5.0的框架。 針對如何強化創新能力、研究能量及確保人才與資金，計畫草案提出以下方向： （1）強化創新能力：整體性強化創新生態系（innovation ecosystem），建構具韌性的社會體系，並有計畫地推動具社會應用可能的研發活動。具體作法包含藉由AI與資料促成虛擬空間與現實世界的互動優化、持續縮減碳排放量實現循環經濟、減低自然災害與傳染病流行對經濟社會造成的風險、自社會需求出發推動產業結構走向創新、拓展智慧城市（smart city）的應用地域等。 （2）強化研究能力：鼓勵開放科學與資料驅動型之研究，並強化研究設備、機器等基礎設施的遠端與智慧機能，推動研究體系的數位轉型；以資料驅動型為目標，多元拓展具高附加價值的研究，包含生命科學、環境、能源、海洋、防災等領域；擴張大學的機能，如增進大學的自主性，從經營的角度調整與鬆綁國立大學法人的管理與績效評鑑方式等，用以厚植創新基底。 （3）人才培育及資金循環：目標培養具備應變力與設定議題能力的人才；同時藉由資助前瞻性研發，結合大學的基礎科研成果，激發創新的產出及延伸收益，並回頭挹注於研發，建立研發資金的循環運用體系。
美國行動健康照護新近法制趨勢─兼論對我國法之觀察與建議 美國國防部「人工智慧國防運用倫理準則」美國國防部（Department of Defense）於2020年2月採納由美國國防創新委員會（Defense Innovation Board, DIB）所提出之「人工智慧國防運用倫理準則（AI Principles: Recommendations on the Ethical Use of Artificial Intelligence by the Department of Defense）」，以衡平倫理與人工智慧於國防帶來之增益。 美國國防創新委員會為美國聯邦政府下之獨立委員會，設置目的在於依美國新創科技，提供意見予美國國防部，與美國國防部並無隸屬關係。有鑑於人工智慧之運用範疇日益增廣，美國國防創新委員會遂提出旨揭「人工智慧國防運用倫理準則」，以因應人工智慧於國防之應用所產生之問題。 倫理準則適用於「戰爭或非戰爭用途之人工智慧之設計以及應用」，對於「人工智慧」之定義，倫理準認為人工智慧並無精確之範疇，只要「對於資訊有所處理並旨在達到所賦予任務之資訊系統」，皆為本準則下之人工智慧。倫理準則指出，「人工智慧」與美國國防部3000.09指令下之「自動化武器系統（Autonomous Weapon System）」之定義不同，但有可能重疊，而所謂「自動化武器系統」為「一經人類選擇啟動，即可在無人類監督之情形下，自動針對目標進行鎖定或進行攻擊之自動化武器系統」。 美國國防創新委員會表示，該準則旨在切合美國既有憲法、法律、國際公約之傳統標準下，融入現代化對於人工智慧之要求，如國際公約中之戰爭法（Law of War）即為本準則之傳統標準之一，舉例而言，如人工智慧被裝置於武器中，其設計及應用應符合最小傷亡原則、避免傷及無辜原則等。 除此之外，準則亦包含以下現代化對於人工智慧之要求：（1）人類對於人工智慧系統之設計、應用以及使用應善盡判斷以及注意義務，且人類應該對於人工智慧系統因瑕疵所帶來之傷害負擔最終責任；（2）對於目標之選擇或分類，應維持公平性，且不得有歧視性；（3）對於人工智慧之設計、應用以及使用，應有明確之工程標準以及資料保存程序，此一工程標準以及資料保存程序應為一般具有專業知識之工程人員可據以理解、分析、追蹤問題所在並加以改善；（4）「戰爭或非戰爭用途之人工智慧」應有明確之應用領域，且完善之檢測、維修，應適用於該人工智慧之全部生命週期。