日本內閣府公布知的財產推進計畫2019
日本內閣府知的財產戰略本部在2019年6月21日公布本年度知的財產推進計畫（下稱本計畫），以「脫平均」、「融合」、「共感」做為本計畫三大主軸：
- 脫平均：依不同個體特性培養頂尖人材，促進新領域之挑戰及創造。以經產省、文科省、總務省、法務省為主責部會，實施包括培養具出色創造能力之人材、提供新創之後備資源、強化盜版因應對策、EdTech（教育科技）之活用、蒐集「STEAM教育」事例等策略。
- 融合：透過融合不同特性之分散個體，達成加速創新之作用。以經產省、文科省、法務省、厚生省、農林水產省、公正取引委員會為主責部會，實施包括創建智財資產平台、建構有助於AI及資料創作的相關規範等策略。另外修正資料信託認定方案的相關指針、提出資料銀行相關典範案例亦為重點。
- 共感：以經產省、總務省、外務省、文科省為主責部會，創造價值實現之友善環境，實施包括強化Cool Japan政策、籌劃音樂著作權利資訊資料庫、規劃能對應跨境傳輸之外語Metadata，協助將日本音樂推向海外市場等策略。
綜上，不難發現日本已將「創造」做為本計畫發展之核心概念。從人材培育、創造資料價值及打造軟實力產值等，都顯示智慧財產除保護之外，更應提升並擴散其價值。回顧我國智財戰略綱領在2017年結束之後，並沒有相關計畫延續。然而智慧財產是一國軟實力之展現。透過潛移默化的浸潤，能達到比任何硬實力還大之功效。我國應該思考如何重啟智財戰略，拓展我國軟性底蘊。
陳昱宏
法律研究員 編譯整理
知的財産推進計画2019，2019年6月21日，知的財産戦略本部 https://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/kettei/chizaikeikaku20190621.pdf
中村伊知哉，〈知財計画2019は とりまとめができました。〉，YAHOO！JAPANニュース，2019/6/29，https://news.yahoo.co.jp/byline/nakamura-ichiya/20190629-00131926/ （最後瀏覽日：2019/08/05）。
德國聯邦議會於2015年通過資訊科技安全法(IT-Sicherheitsgesetz)，主管機關為聯邦資訊安全局(Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik, BSI)，隸屬於德國聯邦內政部(Bundesministerium des Innern)。目的是為保障德國公民與企業使用的資訊系統安全，特別是在全國數位化進程中，攸關國家發展的關鍵基礎設施，讓德國成為全球資訊科技系統及數位基礎設施安全的先驅與各國的模範，同時藉此強化德國資訊科技安全企業的競爭力，提升外銷實力。 該法案主題包括，在關鍵基礎設施上改進企業資訊科技安全、保護公民的網路安全、確保德國聯邦資訊科技、加強聯邦資訊技術安全局的能力與資源、擴展聯邦刑事網路犯罪的調查權力。 該法主要係針對關鍵基礎設施營運者(Kritische Infrastrukturbetreiber) 進行安全要求，例如在能源、資訊科技、電信、運輸和交通、醫療、水利、食品、金融與保險等領域的企業。德國聯邦政府要求關鍵基礎設施的營運商，要滿足資訊科技安全的最低標準，且須向聯邦資訊安全局通報資訊安全事件。聯邦資訊安全局要對關鍵基礎設施營運商的資訊進行評估分析，並提供給關鍵基礎設施營運商彙整改善，以提高其基礎設施的保護。
IMDRF於2025年3月提出《醫療器材監管依賴計畫操作手冊》草案，促進國際監管的一致性與產品流通性一、緣起與目標 「依賴制度（reliance）」指一國有效利用他國的審查結果，而減少重複作業、提升效率，並促進病人更快取得安全、有效產品的政策。為此，國際醫療器材法規管理論壇（International Medical Device Regulators Forum, IMDRF）於2025年3月提出《醫療器材監管依賴計畫操作手冊》（Playbook for Medical Device Regulatory Reliance Programs）草案，協助各國建立與管理依賴制度。惟此制度並非「無條件接受他國決策」或「國際換證」，而須由各國自行決定如何利用依賴制度，並承擔最終監管責任。 二、應用範圍 該手冊適用於所有醫療器材（含體外診斷器材）或輔具，並涵蓋產品生命週期各階段（如技術文件審查或品質管理系統驗證等）。 三、依賴機制的類型 手冊歸納三類依賴機制並舉例說明： 1.工作共享（Work-sharing）：指多國協作進行監管任務，可為聯合評估、聯合檢查，或共同推出監管標準等。如IMDRF推出的「醫療器材單一稽查計畫」，訂定多國之驗證機構對製造商的統一稽核標準，使廠商受稽後所作成的稽查報告可一次性符合數國法規。 2.簡化審查（Abridged Review）：以他國完整的審查成果作為基礎，僅針對當地「特有」及「新增」的風險進行審查。如新加坡健康科學局已實施簡審制度。 3.承認（Recognition）：正式接受他國監管決策結果作為判斷依據，可分為單、雙、多邊的承認。如CE標誌的醫材可在歐盟27個成員國內通行。 四、結語 IMDRF並非藉由該手冊推行「最佳模式」，而是協助各國依需求發展適合的監管依賴策略，加強協作與資源共享，進而促進全球監管上的一致性與產品流通性。近年世界衛生組織及區域組織（如歐盟、東協、非洲聯盟發展署）越加重視各國監管法規的一致性，並將審查資源移向人工智慧或高風險醫材的監管探索中，此監管趨勢值得我國持續關注。
金融穩定委員會報告指出金融領域採用AI之模型、資料品質與治理風險.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告，探討人工智慧（Artificial Intelligence, AI）在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響，分析相關風險並提出建議。 報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處，但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性（Vulnerability），進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括：「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」，以及「模型風險、資料品質和治理」。 在模型風險、資料品質與治理中，廣泛應用AI可能導致模型風險上升，因某些模型難以驗證、監控及修正，且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外，在大型語言模型（Large Language Model, LLM），大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性，使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型（Pre-trained Model）中，金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉，進一步增加管理難度。 若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源，模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰，包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。 報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測，評估現行金融政策框架是否充分，並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形，並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外，主管機關可考慮利用監督科技（SupTech）及監管科技（RegTech）等AI驅動工具強化監管效能，以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。
中國對抗殭屍網路與木馬法制策略研析