德國資料倫理委員會針對未來數位化政策之資料運用發布建議報告
德國資料倫理委員會（Datenethikkommission, DEK）於2019年10月針對未來數位化政策中的重點議題發布最終建議報告；包括演算法產生預測與決策的過程、人工智慧和資料運用等。德國資料倫理委員會是聯邦政府於2018年7月設置，由多位學者專家組成。委員會被設定的任務係在一年之內，制定一套資料倫理標準和指導方針，作為保護個人、維持社會共存（social coexistence）與捍衛資訊時代繁榮的建議。
最終建議報告內提出了幾項資料運用的指導原則，包含：
- 以人為本、以價值為導向的技術設計
- 在數位世界中加強數位技能和批判性思考
- 強化對個人人身自由、自決權和完整性的保護
- 促進負責與善意的資料使用
- 實施依風險調整的監管措施，並有效控制演算法系統
- 維護並促進民主與社會凝聚力
- 使數位化戰略與永續發展目標保持一致
- 加強德國和歐洲的數位主權
簡奕寬
法律研究員 編譯整理
BMI Datenethikkommission, https://www.bmi.bund.de/DE/themen/it-und-digitalpolitik/datenethikkommission/datenethikkommission-node.html (last visited: Dec. 2, 2019)
英國上議院人工智慧專責委員會（Select Committee on Artificial Intelligence）2018年4月18日公開「AI在英國：準備、意願與可能性？（AI in the UK: ready, willing and able?）」報告，針對AI可能產生的影響與議題提出政策建議。 委員會建議為避免AI的系統與應用上出現偏頗，應注重大量資訊蒐集之方式；無論是企業或學術界，皆應於人民隱私獲得保障之情況下方有合理近用數據資訊的權利。因此為建立保護框架與相關機制，其呼籲政府應主動檢視潛在英國中大型科技公司壟斷數據之可能性；為使AI的發展具有可理解性和避免產生偏見，政府應提供誘因發展審查AI領域中資訊應用之方法，並鼓勵增加AI人才訓練與招募的多元性。 再者，為促進AI應用之意識與了解，委員會建議產業應建立機制，知會消費者其應用AI做出敏感決策的時機。為因應AI對就業市場之衝擊，建議利用如國家再訓練方案發展再訓練之計畫，並於早期教育中即加入AI教育；並促進公部門AI之發展與布建，特別於健康照顧應用層面。另外，針對AI失靈可能性，應釐清目前法律領域是否足以因應其失靈所造成之損害，並應提供資金進行更進一步之研究，特別於網路安全風險之面向。 本報告並期待建立AI共通之倫理原則，為未來AI相關管制奠定初步基礎與框架。
日本正式敲定今年版智慧財產權推動計畫日本為了提高產業競爭力，於 2002 年提出智財戰略計畫，並於內閣中設戰略本部，由首相小泉純一郎領導，每年並仔細擬定當年度的智慧財產權推動計畫。在今年剛定案的「二零零六年智慧財產權推動計畫」中，以開發或利用大學的智慧財產及加強與產業界的合作並提出對付仿冒品等的對策為重點。 根據「二零零六年智慧財產權推動計畫」，未來將加強整合大學內部的大學智慧財產本部與民間的技術移轉機關（ TLO ），以便集中運用人才、研究成果。計畫也將建立一套可簡便利用專利或論文的資料庫系統，預期明年四月起可供利用。 日本的大學院校去年在國內取得專利權的有三百七十九件，大學將專利技術移轉至民間組織件數在二零零四年度有八百四十九件，藉由技術轉移所得收入為三十三億日圓，雖然這些表現相較於以往年度均有所成長，但日本不論在專利件數或收益上，都與美國相差甚遠，日本政府為了加強國際競爭力，認為有必要加強產、學界的合作，故「二零零六年智慧財產權推動計畫」也規劃，大學院校若有意到海外申請專利權，政府將補助申請費；此外，原本只限定優惠大學正副教授的專利申請費減免措施，也將及於研究所的學生等，以期促進大學內部研發。
新加坡科技與研究局針對未來工廠提出研究規劃及方向新加坡科技與研究局（Agency for Science, Technology and Research）於2017年7月26日提出未來工廠（Toward the factories of the future）概念及相關研究方向，自動化（Automation）、機器人（robotics）、先進電腦輔助設計（advanced computer-aided design）、感測和診斷技術（sensing and diagnostic technologies）將徹底改變現代工廠，可製造的產品範圍廣泛，從微型車乃至於飛機皆可生產。積層製造（Additive Manufacturing），又稱3D列印（3D printing），可使用單一的高科技生產線來創造許多不同的產品項目，而不需要傳統大規模生產的設計限制和成本，伴隨未來高效能電腦和感測技術之進步，積層製造速度也會隨之加快。而智慧工廠（smart factories）將與物聯網（IOT）、雲端計算（cloud computing）、先進機器人（advanced robotics）、即時分析（real-time analytics）與機器學習（machine learning）等技術與積層製造技術結合，將大為提升生產速度及產量。 為加速及改善積層製造的製程，最重要的方法之一，是使用材料物理學的基本原理來模擬製造過程，而近期更引進跨學科之研究，「模擬」最終產品化學成分和機械性能的微觀結構。因積層製造是一個複雜又困難的過程，透過變化既有規則之模擬（Game-Changing simulations），若建立完成模型且模擬成功，將成為積層製造的殺手級技術。在未來的五到十年，我們將看到更多的零件從積層製造技術生產出來，而且這種技術有機會成為未來工廠的生產基礎。由於現行材料及製造流程與機器必須配合一致，些許的差異皆會生產出不同品質之產品，故未來積層製造工廠的結果穩定重現性（repeatability）和標準化（standardization），將是產品商業化的主要障礙與挑戰。
歐洲議會於2022年初通過數位服務法（DSA）歐洲議會（European Parliament）於2022年1月20日通過數位服務法（Digital Services Act），該法旨在監管線上服務提供者（online service providers），為線上服務接受者提供更安全線上空間，包含要求線上平臺應（1）打擊線上非法服務或內容；（2）提供通知並刪除/下架（notice and action）機制，不得有差別性或任意性對待；（3）提供無廣告追蹤（tracking-free ad）選項，和禁止將未成年人資料用於定向廣告（targeting advertising）；（4）對於線上平臺課以行政責任，如：超大型線上平臺（very large online platforms, VLOP）若故意或過失違反義務，最高罰鍰可被處以前一會計年度總營業額6%，或按日連續處罰最高可處前一會計年度平均每日營業額5％。若可能致危害生命或人身安全，主管機關亦可勒令其停止提供服務；（5）強制性風險評估和提高演算法透明度，以打擊有害內容（harmful content）和虛假資訊。 數位服務法所規範的服務主要有四種類型，四種服務提供者負擔累計義務（cumulative obligation），其中VLOP被賦予最多責任，因其對於散布非法內容並造成社會危害具有特殊風險，須具備風險減緩、獨立稽核等機制。相關服務定義如下： （1）中介服務提供（Intermediary Service）：提供網路基礎建設服務。 （2）託管服務提供（hosting service）：由服務接受者提供資訊並應其要求提供資訊儲存服務，例如：雲端儲存服務、網站主機代管等服務。 （3）線上平臺（online platform）：包含類型線上市集、應用程式商店、以及社群媒體平台。 （4）VLOP：每月平均歐盟境內活躍用戶達4500萬以上或人口10%之線上平臺。例如：Google、Facebook及YouTube。 此數位服務法草案最早在2019年年底提出，歐洲議會於今年投票通過後，尚待歐盟理事會（Council of the European Union）審查同意後，此法即正式發布施行。歐洲議會於審查所提出之修正建議，除針對前述五大重點外，還特別強調對於微中小型企業（MSMES）相關義務的免除，以及禁止線上平臺使用欺瞞（deceiving）或助推（nudging）方法影響消費者購物選擇。