日本先進設備導入計畫獎勵中小企業設備升級
日本經濟產業省為協助中小企業更新老舊機器設備，並鼓勵中小企業導入新穎先進設備改善企業生產率，公布「先進設備導入計畫指引」（導入促進指針），於2019年至2021年間授權地方政府訂定先進設備導入計畫（先端設備等導入計画），提出區域內申請計畫的資格、設備定義、計畫目的與財產稅減免額度，以促成地方中小企業對地方特色的貢獻與參與，並改善在地產業環境與結構。
符合資格的中小企業若能在核准計畫年度內，每年勞動生產率提高達3%，可適用財產稅稅率減半或0%之優惠稅率（非免稅）。「先進設備導入計畫指引」亦明確指出，審核通過之計畫仍可進一步適用經濟產業省「中小型製造服務經營支援補助」（ものづくり・商業・サービス経営力向上支援補助金）、「服務業IT應用生產力提升補助」（サービス等生産性向上IT導入支援事業），享有更多的補助金補助。
所稱設備係指任何機械、裝置、備品、建築物附屬設備、軟體，以及電子檢驗或測量儀器。各地方政府訂定計畫時，可依其產業政策進一步限縮範圍。而先進之定義，係指欲購置設備之良率或生產效率，應較所淘汰設備高1%以上。有關新、舊設備之汰換應以同產業、同生產流程者為限，兩者比較之期間為淘汰設備原銷售日期起後10年內。由此可知，先進設備導入計畫的特殊性在於加速中小企業汰舊換新，提高勞動生產率以因應人口高齡化，而與鼓勵企業購買最新、最尖端設備之補助措施有所不同。
此外，為健全地方財政自主，「先進設備導入計畫指引」亦要求各地方政府應說明地方產業、環境或人文特色及先進設備的投資條件，以促進經濟發展與地方產業結構的融合。該指引具體建議包括：
- 應考量到中小企業導入先進設備提高勞動生產率後，影響當地就業人口需求，以及如何避免企業裁員的機制。
- 導入之先進設備因運作所產生之噪音、光害、排放污染等環境問題；以及導入之設備是否影響到當地居民生活作息而有侵害公共秩序之虞。
- 考量到財產稅為地方稅之稅源，應避免過度減免而導致地方財政虧損。
陳明
法律研究員 編譯整理
1. 中小企業庁，〈生産性向上特別措置法に基づく「先端設備等導入計画」等の概要について〉，https://www.chusho.meti.go.jp/keiei/seisansei/2018/180806seisanseiPRgaiyou.pdf，(最後瀏覽日：2019/12/11 )。
2. 中小企業庁，〈経済産業省関係生産性向上特別措置法施行規則〉，https://www.chusho.meti.go.jp/keiei/seisansei/index.html，(最後瀏覽日：2019/12/11 )。
3. 〈経営サポート「ものづくり(サービス含む)中小企業支援」〉，中小企業庁，https://www.chusho.meti.go.jp/keiei/sapoin/index.html (最後瀏覽日：2019/12/24 )。
1. 大阪市経済戦略局産業振興部企業支援課企業，〈導入促進基本計画〉，https://www.city.osaka.lg.jp/keizaisenryaku/cmsfiles/contents/0000436/436801/00_dounyuukeikaku.pdf (最後瀏覽日：2020/01/14 )。
2. 〈生産性向上特別措置法にかかる先端設備等導入計画〉，静岡県掛川市市役所産業労働政策課，http://www.city.kakegawa.shizuoka.jp/business/sangyou/shien/sentansetubidonyuukeikaku_pb.html (最後瀏覽日：2020/01/14)。
3. 中小企業庁，〈平成31年度当初予算「ものづくり・商業・サービス高度連携促進補助金」の二次公募を開始します〉， https://www.chusho.meti.go.jp/keiei/sapoin/2019/190826mono.htm， (最後瀏覽日：2019/12/11 )。
美國國家標準與技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）於2023年1月26日公布「人工智慧風險管理框架1.0」（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF 1.0），該自願性框架提供相關資源，以協助組織與個人管理人工智慧風險，並促進可信賴的人工智慧（Trustworthy AI）之設計、開發與使用。NIST曾於2021年7月29日提出「人工智慧風險管理框架」草案進行公眾徵詢，獲得業界之建議包含框架應有明確之衡量方法以及數值指標、人工智慧系統設計時應先思考整體系統之假設於真實世界中運作時，是否會產生公平性或誤差的問題等。本框架將隨著各界使用後的意見回饋持續更新，期待各產業發展出適合自己的使用方式。 本框架首先說明人工智慧技術的風險與其他科技的差異，定義人工智慧與可信賴的人工智慧，並指出設計該自願性框架的目的。再來，其分析人工智慧風險管理的困難，並用人工智慧的生命週期定義出風險管理相關人員（AI actors）。本框架提供七種評估人工智慧系統之信賴度的特徵，包含有效且可靠（valid and reliable）：有客觀證據證明人工智慧系統的有效性與系統穩定度；安全性（safe）：包含生命、健康、財產、環境安全，且應依照安全風險種類決定管理上的優先次序；資安與韌性（secure and resilient）；可歸責與資訊透明度（accountable and transparent）；可解釋性與可詮譯性（explainable and interpretable）；隱私保護（privacy-enhanced）；公平性—有害偏見管理（fair – with harmful bias managed）。 本框架亦提出人工智慧風險管理框架核心（AI RMF Core）概念，包含四項主要功能：治理、映射（mapping）、量測與管理。其中，治理功能為一切的基礎，負責孕育風險管理文化。各項功能皆有具體項目與子項目，並對應特定行動和結果產出。NIST同時公布「人工智慧風險管理框架教戰手冊」（AI RMF Playbook），提供實際做法之建議，並鼓勵業界分享其具體成果供他人參考。
新加坡個人資料保護法修正草案新加坡通訊及新聞部（Ministry of Communications and Information, MCI）與新加坡個人資料保護委員會（Personal Data Protection Commission, PDPC）於西元2020年5月14日至28日間針對其「個人資料保護法修正草案」進行民眾意見諮詢，總共收到87份回覆。綜合民眾回覆之意見後，同年10月5日，於議會提出了「個人資料保護法修正草案」，修正重點如下： 提高外洩個人資料者罰鍰金額，至該公司在新加坡年營業額10%或1000萬美元。MCI / PDPC說明，實際上於裁罰前會綜合考量個案事實與相關因素（如：嚴重性、可歸責性、影響狀況、組織有無採取任何措施減輕個資外洩造成的影響等），作為裁罰金額的判斷依據。此外，新加坡的個人資料保護法也加入了個資外洩通知義務，但與歐盟一般資料保護規範（General Data Protection Regulation, GDPR）仍有不同，例如：其多了評估是否通知的機制。 組織基於商業改善之目的，且遵守法定條件下，得未經同意使用個人資料，此處商業改善目的包含：(1)改善或加強提供之商品或服務，或開發新的商品或服務；(2)改善或發展新的營運方式；(3)瞭解客戶喜好；(4)客製化商品或服務所需。 在公司併購、重組、出售股份以及經營權轉讓等關於公司資產處置情形，得例外無需經當事人同意而蒐集、處理與利用個人資料。 新增資料可攜權相關規定。 處罰未經授權者處理個人資料之行為。針對民眾回覆之疑慮（認為草案內容不明確），MCI / PDPC說明預計在《法規與諮詢指南》中闡明有關授權行為的細節性規定，包含採取的形式。
英國隱私團體主張eBay違反資料保護法英國隱私團體「隱私國際」（ Privacy International ，以下簡稱： PI ），於日前向英國「資訊官長辦公室」提出控告（ Information Commissioner's Office ，以下簡稱： ICO ），主張英國 eBay 提供的網路拍賣服務，阻撓使用者刪除註冊之個人資料，構成不公平之個人資料處理，違反英國資料保護法 (Data Protection Act) 。 由於 eBay 針對使用者資料之利用除一般註冊資料維護外，還有一個 VeRO 方案，參與此方案的使用者，其使用者 ID 、姓名、地址、電話號碼、電子郵件信箱以及公司名稱等基本資料將會在 eBay 自行判斷有必要用於調查詐欺、智慧財產權侵害或是其他非法活動時被公開，因此， PI 於聲明中主張，「刪除個人資料」功能與該網站之使用者之利益關聯甚鉅。 而「刪除帳號」項目已為多數網際網路服務所預設的帳號管理功能之一，經由 PI 人員實際使用 eBay 網站，窮盡各種搜尋方法，方於「帳戶資訊與付款」 (account information & billing) 項目找到關閉帳戶的選項， PI 指出，一般合理的使用者無法花費大量時間與方法搜尋網站各項功能， eBay 此一行為明顯是為了該公司之利益特意將該功能加以隱藏，以杜絕多數使用者對該項功能的利用，故向 ICO 提出控告。 PI 並指出，未來將對歐洲、美洲及亞洲各主要網站進行類似的調查。
日本國土交通省公布最後一哩路自駕車系統指引為促進自駕車研發和推廣，日本國土交通省召集產官學研各界成立先進安全汽車（Advanced Safety Vehicle, ASV）推進檢討會，檢討設計自駕車時之注意事項，並於2020年7月17日公布「最後一哩路自駕車系統基本設計書」（ラストマイル自動運転車両システム基本設計書），希望能藉此達成確保地方交通運輸能量及加速自駕車落地之目標。 「最後一哩路自駕車系統基本設計書」將操作適用範圍（Operational Design Domain, ODD）定義為限定區域或駕駛環境條件，並提出所有自駕車應具備之共通ODD，包括（1）道路/地理條件︰目標道路、行駛道路；（2）環境條件︰時間、天氣；（3）行駛條件︰行駛速度；（4）行駛空間︰可支援自駕車行駛之基礎設施，以及可提醒用路人注意正在進行自駕車實驗之設施。此外，由於不同應用情境會影響ODD之設定，故本書以限定路線下往返之自駕車為代表，說明在個案中該如何進一步檢討ODD。以行駛速度為例，在共通ODD中，最後一哩路自駕車時速應為30公里，但在提供限定路線內往返之載客服務時，自駕車的時速應設定在12公里以下。最後，「最後一哩路自駕車系統基本設計書」內整理最後一哩路自駕車共通及特有之技術要件，以及設計時應留意和確認的問題。