美國「刑事鑑識演算法草案」
美國眾議院議員Mark Takano於2019年10月2日提出「刑事鑑識演算法草案」 （Justice in Forensic Algorithms Act），以建立美國鑑識演算法標準。依據該法第2條，美國國家標準與技術研究所（National Institute of Standard）必須建立電算鑑識軟體之發展與使用標準，且該標準應包含以下內容：
一、以種族、社會經濟地位、兩性與其他人口特徵為基礎之評估標準，以因應使用或發展電算鑑識軟體，所造成區別待遇產生之潛在衝擊。
二、該標準應解決:（1）電算鑑識軟體所依據之科學原則與應用之方法論，且於具備特定方法之案例上，是否有足夠之研究基礎支持該方法之有效性，以及團隊進行哪些研究以驗證該方法；（2）要求對軟體之測試，包含軟體之測試環境、測試方法、測試資料與測試統計結果，例如正確性、精確性、可重複性、敏感性與健全性。
三、電算鑑識軟體開發者對於該軟體之對外公開說明文件，內容包含軟體功能、研發過程、訓練資料來源、內部測試方法與結果。
四、要求使用電算鑑識軟體之實驗室或其他機構應對其進行驗證，包含具體顯示於哪個實驗室與哪種狀況下進行驗證。此外，亦應要求列於公開報告內之相關資訊，且於軟體更新後亦應持續進行驗證。
五、要求執法機關於起訴書或相關起訴文件上應詳列使用電算鑑識軟體之相關結果。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
余和謙
法律研究員 編譯整理
余和謙，歐盟執委會提出「具可信度之人工智慧倫理指引」，資策會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=67&tp=5&d=8236（最後瀏覽日：2020/02/15）
張腕純，英國資訊委員辦公室提出人工智慧（AI）稽核框架，資策會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&i=72&d=8249&no=64 （最後瀏覽日：2020/02/15）
歐洲專利申請案件於2015再次創下新高，達到279,000件之多，較2014年多了近5000件，前五名的國家分別是；美國、德國、日本、法國、荷蘭。當中，向European Patent Office (EPO，歐洲專利局)提出專利申請的就有160,00o件（2014年為152700件），其中美國以及中國的專利申請案件數量頗具貢獻，較2014年增加了16.4%以及22.2%。此數據顯示了全球商業對於專利保護的重視。 EPO 負責人Benoît Battistelli 對此表示，這代表著歐洲不儘有著高度吸引力的科技市場使企業以及研發者爭相投入，更是全球創新能量的核心。 像是義大利和西班牙是在他們近四年來表現最好的一年，專利申請案件分別成長了9%、3.8%；同時，比利時為5.9%、英國為5.7%、荷蘭為3.3%、瑞士為2.6%。甚至也有大幅成長的國家，波蘭成長17.8%、立陶宛成長62.5%。不過，部分國家專利申請案件數量卻是持續下滑，德國下降了3.2%、芬蘭下降8.3%、丹麥下降2.7%。 另外，值得一提的是，不僅是非歐洲當地企業在歐洲的專利申請案件數量有所增加，歐洲當地企業或是研發者於歐洲以外地區的專利申請案件數量也有亮眼的表現，再次顯現了歐洲的創新潛力。 以產業別觀之，醫學科技相關專利申請案數量再次位於EPO中的第一名，成長了11%，引擎相關專利成長18%、 藥學相關專利成長10%、電腦相關專利成長8%。 然而，這樣的成長都與接下來在歐盟會員國之間要實施的單一專利政策有著高度關聯性。單一專利目前由EPO執行，相關的準備已於2015年就緒，包含內部結構的調整，以達到高效率高品質的專利審查過程（去年僅有48%的申請案成功取得歐洲專利）。 當中還有統一專利法庭的設置（United Patent Court），而真正的落實就等德國和英國國內進一步批准United Patent Court Agreement 。EPO對此表示樂觀的態度，認為2016年將會完成所有程序。 最後，歐洲專利開始在歐洲以外地區生效，版圖逐漸擴大。摩洛哥和摩爾多瓦在去年3月、11月都陸續成為非EPO會員卻簽署EPO相關協議，使得該協議法律效果於其國內產生效力。相信這樣的單一專利體制將會對我國有意進入歐洲市場的企業有所助益。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）。
美國政府管考辦公室提出醫療產業資訊化政策評價報告美國之政府管考辦公室（ Government Accountability Office ）針對聯邦政府推動醫療產業導入資訊應用之相關措施及作為，九月初向參議院政府再造委員會（ Committee on Government Reform, House of Representatives ）下轄之聯邦人事暨組織次委員會（ the Subcommittee on Federal Workforce and Agency Organization ）提出報告，綜合回顧 2004 以來之各項政策宣示及執行規劃，指出目前猶有未足之處以及今後適宜更加留意之方向。 簡言之，醫療產業導入資訊應用，可望帶來降低營運成本，提升經營效率，防免發生過誤，維護病患安全等諸多實益，已為各界所共認。另由於聯邦政府介入醫療產業之程度與影響層面既深且廣，不僅本諸規制角度主管產業，更推動諸多施政，投入大量資金，提供老人、傷殘、兒童、低收入戶、原住民、退伍軍人、退休公職人員等不同社會族群各式相關服務，從而責成聯邦政府領銜推動醫療產業導入資訊應用，藉此提升醫療之品質及效率，應屬妥適。 自 2004 年提出行動綱領以降，聯邦政府即已陸續接櫫各項目標及其實施策略，並區分病歷資料格式、傳輸互通標準、網路基礎架構、隱私安全議題、公衛服務整合等面向分別開展，獲致相當成效。惟據管考辦公室之分析，既有之政策措施及各項作為，似乏詳盡之細部規劃及具體之實踐要項可資遵循，亦無妥善之績效評比指標以利參考。由是觀之，迄今之努力及其成果固值稱許，然就 2014 年普遍採用電子病歷並且得以交流互通之願景而言，還有很多需要努力的地方。
日本推動智慧醫療照護與巨量資料應用之趨勢觀察 新加坡因應AI新興技術發展發布《國家人工智慧戰略2.0》更新版，以強化國家競爭力與技術主權新加坡於今（2026）年5月20日發布《國家人工智慧戰略2.0》（Singapore National AI Strategy 2.0, NAIS2.0）更新版。由於AI發展快速（多模態模型、AI代理），2023年12月發布的NAIS2.0並無法因應變化，於是新加坡在兩年半後就NAIS2.0的內容進行更新，並針對優先事項調整，提出十大「賦能因素」（Enablers）作為滿足新加坡「為公共福祉運用AI」願景的達成手段。十大賦能因素可分為以下三大支柱： 一、活動驅動者（Activity Drivers）：賦能因素包括「產業」、「政府」與「研究」，其定位在於目標設定與需求創造，透過「國家AI任務」確立產、官、研領域的核心課題，並鼓勵全球人才針對相關問題進行研發與創新。 二、人才與社群（People & Communities）：賦能因素包括「人才」、「能力」與「生態系統整合」，其目標在於執行與連結，透過培育AI領域專業的雙語人才，以強化國際合作，提供研發創新所需的專業技術與支持環境。 三、基礎設施與環境（Infrastructure & Environment）：賦能因素包括「算力」、「資料」、「信任環境」以及「思想與行動領導者」，其目的作為AI技術發展的重要基礎，提供AI發展充足的算力、資源及完善的信任治理框架，確保 AI 應用能在安全環境下被大規模部署。 此外，為了十大賦能因素的推動，新加坡於今（2026）年2月成立的「國家人工智慧委員會」（National AI Council, NAIC）將會作為國家級的統籌單位，確保NAIS2.0更新版可以落實與推動。 綜上，NAIS2.0更新版作為AI新興技術的治理調適，透過優先議題的規劃安排，將AI技術問題上升到國家競爭力、技術主權與國家安全層面，並從國家治理、人才培育到基礎設施的全方位調整以建構新加坡的AI戰略藍圖。 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/）