英國BSI發布自駕車發展與評估控制系統指引
英國標準協會（British Standards Institution, BSI）於2020年4月30日發布「PAS 1880:2020：自駕車控制系統開發及評估指引（PAS 1880:2020: Guidelines for developing and assessing control systems for automated vehicles）」，該文件提供一系列的準則，提供自駕車研發者於發展控制系統時可安全有效的進行布建；本文件所涵蓋之自駕車類型主要為於（研發者）所設計及規劃之特定運行範圍內（operational design domain，以下簡稱ODD）下不需人工介入即可運送旅客與貨物者。
指引中就自駕車之控制系統設計進行分類，並提出研發者應針對不同目的與重點進行說明以及相關應遵循事項，其中應包含以下項目：
- 任務：自駕車之任務應被定義。
- ODD：自駕車之ODD應被定義並且應可涵蓋其所有執行任務之面向。
- 感知運作：於任務中感知運作系統執行時，自駕車應可判斷其是否遵循ODD之範圍，並可提供相關資料予決策系統。
- 決策：當決策系統執行時，自駕車應可實施所有為達成任務所決策規劃之活動。
- 控制運作：當控制運作系統執行時，自駕車應可於正常情況下控制其動作以完成任務，並可於無法執行正確行動時採取合適之措施。
- 監控運作：當監控運作系統執行時，於整個任務過程中，自駕車應可監控其自身之運作。
- 人身安全、系統安全與有效（Safe, secure and effective）：自駕車應可於所有時刻皆保持運作之人身安全、系統安全性與有效性。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
2015年7月30日美國專利商標局大幅更新其於2014年12月所公布的專利標的適格性（patent subject matter eligibility）暫行準則。這次的更新主要是將各界對於2014年12月版暫行準則的意見納入，並包括了幾項新的適格性與不具適格性申請專利範圍的舉例。儘管有評論指出，美國專利商標局也正研議針對生物技術舉例，但此次所舉之例主要針對抽象概念而非生物技術發明。 這些舉例係對各種技術提供其他適格的申請專利範圍，以及適用最高法院與聯邦巡迴法院判斷具有其他元件的申請專利範圍是否與法定不予專利標的顯著不同的示例分析。這些例子與在審查人員的教育訓練資料中所載的判例法之判決先例，都將用於協助審查人員在評估申請專利範圍元件（claim element）的專利適格性上能夠彼此一致。 在更新的暫行準則的第三部份中，美國專利商標局為認定抽象概念提供了進一步資訊，其係有關最高法院及聯邦巡迴上訴法院對於抽象概念適格性判定的司法見解，包括人類活動的特定方法、基本經濟行為、概念本身及數學關係式/公式。 在更新的暫行準則的第五部分中，美國專利商標局解釋說，適格性的初步證據要求審查人員明確清楚地解釋為什麼無法對所提出的專利申請專利範圍授予專利（unpatentable），以便專利申請人獲得足夠的通知並可以有效地作出回應。 對於專利適格性，審查人有義務清楚地闡明所提出的專利申請不具有適格性的理由或原因，例如藉由提供判定申請專利範圍中所敘述的法定不予專利（judicial exception）與為什麼它被認定為例外的理由，以及在申請專利範圍中識別其他元件（additional element）的理由（若有的話），及解釋為何未與法定不予專利標的顯著不同。這裡由可以依據在該技術領域之人一般可得之知識、判例法之先例、申請人所揭露之資訊或證據。 美國專利商標辦公室表示，本次暫行準則歡迎各界給予意見，並至2015年10月28日止。
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。
谷歌,蘋果商談競標已破產的柯達專利根據華爾街日報報導指出，蘋果及谷歌將聯合競標柯達公司所釋出的專利組合。 在智慧型手機市場上蘋果和谷歌互為競爭對手，原訂在柯達專利拍賣案中，兩家企業提出1億5仟萬美元至2億5仟萬美元金額進行競標活動，改協議採合作結盟競標方式，以較低的金額獲得柯達的專利。 華爾街日報引據熟悉此項談判之人士指出主要電子產業公司，如Samsung（三星）、LG（樂金）及HTC（宏達電），及其他以透過購買專利作為投資或保護公司營運為目的之企業亦有參與。 柯達為規劃重新成為印刷領域的專業，需藉由販賣其所擁有的1,100件數位影像專利以籌措資金，在今年年初，柯達評估所有專利價值為26億美元（21億歐元） 而柯達對外發布買方非常踴躍於此次競標活動中，但目前尚未可以公布結果，將無限期限地延長拍賣時間，主要柯達是希望蘋果及谷歌能在所釋出的專利中，進行一場專利競標的競賽。
從思科（Cisco）策略看公司併購全球最大網路設備業者思科（Cisco）公司在去年1月同意以8.3億美元併購以攔截與過濾垃圾郵件著名的軟體供應商IronPort Systems，以強化思科在資訊安全相關軟體方面的實力。思科購入IronPort公司後，不僅可為其客戶提供包括垃圾郵件過濾軟體和其他資安防護軟體，而此一併購案也象徵思科公司除本業的網路設備（router）外，也跨入資安軟體的領域進而挑戰其他大型防毒軟體業者（如賽門鐵克Symantec）。 以併購取得其他公司的商標、專利或人力資源等，在競爭激烈的商場十分常見，本來不足為奇，但此案值得注意的是原本思科公司的併購策略（acquisition strategy）是指派專人，將被併購的公司迅速融入思科體系，除取得原有的資源外，也可以快速地進入市場，此種方式亦是目前大多數廠商所採行的方法。 但自2003年後思科公司開始思考採取不同的併購方式：保留被併購公司的商標與行銷團隊，除可避免併購之後所可能產生的文化衝擊、制度磨合等問題，透過新的方式思科公司仍然獲得極大的收益。近來常聽聞國內的廠商積極併購其他公司，除成本或智慧財產等，管理制度亦是考量的重點之一，或許思科公司的策略可以提供給國內廠商參考。