日本計劃於今年秋天提出中小企業智財保護指針，防止大企業不當取得智財
近年日本中小企業與大型企業合作研發、進行交易合作的商業型態日益增加，故日本中小企業廳自2017年1月至2020年3月為止（約三年間），針對日本的中小企業進行了訪談，調查了中小企業與大型企業間約12,000筆合作研發等商業行為，從中發現了許多問題，如大型企業常藉由合作研發，參觀中小企業工廠的名義，實際上是竊取中小企業技術、know how；其他還有以共同研發為名，擅自將研發成果使用在其他領域的案例等。
由於中小企業常在商業合作上處與弱勢，故日本政府為促使中小企業與大型企業的合作能符合公平交易原則、以及保護中小企業的智慧財產、技術，防止中小企業的智慧財產、技術、Know how等無形資產被商業合作夥伴（大型企業）不當使用或以非法的方式取得、使用，故日本政府計劃於今年秋天發布「中小企業智慧財產、技術保護指針」。
為改善中小企業與大型企業合作時，可能遭遇的智財、技術歸屬等問題，除透過「中小企業智慧財產、技術保護指針」提供具體的對策與措施，日本中小企業廳將於2021年編列相關預算，以智慧財產權的角度協助中小企業解決智財相關問題，並強化中小企業保護智慧財產權之意識，另外還會提供中小企業智財諮詢等相關支援。
「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」
洪偲瑜
法律研究員 編譯整理
東京新聞，〈政府、中小の知財保護へ今秋指針 取引先大企業の不正防止〉，2020/08/12，https://www.tokyo-np.co.jp/article/48598/（最後瀏覽日：2020/08/18）。
中日新聞，〈政府が中小企業の知財保護へ指針 大企業の不正防止〉，2020/08/13，https://www.chunichi.co.jp/article/103992（最後瀏覽日：2020/08/18）。
SankeiBiz，〈中小の知財・技術保護へ指針、今秋にも提示 大企業の不当取得防止〉，2020/08/14，https://www.sankeibiz.jp/macro/news/200814/mca2008140500006-n1.htm（最後瀏覽日：2020/08/18）。
美國總統布希於本（ 8 ）月 8 日簽署能源法案，法案目的除減少對國外能源依賴外，另亦授權興建一座新核能發電廠。布希政府希望於 2010 年前開始建造核能廠。 儘管核能爭議大，但現今國際油價已飆高達每桶 63 美元，在美國參眾兩院日前通過、布希總統今簽署的能源法案中，同意興建的新核電廠，是美國自 1979 年三哩島事件以來，第 1 座預定興建的核能廠。 能源法案的通過，被視為是布希政府一大勝利，也是相關利益團體石油公司的勝利。布希自 2001 年上台即大力鼓吹此法案，經 4 年多爭議，眾參院才分別在 7 月 28 、 30 日通過。 除新建核電廠外，能源法案內容還包括：准許在海岸探勘石油與天然氣，這項鬆綁引起環保人士質疑；提供美國能源公司超 10 年 145 億美元的減稅優惠，這項優惠讓華府輿論質疑，減稅是「肥了石油公司，苦了消費者與納稅人」；另外，鼓勵開發新的潔淨能源、再生能源，提供 18 億美元的獎助，這項具有環保意義、找尋替代能源的條文，也被質疑資助少得可憐。
美國白宮發布國家生物經濟藍圖美國白宮終於2012年4月26日正式發布「國家生物經濟藍圖」（National Bioeconomy Blueprint），宣告未來美國將以生物技術為首的投資、研究與商業經濟活動列為優先支持的對象。近年來美國苦思於如何在國內經濟成長疲軟與失業問題上尋求解套，而有鑒於全球「生物經濟」（Bioeconomy）的快速崛起，歐巴馬政府遂寄望於生物經濟，期望藉由支持生物技術的研究創新與商業活動，帶動國內投資、提升就業率及經濟成長，並仰賴生物科技的發展增進國民福址。因此，白宮科學與技術政策辦公室（The White House's Office of Science and Technology Policy, OSTP）便於2011年10月起開始向生物醫藥、生物科技相關產業及研究機構徵集意見，歷經半年的規劃，始產出此部發展藍圖。 國家生物經濟藍圖首先劃定生物經濟的五大趨勢，包括：健康、能源、農業、環境及知識技術的分享。其次揭示了未來美國生物經濟的五大發展策略目標及其具體作法： （一）支持各項研發投資以建立生物經濟的發展基礎： （1）強化生物技術的各類研究發展，如生物醫藥、生質能源、生物綠建築、生物農業等 （2）實施新的補助機制以使得生物經濟投資達最大化，例如國家科學基金會於2012年推動的CERATIV（Creative Research Awards for Transformative Interdisciplinary Ventures）獎補助計畫。 （二）促進生物技術發明的市場應用與商業化： （1）加強生物醫藥的轉譯及管制科學（translational and regulatory science）發展； （2）由國家衛生研究院（National Institutes of Health，NIH）及食品藥物管理局（Food and Drug Administration，FDA）等相關主管機關主動檢視、調整既有法規，以加速生物技術成果的商業化（如生物醫藥的上市）。 （三）改革並發展相關規範，以減少法規障礙、增加規範程序的效率與可預測性： （1）減少可能影響生醫產業發展的法規障礙； （2）對於低風險的醫療裝置，降低其遵循法規的成本負擔； （3）由食品藥物管理局等相關主管機關，對於醫藥產品採行雙向規範審查（Parallel Regulatory Review），以減少產品上市時間。 （四）更新相關國家人才培訓計畫，並調整學術機構對學生訓練的獎勵機制，以符合國家與產業發展的勞動需求。 （五）支持公私夥伴及競爭前合作（Precompetitive Collaborations）關係的發展：由國家衛生研究院及食品藥物管理局等相關主管機關鼓勵、支持公私或私人部門間形成夥伴關係，共同針對生物醫藥及食品安全進行創新研究發展。 由「國家生物經濟藍圖」對美國未來生物經濟發展的策略及具體做法看來，其內容相當廣泛，從促進各種生物技術的研發投資、生技成果商業化運用、產品上市管制鬆綁、科技人員培育，再到公私部門合作的增進，完整涵蓋了整個生物技術產業發展的各個必要環節，雖已點出生物技術產業發展有待突破之處，但對於其具體法規與配套機制，仍有待日後一一落實。因此，未來本藍圖將如何形塑美國各領域生物技術產業的輪廓，並影響法規與促進機制之細節，值得持續觀察之。
歐洲及中國大陸專利效力自2018年3月1日起可延伸至柬埔寨柬埔寨於2017年1月23日與歐洲專利局（下稱EPO）在首都金邊簽署專利合作協議，該協議內容為申請人僅需提出歐洲專利申請，不論是申請案或是經核准的專利，其效力均可延伸至柬埔寨，並受柬埔寨專利法的約束。EPO局長Benoît Battistelli表示，此次合作協議將使得歐洲專利制度橫跨至亞洲市場，申請人在歐洲提出專利申請，即可在44個歐洲及非歐洲國家（包含摩洛哥、突尼西亞、柬埔寨）取得專利保護。除了可減少申請人的申請作業時間和成本，避免冗長的實質審查程序，也可提高歐洲專利權人在柬埔寨投資的意願。 柬埔寨同年9月亦與中國大陸知識產權局（SIPO）簽署性質相同的專利合作備忘錄，發明專利於中國大陸通過審查核准後，發明人可提出申請至柬埔寨取得專利權及相關保護，取得日期及保護時限20年與中國大陸相同，且申請日於2003年1月22日後的中國大陸發明專利，皆可於柬埔寨產生保護效力。 依據國際貨幣基金組織（IMF）最新預測與評估，柬埔寨在經濟持續高成長的情況下，將會是全球未來十年經濟成長最快速的國家之一。柬埔寨近年來積極規劃改革其智慧財產法制，並透過與其他國家簽署專利合作協議，來促進國內經濟及吸引外國直接投資。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」
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。