中國大陸商務部《不可靠實體清單規定》
中國大陸商務部於2020年9月19日發布「不可靠實體清單規定」（商務部令2020年第4號），作為建立對外國實體（包含外國企業、其他組織或個人）與中國大陸貿易或投資等國際經貿相關活動實施限制之依據。即便中國大陸商務部主張「不可靠實體清單規定」係為落實《對外貿易法》與《國家安全法》之要求，並未針對特定國家或特定實體，但在美中貿易對抗局勢下，仍被認為顯係針對美國商務部貿易管制規則「實體清單」的反制作為。
依據「不可靠實體清單規定」，中國大陸政府堅持獨立自主的對外政策，互相尊重主權並互不干涉內政，在平等互利的原則下，任何外國實體在國際經貿及相關活動中，凡涉及危害中國大陸國家主權、安全、發展利益，或是違反正常的市場交易原則、中斷與中國大陸企業、其他組織或個人的正常交易，或是對中國大陸企業、其他組織或個人採取歧視性措施，嚴重損害其合法權益，中國大陸即有權透過建立不可靠實體清單制度，對上述外國實體採取相應措施。
中國大陸國務院商務主管部門將設置專責組織，負責就經建議或舉報之外國實體進行調查，凡經調查而被公告列入不可靠實體清單者，中國大陸政府可採取的相應措施包含限制或禁止與中國大陸有關之進出口活動、在中國大陸境內投資、限制或禁止其相關人員或交通工具等入境、限制或取消相關人員的工作許可或居留資格、相應數額的罰款或其他必要措施。若中國大陸企業、其他組織或個人因特殊情況須與被限制之外國實體交易，應事前提出申請取得同意。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
范晏儒
專案經理 編譯整理
美國商務部修改《出口管制規則》限制華為取得由美國技術及軟體設計製造的半導體產品，資訊工業策進會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=5&i=180&d=8495&no=67（最後瀏覽日：2020/09/29）。
硬碟製造商日立全球儲存科技公司（Hitachi Global Storage Technologies）聲明該公司已於2004年12月28日於北加州地方法院對中國大陸硬碟製造商南方匯通微型硬碟科技股份有限公司（GS Magicstor of China）及其位於加州Milpitas之聯合研究機構GS Magic and Riospring of Milpitas, CA提起專利侵權訴訟，主張南方匯通侵害日立對於生產硬碟所擁有的多項專利權，並希望獲得財產上損害賠償並永久禁止GS Magic繼續於美國製造、利用、進口、販售該侵權產品，求償額度目前尚未公佈。 日立所生產的一吋硬碟已被裝配於Apple的iPod Mini MP3隨身聽，該公司更計畫於今年開發更小的微型硬碟。
韓國擬藉由推動著作權認證制度，解決著作權海外交易難題韓國文化體育觀光部（Ministry of Culture, Sports and Tourism, MCST）為推動著作權認證制度，依其著作權法第56條及施行令第36條第7項規定，指定韓國著作權委員會（Korea Copyright Commission）作為著作權認證業務之負責機關，期達到維護著作權海外交易秩序及提升交易雙方之信賴度之目標。 所謂「著作權認證」，是指任何人欲證明自己為合法享有權利者，可透過具有公信力之第三方機關確認權利關係，並取得認證書後，藉以證明自己是權利人或被授權人。今年係以輸出海外市場(中國等)之音樂、電影、電視劇等內容為第一階段著作權認證對象，並提供免手續費之優惠服務。欲進行著作權認證之申請人（如著作權人、受讓著作權或取得授權之個人或企業等），應提出認證申請書和客觀上可確認其本身擁有權利事實之證明資料（如權利變動或授權相關契約等），向韓國著作權委員會申請，該委員會須於15天內進行審查，確認權利後即發予申請人認證書。 韓國著作權委員會相關人士表示，韓國著作權委員會此次被指定為著作權認證機關之目的，係因韓流文化擴散，帶動韓國內容產業進入國際市場，然針對海外著作權交易，權利歸屬狀態不清楚常成為雙方甚至包括第三方的爭執點，故擬透過推動著作權認證制度，克服外國人利用韓國著作過程中，難以分辨權利人真偽或找不到權利人之困境。透過韓國政府機關確認著作之權利關係所給予具公信力之認證書，確保著作權交易秩序之穩定與信賴。 韓國著作權認證制度目的在於：協助韓國企業得以在海外順利進行著作權交易，以活絡著作權交易流通。反觀我國並無著作權相關認證制度，加上著作權並非採登記對抗主義，為降低海外著作權交易可能衍生之紛爭，未來或可借鏡韓國作法，推動一套符合我國產業環境之著作權認證機制。
德國車輛及其系統新技術研發計畫德國經濟與能源部於2017年11月公布車輛及其系統新技術補助計畫期中報告，補助的研究計畫聚焦於自動駕駛技術及創新車輛技術兩大主軸。 在自動駕駛研究中，著重於創新的感測器和執行系統、高精準度定位、車聯網間資訊快速，安全和可靠的傳輸、設備之間的協作、資料融合和處理的新方法、人機協作、合適的測試程序和驗證方法、電動汽車之自動駕駛功能的具體解決方案。其中以2016年1月啟動的PEGASUS研究項目最受關注，該計畫係為開發高度自動化駕駛的測試方法奠定基礎，特別是在時速達130公里/小時的高速公路上。 在汽車創新技術的研究發展上，著重於公路和鐵路運輸如何降低能源消耗和溫室氣體排放，包括透過交通工具輕量化以提高能源效率、改善空氣動力學之特性、減少整體傳動系統的摩擦阻力、創新的驅動技術。另外，也特別注重蒐集和利用在車輛操作期間產生的資料，例如在於操作和駕駛策略的設計，維護和修理，或車輛於交通中相互影響作用。 本報告簡介相關高度實用性技術研究計畫，同時展望未來研究領域，以面對現今產業數位化的潮流和能源效率及氣候保護的發展的新挑戰，因此，資通訊技術、自動控制技術以及乾淨動力來源技術，將會是未來交通領域研究的重點。
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。