英國發布國家資料戰略（National Data Strategy）
英國數位、文化、媒體暨體育部（Department for Digital, Culture, Media & Sport）於2020年9月9日發布「國家資料戰略」（National Data Strategy），作為英國規劃其政府資料流通運用的整體性框架。數位、文化、媒體暨體育部長Oliver Dowden表示，資料為驅動現代社會經濟發展的關鍵。於今年COVID-19的全球疫情流行期間，政府、企業、組織等彼此及時共享重要資訊，除達成了防疫目標，更維繫了各層面的經濟生活。因此，本戰略則規劃活用此段期間獲得的知識與經驗，試圖透過資料的釋出流通與運用，讓英國經濟自COVID-19疫情中復甦，提高生產力與創造新型業態，改善公共服務，並使之成為推動創新的樞紐。
為優化英國資料的運用，本戰略提出了四個核心面向：（1）資料基礎（data foundation）：資料應以標準化格式，且符合可發現（findable）、可取用（accessible）、相容性（interoperable）與可再利用（reusable）的條件下記載；（2）資料技能（data skills）：應藉由教育體系等培養一般人運用資料的技能；（3）提升資料可取得性（data availability）：鼓勵於公共、私人與第三部門加強協調、取用與共享具備適切品質的資料，並為國際間的資料流通提供適當的保護；（4）負責任的資料（responsible）：確保各方以合法、安全、公平、道德、可持續、和可課責（accountable）的方式使用資料，並支援創新與研究。
基此，本戰略進一步提示了五個優先任務：（1）釋出資料的整體經濟價值：建立適切的條件，使資料在經濟體系內可取得且具備可取用性，同時保護私人的資料權（data rights）、以及企業的相關智慧財產權；（2）建構具發展性且可信賴的資料機制：協助企業家與新創人士以負責任及安全的方式使用資料，避免產生監管上的不確定性或風險，並藉以推動經濟發展。同時，也期待藉由機制的建立，鼓勵公眾參與資料的數位經濟應用；（3）改變政府運用資料的方式，提升效率及改善公共服務：以COVID-19疫情期間政府對資料積極運用為契機，推動政府間的整體資料有效管理、使用與共享措施，為相關作法建構一致性的標準與最佳實踐方式；（4）建立資料基礎設施的安全性與彈性：資料基礎設施為國家關鍵資產，應避免其遭遇安全或服務中斷的風險，進而導致資料驅動的相關業務或組織服務中斷；（5）推動國際資料流（international flow of data）：與國際夥伴合作，確保資料的流通運用不會因各地域的制度不同，而受到不當限制。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
劉純妤
法律研究員 編譯整理
劉純妤，〈歐盟《歐洲資料戰略》〉，資策會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=67&tp=5&d=8433（最後瀏覽日：2020/09/21）。
澳洲政府在2009年12月15日對外公佈網路安全（cyber-safety）措施，包含： 1. 強制要求加裝ISP層級之網路分級過濾系統； 2. 給予提供家庭用戶額外過濾系統之ISP業者補貼； 3. 藉由澳洲通訊及媒體局(Australian Communications and Media Authority)及其他單位所建立之網路安全計畫，推動網路安全之教育和認知。 澳洲主管機關欲修法對於未依規定做出分級之網站及遭檢舉者，將會列入黑名單，封鎖其網路連線。並要求所有ISP業者必須封鎖所有含有不當內容（Refused Classification-rated material）之國外伺服器（servers），所謂內容不當包含，兒童性虐待、獸交、強制性交在內之性暴力、和過度詳細之犯罪行為或毒品使用。 該項立法若通過，澳洲將會成為民主國家中網路管制最嚴格之國家。 提出該法案之議員表示：「網路安全沒有萬無一失之保護方式，但是對於所有澳洲人，特別是孩童來說，遠離這些內容，是非常重要的。」 網路權益團體「澳洲電子先鋒」（Electronic Frontiers Australia）則質疑，「政府明知這樣的措施並無法幫助孩童，也不能幫助取締禁止該等內容。」其他網路使用者及情色網站業者，亦認為執法難以落實，部分合法網站可能反被封鎖，網路連線速度也可能受到影響。且網友常使用的點對點傳輸（P2P）或透過聊天室傳送檔案，均不在法案管制可及之處等。
歐盟MiCA擬於2024年生效並適用於規範NFT歐洲理事會在2022年10月5日公告歐盟加密資產市場監管法（The Markets in Crypto Assets regulation bill, MiCA）草案最終條文內容，此份草案已經歐洲議會眾議員通過並提交歐洲議會經濟貨幣事務委員會（European Parliament Committee on Economic and Monetary Affairs），MiCA將於2023年年初公告於歐盟官方公報，並於2024年生效施行。MiCA屬於歐盟數位金融政策（Europe’s Digital Finance Strategy）之一環，立法目的為統一多種加密代幣（crypto token） 發行和交易的法規架構，以保護加密代幣使用者和投資人權益，為歐盟金融法規未涵蓋的加密資產（如：穩定幣）提供法律確定性，及建立歐盟層級的統一規定。值得注意的是，相關規定歐盟目前並未排除適用於非同質的加密貨幣（non-fungible tokens, NFT）。 草案前言第6c點明文，不應考慮「獨特且非同質的加密資產」（unique and non-fungible crypto-asset）的小部分獨特性和非同質性，因為大量以一系列NFT形式發行加密資產應認定是具備同質性（fungibility）之指標。從而，未來在歐盟發行NFT將適用MiCA規定，包含： 一、適用傳統金融機構資金轉帳規則（travel rules），如：確保加密資產交易可被追蹤、得封鎖可疑交易等以達到防制洗錢與打擊恐怖主義融資之目的。 二、NFT作為一種加密資產，該服務供應商必須確認加密資產來源，確保加密資產並未涉及洗錢或恐怖主義融資之風險。 三、應透過NFT服務供應商協助，才能進行用戶間交易和轉帳。
歐盟通過「負責任奈米科技研究活動」行為準則全球皆認同奈米科技具有策略性潛質，而安全性確保與公眾接受度尤為其應用與產品商業化的先決條件，因此各界同意奈米科技之發展與使用不應有所失衡。在此背景下，歐盟在「歐洲奈米科技策略」﹙Towards A European Strategy for Nanotechnology﹚及「奈米科學及奈米技術︰歐洲在二○○五至二○○九的行動計畫」﹙Nanosciences and Nanotechnologies︰An Action Plan For Europe 2005-2009﹚兩份重要文件中，皆表示對於此一議題的高度重視。據此，執委會﹙Commission﹚於去﹙2007﹚年7月19日提出「負責任奈米科技研究活動行為準則﹙草案﹚」﹙Code of Conduct for Responsible Nanosciences and Nanotechnologies Research﹙draft﹚﹚並對外進行公開諮詢直到同年9月21日為止，其後修正而於今年2月通過正式版本。 本準則之規範特色主要有三： 1、明確各項定義：為合理圈畫適用範圍，本準則特別針對奈米物體﹙Nano-objects﹚、奈米科技研究﹙N&N research﹚、奈米科技利害關係人及市民團體等用詞予以界定。 2、提列管理原則：包括意義﹙meaning﹚、永續﹙sustainability﹚、預防﹙precaution﹚、含括性﹙inclusiveness﹚、卓越﹙excellence﹚、創新﹙Innovation﹚、有責性﹙accountability﹚。 3、操作指引舉隅：為落實各項原則，本準則針對「奈米科技研究之良好管理」、「踐行預防措施」及「本準則之宣導及監管」等三大部分提供細部指引。 整體而言，本準則正式版本係在預防原則及保障基本人權之思維下，先行設立各項管理原則，而後提供各項操作指引。歐盟執委會以推薦方式邀請各會員國及利害關係人參與並落實，原則上各會員國應於2008年6月30日前通知執委會其意向，並於其後每年定期報告其所採取之具體措施、建議、運用成效，以及提供實際作法；而執委會亦將定期每二年檢視相關建議並監控後續發展。
歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效歐洲專利局（European Patent Office, 下稱EPO）於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧（Artificial Intelligence, AI）與機器學習（Machine Learning, ML）的可專利性審查細則。 在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項，然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明，例如：神經網路、遺傳演算法、支援向量機（Support Vector Machines, SVM）、K-Means演算法、核迴歸和判別分析，不論它們是否能夠藉由數據加以訓練，此類運算模型和演算法本身，因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。 其中，EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形，說明可否具備發明技術特徵： （一）可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳，此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵（例如：影像邊緣、像素數值）的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類，屬於分類演算法的技術應用。 （二）可能不具技術性 根據文字內容進行分類，本身不具技術目的，而僅是語言學的目的（T 1358/09） 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類，但未說明所產生分類的技術用途，亦被認定本身不具技術目的，即使該分類演算法的數據價值高（例如：穩健性）（T 1784/06）。 在新版審查指南中亦指出，當分類方法用於技術目的，其產生之訓練集（training set）和訓練分類器（training the classifier）的步驟，則能被視為發明的技術特徵。 近年來，人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中，無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等，隨著人工智慧和機器學習技術快速發展，新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準，EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術，將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」