英國國家統計局政府資料品質中心發布《政府資料品質框架》
英國國家統計局（Office for National Statistics）轄下之政府資料品質中心（Government Data Quality Hub）為實踐英國數位、文化、媒體暨體育部（Department for Digital, Culture, Media & Sport）發布之《國家資料戰略》（National Data Strategy），於2020年12月3日釋出《政府資料品質框架》（The Government Data Quality Framework），以達成國家資料戰略中「資料基礎（Data Foundation）」之核心目標。該框架提出「資料品質原則」（Data quality principles），旨在解決目前政府資料品質低落的問題。該原則包含以下五點：
一、確保資料品質：機關內部應建立有效的資料治理機制，例如培訓員工具備管理資料的能力、持續改進資料品質等。
二、了解使用者需求：機關應將使用者對資料品質的需求視為優先處理事項。
三、評估資料於資料生命週期各階段之品質：機關應密切關注資料於生命週期各階段之品質，並與使用者及利益關係人交換意見。
四、持續溝通資料品質：機關應持續與使用者交流資料品質現況，提供使用者有效的文件及中繼資料（metadata）。
五、了解造成資料品質低落的主因：分析造成資料品質低落的根本原因，從源頭徹底解決資料品質問題。
英國國家統計局政府資料品質中心希望藉由本框架揭示的資料品質原則，提升政府機關人員主動辨別及解決資料品質問題的能力，以改善政府資料品質、為人民帶來更高品質的資料，釋放資料價值並促進社會經濟發展。
高慈妤
副法律研究員 編譯整理
1.The Government Data Quality Framework, GOV.UK, https://www.gov.uk/government/publications/the-government-data-quality-framework/the-government-data-quality-framework (last visited Feb. 18, 2021).
2.National Data Strategy, GOV.UK, https://www.gov.uk/government/publications/uk-national-data-strategy/national-data-strategy#data-1-1 (last visited Feb. 18, 2021).
劉純妤，〈英國發布國家資料戰略（National Data Strategy）〉，資策會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=67&tp=5&d=8553（最後瀏覽日：2021/02/18）。
「先申請不一定先贏」，經濟部智慧財產局完成「專利程序審查基準」草案，明定專利申請案若有不合程序者，就算是先提出申請的專利案件，可能面臨須重新審查，進而影響專利生效日，或者喪失優先權。 依新完成的專利程序審查基準規定，未來，申請人如果未補正，或補正仍不齊備者，則視其應補正的申請文件種類，分別為申請案不受理或產生一定法律效果。例如，申請人可能因此喪失優先權，或被視為未寄放，或者依現有資料重新審查等。先到先嬴的專利申請原則，將因新制施行而改變。 我國專利法內容，既為實體法，也為程序法，除規定准予專利權、撤銷專利權的程序、形式及實體條件外，也規定專利權及專利權管理事項，依「先程序後實體」原則，合於程序審查者，才能進入形式、實體審查，因此，無論是專利的初審、再審查或舉發等申請案，均與專利的程序審查，有密切關聯。由於我國專利法對於專利的申請採取「先申請原則」，申請日的認定，會影響到實體審查對專利要件判斷的時點，因此，申請日的認定，也是專利程序審查的主要重點。 程序審查內容及範圍，在各國審查實務上，雖有所不同，但是，包括審查各種書表是否採用主管機關公告訂定的統一格式；各種申請的撰寫、表格的填寫或圖式的製法，是否符合專利法令的規定；應該檢送的證明文件是否齊備，是否具備法律效力；申請日的認定；發明人或創作人及申請人的資格及程序是否符合規定；代理人是否具備代理的資格及權限；有無依法繳納規費等。 智慧局對於受理申請與文件審查，將分開進行，因此，專利申請人親自送件或郵寄案件，不論申請文件是否齊備，智慧局均會先行受理申請，待審查時，發現申請文件欠缺或不符合法定程式，而得補正者，再通知申請人限期補正。
自駕車之發展與挑戰-以德國法制為借鑑 LPL與華映在美侵權訴訟–加州法院駁回部份主張韓國樂金飛利浦（LPL）在美國加州控告華映（CPT）專利侵害案，自2002年8月起，至今已纏訟五年之久。 LPL控告CPT侵害其4件Side-mount專利（US6,002,457、US5,926,237、US6,373,537、US6,020,942），與2件Process專利（US4,624,737、US5, 825,449）。華映表示，前4件被加州法院以欠缺依據駁回。對此判決，華映表示欣慰。 LPL與華映之間的專利侵權訴訟爭議不休。華映強調，其在尊重智慧財產權的理念下蒐集證據進行因應，加州法院雖以LPL所提Side Mount訴訟欠缺依據（Lack of Standing）下令駁回LPL訴訟，但就另二件Process專利部份，目前法院對於雙方所提交之post trial motion作出部份同意及部份駁回的決定（Order），但法院尚未做出正式判決。 彭博社報導已傳出，美國洛杉磯聯邦法院網站已公佈裁決文，並同意LPL對華映加重侵權賠償的請求，以及持續侵權與判決前和判決後之利益與法律費用賠償。但並未透露加重賠償之確切金額。就此，華映發表聲明指出，對法官准許LPL部分訴求的初步決定，感到遺憾。華映表示其已掌握證據，待收到法院正式判決後將積極因應，且不排除上訴。
美國OMB發布M-26-04備忘錄，確立聯邦採購之「無偏見原則」與透明度義務美國白宮管理與預算辦公室（Office of Management and Budget，以下簡稱OMB）在2025年12月11日發布M-26-04備忘錄（以下簡稱本指引），目標是落實第14319號行政命令「防止聯邦政府中的覺醒AI」（Preventing Woke AI in the Federal Government）。本指引闡述「追求真相」（Truth-seeking）、「意識型態中立」（Ideological Neutrality）兩大「無偏見AI原則」（Unbiased AI Principles），並強制要求聯邦機構在採購大型語言模型（LLM）時，必須將此二原則納入合約條款。 為確保符合規定，本指引要求聯邦機構在進行採購時，應避免強制供應商揭露過於敏感的技術資料（如模型權重），而是採取以下兩層級的資訊揭露架構： 1. 基本透明度要求（Minimum Threshold for LLM Transparency） 各機構於招標階段，應要求供應商提供以下資訊： (1) 可接受的使用政策：界定產品適當與不適當用途的文件。 (2) 模型、系統和/或資料的摘要卡（Model, System, and/or Data Cards）：包含訓練摘要、風險緩解措施及基準測試評分。 (3) 終端用戶資源與意見回饋機制：包含用戶教程及針對違反無偏見原則產出的回報管道。 2. 強化透明度門檻（Threshold for Enhanced LLM Transparency） 若機構擬將模型整合至其他軟體或服務中，則需獲取更深入的開發與運作資訊，例如： 1. 預訓練和後訓練（Pre-Training and Post-Training）：如影響產出事實性（factuality）的活動、系統提示詞（System Prompts）、以及內容審查過濾器的具體運作。 2. 模型評估：針對政治議題的偏見測試結果與方法論。 3. 模型中嵌入的企業控制（Enterprise-Level Controls）: 如可客製化的系統指令或來源引用功能。 4. 第三方對模型的修改：非原廠開發者所施加的額外控制層。 本指引對聯邦行政機構具有行政拘束力。機構必須於2026年3月11日前更新採購政策，並將上述要求納入新舊合約中。值得注意的是，本指引引入了「實質性要求」（Materiality Requirement），即若供應商拒絕針對違反無偏見原則的產出採取糾正措施，將構成合約違約之重要事由，機構得據此終止合約。 觀察美國OMB此次發布的內容，係透過將「意識形態中立」轉化為具體的採購合規要件，OMB利用聯邦政府龐大的購買力，在採購合約中確立供應商的「透明度義務」，OMB指引不僅建立了明確的法遵標竿，更可能發揮示範效應，將政府端的無偏見規範逐步推廣至私營部門，轉化為產業的最佳實踐標準。