日本修訂《建築節能法》，加強住宅、建築物之節能措施
日本政府為實現2050淨零碳排目標，內閣於2022年4月22日公布《建築物のエネルギー消費性能の向上に関する法律》（譯：有關建築物能源使用效率提升的法律，下稱本法）修正案，加強住宅、建築物之能效提升措施。本次修正內容，主要包含：
- 擴大本法適用對象
因本法現僅規範大型規模建物（面積2,000平方公尺以上）及中型規模建物（面積300平方公尺以上，未滿2,000平方公尺）；故修正案定2025年起，將所有新建的小型規模建築（面積未滿300平方公尺）及住宅均納入本法規定，不僅要求外牆和屋頂需增厚隔熱材質，並應使用高能效的空調及照明設備，以符節能標準。 - 擴大領先者計畫（Top Runner program）
以淨零耗能住宅（Zero Energy House, ZEH）及零耗能建築（Zero Energy Building, ZEB）為目標，最遲到2030年逐步提高實施節能標準。 - 實施節能裝修融資政策
國土交通省為促進既有建築物節能改造及鼓勵引進太陽能發電的新機制，將由住宅局編列預算，透過日本住宅金融支援機構（Japan Housing Finance Agency, JHF）辦理節能裝修低利息融資。
賴國任
副法律研究員 編譯整理
日本経済新聞，〈住宅省エネ法案、今国会に一転提出へ 国交省〉，2022年4月14日，https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUA141NF0U2A410C2000000/，最後瀏覽日2022/05/13。
産経新聞，〈新築住宅、省エネ義務化 令和７年度見込み、脱炭素化へ改正案決定〉，2022年4月22日，https://www.sankei.com/article/20220422-D2TD4CE3P5LQJGVAIKMZS64K2A/，最後瀏覽日2022/05/13。
國土交通省，〈改正建築物省エネ法〉，https://www.mlit.go.jp/jutakukentiku/shoenehou.html，最後瀏覽日2022/05/13。
目前，美國證券管理委員會（U.S. Securities and Exchange Commission, SEC）對於數位貨幣的態度傾向於將代幣視為有價證券。《代幣分類法》（Token Taxonomy Act）草案則是持反對意見的聲浪¬，由美國眾議員Warren Davidson為首，並且獲得跨黨派多位眾議員的支持。《代幣分類法》主要的訴求是希望可以將數位代幣排除於證券，進而排除虛擬貨幣之稅務。重點有三： 修正《證券交易法》，將數位代幣排除於證券 將「數位代幣」（Digital Token）定義為驗證交易或遵循規則防止交易被竄改之「數位單元」（Digital Unit，以電腦可讀取的形式儲存，用於表彰經濟、財產上權利，或存取權限）。同時，在原先「證券」（Security）的定義中，排除「數位代幣」；另將證券「交易」（Exchange）交易排除數位貨幣適用。 擴張銀行之定義 修改「銀行」之定義。原先《1940年投資顧問法》和《1940年投資公司法》所指之「銀行」，包括「取得存款或執行信託權利（Fiduciary Powers）」等與准許經營銀行執行雷同事業者，是否為公司不在所問（Incorporated）。《代幣分類法》將之擴張為「取得存款、提供保管服務（Custodial Services）或執行信託權利」。 修正將虛擬貨幣視為免課稅對象 虛擬貨幣（Virtual Currency）定義為表彰數位價值之交易媒介且不是貨幣。並修正美國《1986國內所得稅法》（Internal Revenue Code of 1986），將虛擬貨幣交易視為免課稅之交易，並將總額小於600美金的虛擬貨幣買賣或交易之所得，排除於總收入（Gross Income）之外。 然而，目前美國證券管理委員會的態度仍未改變，並且於2019年4月3日發表〈數位資產「投資契約」分析之架構〉（Framework for “Investment Contract” Analysis of Digital Assets）。該分析架構說明：凡符合Howey Test之標準的「投資契約」即屬於「證券」，有《證券交易法》的適用。〈數位資產「投資契約」分析之架構〉甫發表，Warren Davidson與另外五位眾議員隨即重新提起2019年版的《代幣分類法》草案，是繼2018年9月、2018年12月第三度提起相關法案。楊安澤（Andrew Yang，美國首位角逐總統的華裔候選人）在2020年民主黨黨內總統初選政見中，亦援引《代幣分類法》草案，希望可以與連署《代幣分類法》草案的美國國會議員和懷俄明州（Wyoming）的立法者，共同擘畫有利於商業與人民的數位資產框架。
美國政府於2015年10月公告美國創新戰略最新版本美國創新戰略(A Strategy for American Innovation)於2009年9月首次提出，後於2011年2月配合時事及產業發展增補內容。隨著政策的逐步推行，美國國家經濟委員會及白宮科技政策辦公室於2015年10月公布最新版本之美國創新戰略，在原有的框架增補更多內容成為六大重要施政要項，在策略佈局上又大致可分為創新資源整合的三大創新基礎以及三大策略發展方向，前者包括：(1)投資創新基石；(2)刺激私部門進行創新活動；(3)營造一個創新者國度。後者的三大策略發展方向則包括國家產業重要優先發展領域的技術突破，其影響意味著確定重點投資領域能夠取得變革性結果，以滿足國家和世界所即將面臨的社會議題挑戰。其中諸如精準醫療(precise medicine)、加速發展新型神經技術、推動衛生保健的突破性創新、採用先進車輛減少死亡事故、建設智慧城市、推動再生能源技術提高能源效率、開發先進教育技術、發展太空科技等。 其次，係藉由投資未來產業，建設包容性創新經濟，加強美國先進制造的領先地位，創造工作機會和經濟的持續成長。最後，借助於人才、創新思維及技術工具的適當組合，建設創新型政府，為民眾提供更好的行政服務。
歐盟智慧財產局出版《防偽技術指南》，協助企業及早防免智財侵權風險歐盟智慧財產局（European Union Intellectual Property Office）之智庫「歐盟智財侵權觀察平台」（the European Observatory）於今（2021）年2月出版《防偽技術指南》（Anti-Counterfeiting Technology Guide，下稱本指南），本指南全面介紹目前市面上防偽技術的內容，技術區分成電子型、標記型、化學型、物理型、機械及數位媒體型等五大防偽技術類別，供所有有興趣了解或欲執行防偽技術的各規模、各領域企業們參考。 仿冒為全球性問題，幾乎威脅到了各領域行業的營運與生存，而全球仿冒品數量在互聯網時代之下，以每年增長15%的驚人速度上升中，已嚴重侵害了企業的品牌商譽與智慧財產權。企業雖懂得以註冊智財權的方式自我保護，但仿冒問題對企業帶來的攻擊性日益增加、防偽技術又多如牛毛且複雜，本指南彙整之資訊，尚補充了關於ISO標準的相關技術資訊，如《 ISO 22383:2020 》（產品與文件之安全性、彈性、真實性與完整性-重要產品認證方案之選擇與性能評估標準）。這些資訊可以跟防偽技術一併使用，精進企業整體防偽策略。 此外，本指南對於彙整出的每項防偽技術或ISO的相關技術標準，都予以清楚介紹，並說明技術主要特性、優缺點、用途、實施條件以及相關成本，企業可透過本指南比較各式防偽技術，從而選定最適合其業務性質的防偽技術，及早防範仿冒風險，以保護企業之業務營運與品牌發展。
經濟合作與發展組織發布《促進AI可歸責性：在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》經濟合作與發展組織（Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD）於2023年2月23日發布《促進AI可歸責性：在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》（Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI）。本報告整合ISO 31000：2018風險管理框架（risk-management framework）、美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）人工智慧風險管理框架（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF）與OECD負責任商業行為之盡職調查指南（OECD Due Diligence Guidance for Responsible Business Conduct）等文件，將AI風險管理分為「界定、評估、處理、治理」四個階段： 1.界定：範圍、背景、參與者和風險準則（Define: Scope, context, actors and criteria）。AI風險會因不同使用情境及環境而有差異，第一步應先界定AI系統生命週期中每個階段涉及之範圍、參與者與利害關係人，並就各角色適用適當的風險評估準則。 2.評估：識別並量測AI風險（Assess: Identify and measure AI risks）。透過識別與分析個人、整體及社會層面的問題，評估潛在風險與發生程度，並根據各項基本價值原則及評估標準進行風險量測。 3.處理：預防、減輕或停止AI風險（Treat: Prevent, mitigate, or cease AI risks）。風險處理考慮每個潛在風險的影響，並大致分為與流程相關（Process-related）及技術（Technical）之兩大處理策略。前者要求AI參與者建立系統設計開發之相關管理程序，後者則與系統技術規格相關，處理此類風險可能需重新訓練或重新評估AI模型。 4.治理：監控、紀錄、溝通、諮詢與融入（Govern: Monitor, document, communicate, consult and embed）。透過在組織中導入培養風險管理的文化，並持續監控、審查管理流程、溝通與諮詢，以及保存相關紀錄，以進行治理。治理之重要性在於能為AI風險管理流程進行外在監督，並能夠更廣泛地在不同類型的組織中建立相應機制。