歐盟執委會發布關於歐洲境內資料流監控之新研究
歐盟執委會（The EU Commission）於2022年2月3日發布了一項研究，其繪製並預估歐盟27個成員國以及冰島、挪威、瑞士和英國等國家彼此之間的主要雲端基礎設施的資料流量。該研究概述了各級產業、位置、企業規模和雲端服務類型的雲端資料流入和流出的流量和類型。政策、決策者、商業領袖與公共行政部門可以將其作為參考，以支持對未來貿易協定、工業決策和雲端投資的決策。
在歐盟的歐洲資料戰略中，認識到獲取有關資料流的經濟情報的戰略重要性，因此提出了資料流戰略分析框架的發展。為了實現這一關鍵行動，歐盟執委會開展了上述關於繪製資料流的研究，首次開發和測試了一種全新、自我維持與可複製的方法，從而產生了資料流可視化工具，用於測量、映射和分析歐洲31個國家與地區的各級產業、地理和企業規模的雲端資料流。而該資料流可視化工具中顯示的資料預計將每年更新一次。使用的資料收集來源從官方統計資料等主要來源到調查和訪談等次要來源。
該工具得以讓歐盟執委會：
一、繪製和估計歐盟27個成員國（即歐盟內部資料流）和冰島、挪威、瑞士和英國（即歐盟外資料流）的雲端計算領域主要資料流的數量
二、預測至2030年的資料流出
三、分析各產業、公司規模和雲端服務類型的資料流量
該研究顯示2020年最大的資料流來自醫療衛生產業，而德國的資料流入量最大。該報告還估計，到2030年，來自歐洲企業的資料流量將是2020年的15倍。
作為資料流市場關鍵層面之一，透過進一步調查資料趨勢，將協同即將出現的資訊法案打造一個更加生動、動態和流動的雲端市場。
為邁向低碳經濟時代，建立歐洲成為具競爭力之低碳經濟體，歐盟執委會（European Commission）於2011年3月8日向歐洲議會（European Parliament）提出「2050低碳經濟策略規劃（A Roadmap for Moving to a Competitive Low-Carbon Economy in 2050）」，並設定2050年低碳總目標，宣示將透過加強低碳技術研究發展、推動能源效率使用等方式，降低對石化燃料依賴，並提昇區域內更多就業機會。 隨著近期中東與北非地區石油危機，原油價格節節高升，已嚴重影響歐洲國家每年能源支出經費，並降低未來各國經濟成長率。歐盟執委會認為，必須積極促進歐洲國家，經由投入科技研發、提昇能源效率，有效抑制不斷提昇的能源成本，推動歐盟邁向低碳經濟社會；並且，所設定目標及推動措施，倘若有所遲緩或推延，越晚投入將導致日後所需投入經費成本更為昂貴，悔不當初。「2050低碳經濟策略規劃」所設定之目標為，規劃透過各種符合成本效率（Cost-Efficient）措施及方法，推動歐盟區域內溫室氣體排放量至2030年降低40％、至2040年降低60％、至2050年降低80％（以1990年排放量為基準），達成低碳經濟願景目標。 歐盟執委會表示，未來應強化推動低碳技術之研究發展，促進未來更廣泛運用，並強調應更全面加強推動策略性能源科技研究計畫（Strategic Energy Technology Plan , SET-Plan），未來10年內歐盟將再額外增加50 billion歐元投資，加強推動能源科技相關研發工作，及未來可供運用之工具措施。 「2050低碳經濟策略規劃」中，詳細規劃推動步驟，並區分各大領域分別施行。以電力部門（Power Sector）領域為例，運用低碳技術、潔淨技術設備所產製電力，至2020年將達到降低45％--60％比例之排放量，到2050年，所有發電技術之溫室氣體排放量更將降低至可接近於0；而對於「工業部門」所設定目標，2050年達成降低80％之目標，對於「家庭及辦公建築」部份，設定2050年可降低90％之目標，而「運輸部門」則設定於2050年達成降低60％之目標。此外，歐盟執委會更指出投資「智慧電網（Smart Grid）」的重要性，將可促使「需求端（Demand-Side）」更具效率性，更廣泛且分散之電力調配中心，以及啟動運輸系統電力化之時代。 低碳經濟社會所帶來福祉，並可降低歐盟每年能源支出，及對於石化燃料進口依賴程度，也促成轉變改以低碳技術產製電力能源，作為可行的替代因應方案；以及，低碳經濟社會型塑推動，除了投入經費研發技術外，相關運用更須透過教育、訓練、推廣，廣泛使大眾接受且樂於使用新興技術，如此未來將可衍生種類與數量均會更多之就業機會，也有助益於經濟成長；此外，推動低碳經濟亦可改善生活品質及健康生活，未來實際效應可改善公共健康、減少醫療費用支出、及降低對生態環境消耗破壞，均屬良善效益。 然而，歐盟執委會這些推動措施，亦傳出有反對聲音。「歐洲商業（Business Europe）」團體就對外表示，他們反對「2050低碳經濟策略規劃」所設定的這些超高標準，他們認為相關推動措施，未來將會嚴重傷害歐盟境內企業發展，因為主要競爭者如中國、日本及美國，相較而言，均未設定這麼高的推動目標。未來歐盟執委會這些規劃藍圖是否落實達成，值得後續觀察。
美國專利商標局(USPTO)針對「第三人先前技術意見書(Preissuance Submissions)提呈制度」發布最終規則USPTO日前針對「第三人先前技術意見書提呈制度」，於7月17日發布最終規則( Final Rules)。此項規則的頒佈，主要是因應2011年9月「Leahy-Smith 美國發明法案」（Leahy-Smith America Invents Act，簡稱AIA）的修法，所為的配套措施。 所謂「第三人先前技術意見書提呈制度」是指：賦予第三人權利，得於專利審查程序中提供專利審查員相關先前技術文獻，作為審查核駁之參考。美國在2011年討論AIA修法之際，大多肯定此制度可提升專利審查之品質，因而修法放寬了第三人可提呈的文獻類型、期限。而本次USPTO發布的最終規則，便以此修正為背景，進一步具體說明相關程序適用規則，主要包括： （1）可提呈的文獻包含專利案、已公開的專利申請案、及其他與審查核駁相關並已公開之文獻；但不包含法院機密文件、商業機密文件及其他內部未公開之訊息；（2）第三人得利用USPTO現有的電子申請系統（EFS-Web）申請；（3）第三人得保持匿名，例如透過律師提呈文獻；（4）縱使USPTO駁回其申請，第三人仍可在法定期限內重新提交新的申請；（5）提呈之文獻如為外文文獻，第三人須提供英文翻譯本。 如同2011年修訂通過的「Leahy-Smith 美國發明法案」，此次USPTO所頒布的最終規則亦將於2012年9月16日起施行。預計將擴大第三人提呈先前技術意見書之比例，但對於專利申請人將造成甚麼影響，值得持續觀察。
因應京都議定書生效壓力 工廠溫室氣體減量 將訂規範全國能源會議於六月二十日登場，面對京都議定書生效壓力，新舊工廠未來究竟應如何減量，備受企業高度關切，經濟部已擬出政策規劃，將自二○○七年開始推動既設工廠溫室氣體減量措施，至二○一五年減量一○％（二千年為減量基準年）。 工業部門溫室氣體排放量占全國排放總量五五％，但占全國 GDP 比例逐漸減少，工業局計畫在全國能源會議中，提出多項溫室氣體減量措施。 為建立產業減量機制，工業局規劃出短、中、長期三階段減量計畫外，並提出攸關溫室氣體查核機制的能源效率計算模式，藉由會議尋求共識後，逐步落實。 據瞭解，能源效率計算機制因各國規劃採取的措施不同而所有差異，有國家採用每人耗能量為計算基準，也有以生產產品所需耗能量計算，或是每創造單位國內生產毛額所需耗用的能源計算（即能源密集度）。 工業局認為，以能源密集度做為我國工業查核指標，可顯示能源消費與該產業的邊際效應變化趨勢，有助於落實工業部門減量策略的執行，因此建議我國未來在產業溫室氣體排放查核機制上，以能源密集度為查核指標。 至於，在溫室氣體減量機制上，工業局規劃我國自二○○七年時推動既設工廠實施溫室氣體減量措施，並至二○一五年時達到溫室氣體排放密集度降低一○％的目標，而其減量的基準年為二千年；在新設廠方面，則以全球一○％標竿能源效率製程的排放密集度擬訂排放標準加以審議。
美國發布《新興科技優先審查架構》 加速政府機構導入AI技術美國聯邦總務署（General Service Administration）於2024年6月27日發布《新興科技優先審查架構》（Emerging Technologies Prioritization Framework），該架構係為回應拜登總統針對AI安全所提出之第14110號行政命令，而在「聯邦政府風險與授權管理計畫」（Federal Risk and Authorization Management Program，以下簡稱FedRAMP）底下所設置之措施。 一般而言，雲端服務供應商（cloud service providers）若欲將其產品提供予政府單位使用，需依FedRAMP相關規範等候審查。《新興科技優先審查架構》則例外開放，使提供「新興科技」產品之雲端服務供應商得視情況優先審查。 現階段《新興科技優先審查架構》所定義之「新興科技」係為提供下列四種功能的生成式AI技術： 1.聊天介面（chat interface）：提供對話式聊天介面的產品。允許用戶輸入提示詞（prompts），然後利用大型語言模型產出內容。 2.程式碼生成與除錯工具（code generation and debugging tools）：軟體開發人員用來協助他們開發和除錯軟體的工具。 3.圖片生成（prompt-based image generators）：能根據使用者輸入之文字或圖像而產生新圖像或影像的產品。 4.通用應用程式介面（general purpose API）：基於API技術將前述三項功能加以整合的產品。 美國政府為挑選最具影響力的產品，要求雲端服務供應商繳交相關資料以利審查，例如公開的模型卡（model card）。模型卡應詳細說明模型的細節、用途、偏見和風險，以及資料、流程和參數等訓練細節。此外，模型卡應包含評估因素、指標和結果，包括所使用的評估基準。 《新興科技優先審查架構》第一波的申請開放至2024年8月31日，且FedRAMP將於9月30日宣布優先名單。這項措施將使生成式AI技術能夠以更快的速度被導入政府服務之中。