美國上訴法院推翻FCC對廣電節目猥褻言論之認定
美國紐約第二巡迴法院上訴法院於2007年6月5日做出判決，認定FCC對於廣電節目是否違反猥褻言論規範之判斷標準為恣意專斷(arbitrary and capricious)的決定。此一案件起因於福斯電視台轉播2002年及2003年音樂告示排行榜頒獎典禮(Billboard Music Awards)時，歌手Cher及名人Nicole Richie分別在典禮中說出不雅言詞，事後FCC認定福斯電視台之轉播違反廣電節目之猥褻言論相關規範。福斯電視台對於FCC之認定不服，因而向法院提起訴訟。
依照過去FCC對猥褻言論之認定標準來看，「瞬間之咒罵言詞」(fleeting expletives)並不屬於猥褻言論，廣電節目中播出相關內容並不違反猥褻言論之管制規範。但自2003年起，FCC改變認定標準，認為所有不雅言詞均不可避免地帶有性暗示之內涵，因此廣電節目中凡涉及不雅言論之內容都是猥褻言論。
根據紐約第二巡迴法院上訴法院之判決指出，FCC的決定毫無疑問地改變了對於廣電節目是否違反猥褻言論規範之認定標準，且FCC對於改變認定標準一事所提出的理由並不具有說服力；FCC於訴訟過程中亦承認，即便在決定改變認定標準前，也沒有證據顯示廣播電視台曾密集播送充滿咒罵言論之內容。因此，紐約第二巡迴法院上訴法院認為，FCC改變認定標準一事乃是恣意專斷的決定，從而撤銷FCC對於福斯節目之認定。對於法院之判決，FCC主席Kevin Martin表示遺憾以及難以置信，將會委請律師研議是否繼續上訴最高法院。
美國總統歐巴馬日前表示其將訂立「學生數位隱私法」（The Student Digital Privacy Act）以確保因教育目的而被蒐集之學生個人資料將不會被用於無關之用途。換言之，該法將禁止，例如，利用所蒐集資料對學生進行精準行銷的行為，但仍會許可蒐集者利用所蒐集資料改善其所提供之軟硬體教育設備或用以幫助學生之學習品質。 針對學生之隱私保護，目前於聯邦層級至少已有家庭教育權利與隱私法（Family Educational Rights and Privacy Act，FERPA），該法及其授權法令雖賦予學生及其家長對學校所保有之教育紀錄（educational record）之蒐集、使用有知情同意權及其他如修正教育紀錄之權利。但FERPA也列了相當多的例外情形，例如，醫療資料、受雇紀錄等均不在教育紀錄之列；此外，學校亦可不經同意即公布學生的姓名、電子郵件、出生地、主修、預計畢業日期等資料。 學生數位隱私法未來如能獲國會通過成為法律，該法與FERPA的異同，及其內容與施行實務是否確有助於學生隱私之改善，仍有待觀察。
國際海事組織建立海上自駕船舶監理架構國際海事組織（International Maritime Organization, IMO）所屬之海事安全委員會（Maritime Safety Committee, MSC）於2018年12月召開第100屆大會（MSC 100），本屆會議批准海上自駕船舶監管架構，要點如下： 一、盤點相關國際海事組織規範，以確認該規範： 是否適用於海上自駕船舶（Maritime Autonomous Surface Ships, MASS）及是否妨礙其運作與航行；或 是否適用於海事海上自駕船舶且不妨礙其運作；或 是否適用於海事海上自駕船舶且不妨礙其運作，但需要進一步調修。 MSC預計相關規範之盤點結論將於2019年6月前完成，並期待於2020年完成相關法規調適，盤點範圍包括：安全規範（SOLAS）、碰撞規範（COLREG）、載重線與穩度（Load Lines Convention）、海員與漁夫訓練（STCW, STCW-F）、搜尋與救援（SAR）、噸位丈量（Tonnage Convention）、貨櫃安全（CSC）、以及特殊貿易客船（SPACE STP, STP）。 二、 定義海上自駕船舶之自動化等級： 等級1：配備有自動化處理與決策支援船舶，海員仍於船上對船舶系統及相關功能進行控制。某些功能可以於無人監控下自動化運作，但船員於船舶上仍應於自動駕駛系統發生故障時進行人為介入。 等級2：有船員隨船之遙控控制船。該船舶係由岸上人員控制，惟船上之船員可於必要時介入並接手運作該船舶之自動駕駛系統與功能。 等級3：未有船員隨船之遙控控制船，該船舶由岸上人員控制。 等級4：全自動化船舶，船舶之自動駕駛系統可自行做出決策並反應。 此外，MSC預計提出海事海上自駕船舶航行指引（Guidelines on MASS trials），該指引將於下一會期（MSC101）之國際海事委員會會議進行草擬。
英國資訊委員辦公室提出人工智慧（AI）稽核框架人工智慧（Artificial Intelligence, AI）的應用，已逐漸滲透到日常生活各領域中。為提升AI運用之效益，減少AI對個人與社會帶來之負面衝擊，英國資訊委員辦公室（Information Commissioner’s Office, ICO）於2019年3月提出「AI稽核框架」（Auditing Framework for Artificial Intelligence），作為確保AI應用合乎規範要求的方法論，並藉機引導公務機關和企業組織，評估與管理AI應用對資料保護之風險，進而建構一個可信賴的AI應用環境。 AI稽核框架主要由二大面向所構成—「治理與可歸責性」（governance and accountability）以及「AI特定風險領域」（AI-specific risk areas）。「治理與可歸責性」面向，係就公務機關和企業組織，應採取措施以遵循資料保護規範要求的角度切入，提出八項稽核重點，包括：風險偏好（risk appetite）、設計階段納入資料保護及透過預設保護資料（data protection by design and by default）、領導管理與監督（leadership management and oversight）、政策與程序（policies and procedures）、管理與通報架構（management and reporting structures）、文書作業與稽核紀錄（documentation and audit trails）、遵循與確保能力（compliance and assurance capabilities）、教育訓練與意識（training and awareness）。 「AI特定風險領域」面向，則是ICO特別針對AI，盤點下列八項潛在的資料保護風險，作為風險管理之關注重點： 一、 資料側寫之公平性與透明性（fairness and transparency in profiling）； 二、 準確性（accuracy）：包含AI開發過程中資料使用之準確性，以及應用AI所衍生資料之準確性； 三、 完全自動化決策模型（fully automated decision making models）：涉及人類介入AI決策之程度，歐盟一般資料保護規則（General Data Protection Regulation, GDPR）原則上禁止無人為介入的單純自動化決策； 四、 安全性與網路（security and cyber）：包括AI測試、委外處理資料、資料重新識別等風險； 五、 權衡（trade-offs）：不同規範原則之間的取捨，如隱私保護與資料準確性； 六、 資料最少化與目的限制（data minimization and purpose limitation）； 七、 資料當事人之權利行使（exercise of rights）； 八、 對廣泛公共利益和權利之衝擊（impact on broader public interests and rights）。 ICO將持續就前述AI特定風險領域，進行更深入的分析，並開放公眾討論，未來亦將提供相關技術和組織上之控制措施，供公務機關及企業組織進行稽核實務時之參考。
美國著作權局發布「具AI產出之著作註冊指引」，關鍵在人類智慧貢獻程度美國著作權局（US Copyright Office，USCO）於2023年3月16日頒布「具AI產出之著作註冊指引」（Copyright Registration Guidance: Works Containing Material Generated by Artificial Intelligence），本指引之發布係由於近年美國著作權局時常收到人工智慧著作之註冊申請案，對於此類著作是否可以成功註冊，過去未有較明確之判斷準則，如此恐造成美國著作權體制之紊亂，著作權局遂發布本指引，以作為民眾申請註冊之著作包含利用AI創作內容時之指導依據。 本指引首先認定「著作人」之概念須為人類，此部分與美國憲法、美國著作權法及美國最高法院判例見解相同。 接著，本指引並描述到欲申請之著作，除前開之著作人須為人類外，人類須於該著作中傳達其原始精神理念（own original mental conception），不得為單純之透過機械運作所產生。惟此並非代表人類完全不得運用AI輔助創作，係取決於人類對該創作之創造性控制程度及該創作實際形成（Actually Formed）作者之傳統元素含量。 最後，本指引提出申請人於提出具AI產出著作時應提交之表格為標準表格（Standard Application），在創作者欄位中具體闡述人類作為作者之具體貢獻身份，且不能將AI列為作者或共同作者。至於在本指引發布前已提出之申請案，該指引提到申請人可以透過補充說明之方式，通知著作權局其著作中涉及AI產出部分，並就該部分聲明不專用，以符合新指引所要求之「揭露」。 綜觀以言，可以認定本指引之提出可作為著作人申請註冊時之遵循依據，初步解決過去未有AI著作申請註冊參考依據之弊病，然尚有許多細節待補充，且甚仰賴個案之判斷，惟本文認為未來隨AI科技之發展及廣泛利用，關「人類智慧」於著作貢獻程度更明確、更為具體之判斷標準勢必將應運而生，值得持續關注。