美國航空公司控告Google銷售不當的關鍵字廣告
美國航空公司(American Airlines, 以下簡稱AA)，世界最大的航空公司，控告Google私自銷售包含AA的名稱或註冊商標之搜尋關鍵字 AA日前向德州北區地方法院提出訴訟，控告Google將關於AA的名稱或註冊商標的搜尋關鍵字，如「American Airlines」或「AA.com」，銷售給其它公司作為廣告用途。
AA表示，Google甚至將該等搜尋關鍵字銷售給AA的競爭者。換言之，當使用者於Google搜尋引擎查詢關於前述之AA名稱或註冊商標之關鍵字時，Google除了提供相關連結之外，也可能會在「贊助者連結」中提供AA競爭者的連結，而引導使用者前往其競爭者的網頁。
AA於聲明中指出：「我們希望能減輕此類行為所造成的損害」。截至目前為止，AA並未透露求償金額等細節。
Google則在其聲明中指出：「我們相信本公司的商標政策已經在商標所有人的權益以及消費者的選擇之間取得適當的平衡，並且我們的立場在相關案例的判決中已經被證實是合法的」。
鄒宗萱
副所長 編譯整理
http://www.chicagotribune.com/business/chi-sat_brief4_0818aug18,0,1654541.story，最後瀏覽日：2007年08月18日
http://www.reuters.com/article/companyNewsAndPR/idUSN1725026420070817，最後瀏覽日：2007年08月17日
http://money.cnn.com/2007/08/17/news/companies/amr_google.reut/index.htm，最後瀏覽日：2007年08月17日
歐盟執委會於2022年11月21日通過《歐洲互通法案》（Interoperable Europe Act）（下稱本法案），以強化歐盟公共部門的跨境互通與合作，加速數位化轉型。跨境互通將使歐盟及其成員國為公民與企業提供更優良的公共服務，並預計為公民節省550萬至630萬歐元的成本；為與公共行政有業務上往來的企業節省57億至192億歐元的成本。 《歐洲互通法案》為歐盟的公部門建立一套合作模式，該模式有助於建立安全的跨境資訊交換及可互通的數位共享解決方案（如開源軟體、指引、IT工具等），使彼此之間合作更有效率，進而帶動公部門創新。舉例而言，Covid-19疫情期間，互通性政策使醫院間得共享重症監護病床之數量資訊，以提供人民最即時的醫療資源。本法案架構如下： 1.結構化的歐洲合作：由歐盟成員國和區域、城市共同合作，制定跨境互通的共同戰略議程，並得到公共和私人的支持，實施互通性解決方案與進度監控。 2.強制性評估：評估跨境互通之IT系統對歐盟的影響。 3.共享和再利用解決方案：透過歐洲入口網（Interoperable Europe Portal）及社群合作的一站式平台，提供支持共享與再利用的解決方案（如開源軟體）。 4.提供創新和相關支持措施：包括監理沙盒（sandboxes）、GovTech計畫及訓練措施等。 自2010年以來，歐洲互通性框架（European Interoperability Framework, EIF）一直作為歐盟互通性政策的主要參考依據，惟始終不具有約束力。本法案將使EIF成為單一參考依據，使歐盟公共服務部門擁有互通性政策，並未來互通性合作框架將由歐洲互通委員會（Interoperable Europe Board）指導，該委員會由歐盟成員國、歐盟執委會、地區委員會（Committee of the Regions）及歐洲共同體經濟和社會委員會（European Economic and Social Committee）之代表組成。 可互通的數位公共服務對建構數位單一市場至關重要，除提升經濟效益和行政效率外，案例研究亦表明，互通性對提高政府信任可產生正面積極影響，同時本法案充分尊重現有的隱私與資料保護規則，以符合歐盟創建以人為中心的規範方法，提升個人基本權利。
英國發布人工智慧網路資安實務守則英國政府於2025年1月31日發布「人工智慧網路資安實務守則」（Code of Practice for the Cyber Security of AI，以下簡稱「實務守則」），目的是提供人工智慧（AI）系統的網路資安指引。該實務守則為英國參考國際上主要標準、規範後所訂定之自願性指引，以期降低人工智慧所面臨的網路資安風險，並促使人工智慧系統開發者與供應商落實基本的資安措施，以確保人工智慧系統的安性和可靠性。 由於人工智慧系統在功能與運作模式上與傳統網路架構及軟體有明顯的不同，因此產生新的資安風險，主要包含以下： 1. 資料投毒（Data Poisoning）：在AI系統的訓練資料中蓄意加入有害或錯誤的資料，影響模型訓練結果，導致人工智慧系統產出錯誤推論或決策。 2. 模型混淆（Model Obfuscation）：攻擊者有意識地隱藏或掩飾AI模型的內部運作特徵與行為，以增加系統漏洞、引發混亂或防礙資安管理，可能導致AI系統的安全性與穩定性受損。 3. 輸入間接指令（Indirect Prompt Injection）：藉由輸入經精心設計的指令，使人工智慧系統的產出未預期、錯誤或是有害的結果。 為了提升實務守則可操作性，實務守則涵蓋了人工智慧生命週期的各階段，並針對相關角色提出指導。角色界定如下： 1. 人工智慧系統開發者（Developers）：負責設計和建立人工智慧系統的個人或組織。 2. 人工智慧系統供應鏈（Supply chain）：涵蓋人工智慧系統開發、部署、營運過程中的的所有相關個人和組織。 實務守則希望上述角色能夠參考以下資安原則，以確保人工智慧系統的安全性與可靠性： 1. 風險評估（Risk Assessment）：識別、分析和減輕人工智慧系統安全性或功能的潛在威脅的過程。 2. 資料管理（Data management）：確保AI系統整個資料生命週期中的資料安全及有效利用，並採取完善管理措施。 3. 模型安全（Model Security）：在模型訓練、部署和使用階段，均應符合當時的技術安全標準。 4. 供應鏈安全（Supply chain security）：確保AI系統供應鏈中所有利益相關方落實適當的安全措施。 「人工智慧網路資安實務守則」藉由清晰且全面的指導方針，期望各角色能有效落實AI系統安全管控，促進人工智慧技術在網路環境中的安全性與穩健發展。
國有研發設施開放近用之法制規範研析－以美日韓規定為核心 美國參議員提案鬆綁天使投資人須揭露自身財務資料的規定美國民主黨參議員Chris Murphy在2015年4月16日捲土重來提出「榮光法案」（Helping Angels Lead Our Startups Act，以下簡稱HALOS Act）。HALOS法案在上個會期胎死腹中，此次重新提出，旨在強調暢通管道以投資新創公司之重要性，Murphy表示：「我們應該尋求更便利的管道，讓各種財務狀態但具備財務知識的投資人（knowledgeable investors of any financial status）都能投資新創公司，利用他們的專業和資金來增強新創公司成功的可能性。」 舉辦「Demo Days」或「Pitch Events」，是現行許多美國創業家藉以增加與天使投資人（Angel Investors）連結的方式。在「Demo Days」此種場合，創業家通常僅向與會者展示其產品或服務，而不主動進行籌資，避免提及或發送與公司財務預測、業務成長等等與招募投資人有關的資訊、文件。 在「Pitch Events」的場合，其主要目的則為發掘潛在投資人，進而籌募新創公司所需之資金。但此種類似投資說明會的「Pitch Events」必須受到美國2012年「新創企業啟動法」（Jumpstart Our Business Startups Act，以下簡稱JOBS法）的規範，也就是會議進行方式是否涉及1933年證券交易法Rule 502(c) of Regulation D所指之「公開徵求」（general solicitation）、參與者是否為「合格投資人」（accredited investor）等問題。所謂的合格投資人是指符合一定的資格而足以被認定具有充分財務決定能力，JOBS法因此要求這些天使投資人必須交出一定的個人財務資料作為佐證。 批評者認為這些規定無助於讓新創公司籌募所需資金，也因此無法創造更多就業機會，因為許多投資人對於必須將自己的財務狀況分享給新創公司，甚至是活動策展人，往往是感到不太自在的。Murphy參議員認為這些規定是「繁瑣的第三方審核程序」、「是一種對隱私的侵犯，嚇跑了那些想要想要支持新創公司的投資人，特別是在新創公司最需要資金的時刻」。 Murphy參議員提出此法案回應了批評者的建議，主張法規對於這些天使投資人團體（Angel Investor Group）應該有不一樣的規範方式，因為這些天使投資人與新創公司通常早已具有家族或朋友等人際網絡關係。