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
紐西蘭人工智慧論壇（AI Forum）協會成立於2017年，為非營利組織，是紐西蘭政府的重要智庫單位。該協會的AI法律、社會和倫理工作組於2020年3月4日發表了紐西蘭第一份《紐西蘭可信賴的AI指導原則》， 此指導原則目的在提供簡潔有力的人工智慧參考點，以幫助大眾建立對紐西蘭人工智慧的開發和使用的信任。此份AI指導原則對政府具有重要的參考價值。 《紐西蘭可信賴的AI指導原則》，內容摘要如下： 一、公平和正義 (一)適用紐西蘭及其他相關管轄地包含科克群島、紐埃、托克勞、南極羅斯屬地法律； (二)須保護紐西蘭國內法及國際法所規範的人權； (三)須保障《懷唐伊條約》中毛利人的權利； (四)民主價值觀包含選舉的過程和在知情的情況下進行公眾辯論； (五)平等和公正的原則，要求人工智慧系統不會對個人或特定群體造成不公正地損害、排斥、削弱權力或歧視。 二、可靠性、安全性和私密性 AI利益相關者須確保人工智慧系統及資料的可靠、準確及安全性，並在人工智慧系統的整個生命週期中，保護個人隱私以及持續的識別和管控潛在風險。 三、透明度 人工智慧系統的運作應是透明的、可追溯的、並在一定的程度上具可解釋性，在面對責問時能夠被解釋且經得起質疑。 四、人類的監督和責任 AI利益相關者，應該對人工智慧系統及其產出進行適當的監督。 在利益相關者確定適當的問責制度和責任之前，不應使用會對個人或群體造成傷害的技術。 五、福利 AI利益相關者應在適當的情況下設計、開發和使用人工智慧系統，盡可能促進紐西蘭人民和環境的福祉，像是健康、教育、就業、可持續性、多樣性、包容性以及對《懷唐伊條約》獨特價值的認可。 此份AI指引較大的特色有兩點，第一，紐西蘭人工智慧論壇協會的成員組成，其中女性成員比例超過半數。第二，在其指導原則中第一點的「公平和正義」及第五點「福利」中，都特別提到須遵守《懷唐伊條約》以確保毛利人的權益。在這樣的基礎下，能更期待紐西蘭在發展AI技術的過程，能夠更切實的做到公平正義、無歧視。
智慧聯網之發展與個人資訊隱私保護課題：以歐盟之因應為例 流行音樂「取樣」之著作權概念流行音樂之抄襲，於我國著作權法之評價上，是以著作權法第91條第1項「擅自以重製之方法侵害他人之著作財產權者」來評價，我國智慧財產法院已有相關判決可供參酌，如智慧財產法院 103 年刑智上易字第 47 號刑事判決。惟流行音樂之創作，往往受到流行趨勢及過去其他作品的啟發，但將任何的風格上的模仿皆認為係著作權之侵害顯然並不恰當，而旋律相似度高達九成左右者屬於抄襲固然無庸置疑，然僅取樣(sampling)使用少數詞曲，用以表達概念或致敬之使用他人創作情形，其判斷標準，或可參考美國法院之判決見解。 2003年的Newton v. Diamond案中，第九巡迴上訴法院認可「微量取用」(de minimis use)原則，認為在有數十秒的取樣情形時，當一般聽眾不認為是挪用，即構成微量取用，並無實質近似，且若未取樣原曲之重要部分，亦不構成抄襲。但2005年時，聯邦第六巡迴上訴法院在Bridgeport Music, Inc. v. Dimension Films案中，對微量取用的情形提出「明確性規則」(bright- line rule)，認為必須要取得授權方得取樣；而美國最高法院則在1994年的Campbell v. Acuff-Rose案中，認為雖有擷取他曲旋律，但整體曲風不同時，採取轉化性原則，認為構成合理使用。
美國國家標準暨技術研究院規劃建立「人工智慧風險管理框架」，並徵詢公眾對於該框架之意見美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險，於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF）之規畫並徵詢公眾意見，截止日為9月15日，並預計於10月發布正式報告。 依照NIST說明，公眾所建議之人工智慧風險管理框架，可促進人工智慧之可信賴性，其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」（accuracy）、「可解釋性」（explainability）、「偏見」（bias）等議題。此外，上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。 依現有公眾意見徵詢結果，其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期，必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之，當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時，如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費，將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者，從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民，故在設計系統時，應從預先設定之假設事實反面（counter-factual）思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題（例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」）。惟進行上述驗證需要大量社會資料，因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制，使這些社會資料可以被蒐集、使用。 此外，亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標，以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速，未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現，故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。 最後，目前也有許多徵詢意見指出，許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之，當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性，則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」（audit logs），惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料，因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標，為未來應持續關注之議題。