美國微軟、Yahoo和Google違反網路賭博規定遭處鉅額罰款
美國司法部（Department of Justice）指控微軟、Yahoo和Google三家入口及搜尋網站業者，於1997到2007年間，違反禁止網路賭博之規定，接受非法賭博業者委託刊登線上廣告。
美國司法部認為此三家公司除違反聯邦線上博奕法（Federal Wire Wager Act）禁止賭博之規定以外，另違反聯邦博奕課稅條例，以及各州與地方有關禁止賭博之規定。為此，美國國稅局（Internal Revenue Service）和聯邦調查局亦介入此一案件之調查，並與司法部共同認為微軟、Yahoo和Google等著名入口網站對於社會具有重大影響力，刊登線上賭博廣告之行為不僅違反法規事實明確，對於間接促進相關線上賭博產業之興盛與賭博行為之猖獗亦應負社會責任。
在法院進行實質審理前，三家公司已於2007年12月與司法部達成和解協議，同意支付3150萬美元之罰金（折合台幣約10億元），並配合線上公益及宣導賭博違法等義務。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
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。
歐盟執委會提出《淨零產業法》草案，促進歐盟淨零技術的發展歐盟執委會（European Commission）於2023年3月16日提出《淨零產業法（Net-Zero Industry Act）》草案，以擴大歐盟潔淨技術的製造，並為歐盟的潔淨能源轉型作好準備，同時亦為綠色政綱產業計畫的一部分。其中適用之淨零技術則包含太陽光電和太陽熱能、陸域風電和離岸再生能源、電池和儲能設備、熱泵和地熱能、電解槽和燃料電池、沼氣和生質甲烷、碳捕捉利用和封存、電網技術、永續替代燃料、少量核廢的新興核能、小型反應爐，以及相關的先進燃料。而推動措施之重點如下： （1）建立有利發展的環境 將加強資訊的流通、減少成立專案的行政成本、簡化核准許可程序，以及設立單一聯繫窗口（One Stop Shop），以發展利於投資淨零技術的環境。另外，也將優先考慮能加強歐盟工業韌性和競爭性的淨零排放策略計畫，例如能安全儲存被捕捉之二氧化碳的場址規劃和建置。 （2）加速二氧化碳的捕捉 設定歐盟2030年的目標－二氧化碳儲存場址每年的注入容量應達到50百萬公噸（Mt），並要求歐盟石油和天然氣的生產業者需按其產量之比例做出貢獻，以促進二氧化碳捕捉和封存的發展，作為經濟上可行的氣候解決方案，特別是對於難以減少排放的能源密集產業。 （3）促進業者進入淨零市場 應在公共的採購和拍賣中，要求政府需考量產品的永續性和韌性並建立標準，促進公私部門對於淨零技術的需求，鼓勵業者們發展淨零技術，以提升該技術的供應多樣性。 （4）提升技能 設立專門的歐盟淨零學院，為潔淨能源轉型提供成熟的勞動力；並將與成員國、產業和其他利害關係人合作，設計培訓課程，重新訓練以及提升相關人才的技術能力。 （5）推動創新 支持成員國設立監理沙盒，在靈活的監管條件下對於新興的淨零排放技術進行測試以促進創新。 （6）設置淨零歐洲平台 建立淨零歐洲平台（Net-Zero Europe Platform）協助歐盟執委會和成員國進行合作和交換資訊。並且，透過該平台確認計畫之財務需求、瓶頸和最佳方案，以促進淨零相關產業的投資。
美國加州於6月28日通過新版個資隱私法規加州立法體系在2018年6月28日通過了美國最嚴格的個人資料隱私法規，該法案無異議通過，並已經加州州長Jerry Brown簽署同意，將於2020年1月1日施行，以賦予科技產業修正其內部政策的緩衝期間。 該法案之所以如此速戰速決，據媒體解讀是為了避免該法案內容成為加州11月選舉併公民投票之公投提案的一部分。如以公投方式通過這部法規，日後修正時將重新以公民投票進行，有造成修法困難的疑慮；而以立法者立法方式通過這部法規，賦予立法者有對其修訂改正權限，於日後能以一般修法程序進行修法。 該法案內容與2018年5月25日實施的歐洲GDPR規範相近似，將造成加州原先隱私權規範些許改變，與倡議最初法案不同的地方在於，揭露接受個資第三人的相關資料時需揭露該第三者之類型（category）而非其身分。 隨著本年度加州消費者隱私保護法（The California Consumer Privacy Act）的修法，大型科技公司如Google和Facebook等蒐集有大量消費者個人資料者，都將受到重大影響，依據該法，一般使用者可以向企業確認被蒐集的個資種類以及個資販賣流向，亦可以請求中止個資的蒐集及販賣，提升了一般使用者在以往對於個資使用上的地位。 自歐洲GDPR規範實施以來至目前，美國聯邦法尚未有相應強度之規範，本次加州修法可認係GDPR實施以來美國國內第一部因應而修正之法律。
合成資料（synthetic data）「合成資料」（synthetic data）的出現，是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料，或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下，透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式，讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用，透過這個方法，資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下，使合成資料所訓練出來的分類模型（classifiers）不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中，最熱門的研究為運用「生成對抗網路」（Generative Adversarial Network, GAN）形成合成資料（亦有其他生成合成資料之方法），生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」（generator）與辨識網路（discriminator）對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果，使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料，也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室（Defense Science and Technology Laboratory, DSTL）於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告，此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司（BAE Systems）的應用智慧實驗室（Applied Intelligence Labs, AI Labs）執行「後勤科技調查」（Logistics Technology Investigations, LTI）計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一，探討在隱私考量下（privacy-preserving）「合成資料」當今技術發展情形，並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出，資料的種類多元且面向廣泛，包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等，針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同，也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估；報告指出，目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法，建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。