歐盟執委會關切奈米科技對於食品安全之影響
近年來，奈米科技已多方使用於食品製造業中，舉凡食品的殺菌、保存或食材的包裝等，皆為適例。然而，隨著奈米科技的影響層面逐漸擴大，無論係其功用的研發或風險的防範，仍有進一步研究之必要。
歐盟執委會(European Commission)根據2007年3月其新興健康風險科學委員會(SCENIHR)所提出之報告，認為應加強認識奈米科技對於食品安全之影響，遂邀請歐洲食品安全局(EFSA)就該領域提出科學看法。至2008年10月14日，歐洲食品安全局科學委員會即公布「奈米科技對於食品和飼料所引起之潛在風險(Potential Risks Arising from Nanoscience and Nanotechnology on Food and Feed Safety)」草擬意見，其內容係說明奈米科技應用於食品製造業之多種樣態、人為奈米材料(engineered nano materials，ENM)於食品或飼料製造過程中所產生之作用，以及判斷現有之風險評估方式能否合於需要。
該草擬意見歸結數項結論如下：
(1) 因人為奈米材料之體積微小且具有高表面積，於人體吸收時較一般物質更容易產生反應。
(2) 關於化學物質於奈米尺寸下將產生何種變化，迄今無法做出令人滿意之科學論斷，因此就安全性與相關數據的累積，仍需要個別檢視。
(3) 建議應針對風險評估一事設置國際基準，且該基準可同時適用於人為奈米材料及一般化學物質。
(4) 食品與飼料中含有人為奈米材料者，於風險評估時應包括該材料特性之敘述，並進行毒理研究分析，使資訊蒐集更為完備。
由於人為奈米材料不確定之事項甚多，因此需要更豐富的資料加以釐清；而該草擬意見除提供歐盟執委會評估現行法制、研究可行措施外，亦向公眾廣徵回應；民眾可於2008年12月1日前，提供歐洲食品安全局相關科學證據或意見，待該局進行彙整後，將與歐盟會員國商討後續事宜。
逝者已矣，已不再是定律。2020年2月，韓國文化廣播公司（MBC）播放了一部紀錄片，紀錄了電視台製作團隊實現一位母親以虛擬現實VR（virtual reality）與已逝女兒重逢的過程，製作團隊透過動態捕捉技術，錄下一位兒童演員的動作，用以塑造往生者的行為動態，並重現還原往生者的聲音，製作出往生者的的三維虛擬影像。葡萄牙Henrique Jorge公司建立一個名為ETER9的社交網路，將每位用戶與AI進行配對，AI會學習複製該用戶於社交網路之行為，並可代其發表回覆與評論，即使其用戶已往生，AI仍持續運行。現今許多科技新創公司正著手研究「數位來生」，使往生者於數位中重生。 牛津網際網路研究所（Oxford Internet Institute）的一項最新研究顯示，估計約50年後，Facebook內往生者的帳號數量將超過存活者的帳號數量。而FaceBook可視為現今人類物種歷史上最大的人類行為資料庫，曾經創建過個人資料的用戶都不復存在，但他們的數位資訊卻永存於網際網路中，但在多數國家，往生者的資料並不是個人資料保護法令所含括的保護客體，往生者個人資料之運用勢必成為道德與法律上的重要課題。 英國阿斯頓大學的Harbinja教授表示，或可由遺囑中有無處置往生者個人資料之指示作為參考，但其亦表示在某些國家存在無法保證遺囑可得完全兌現的問題，例如，在英國遺囑中決定了個人資料的處理方式，仍可能僅被視為是個人意願，類似遺囑中選擇火葬的決定仍可能被執行者和繼承人推翻，且無法強制執行。 我國個人資料保護法施行細則第2條規定：「本法所稱個人，指現生存之自然人。」，所保護的個人資料對象是指「現生存有生命」的自然人，並不包括「往生者」，而歐洲部分國家允許繼承人行使被繼承人之個人資料保護相關權利，例如匈牙利規定本人可指定特定人或由直系親屬行使本人往生後之權利、西班牙則規定繼承人有權行使GDPR第15條資料查詢權、第16條更正權和第17條刪除權，而義大利則規定親屬代表可基於保護家庭之因素行使往生者於GDPR第15條至第22條之權力。ETER9便可讓用戶設置死後停止AI代替回覆的功能，也可以指定授權往生後的帳號負責人。在數位來生的議題中，我國應可參酌部分歐洲國家運用GDPR規定從而規範往生者個人資料權利之方式，進而探討我國對往生者個人資料運用之相關議題。
日本公布「資料與競爭政策檢討會報告書」並探討資料收集利用違反《獨占禁止法》行為近年來，受到物聯網和人工智慧技術高度發展影響，大數據的重要性逐漸提昇。為避免資料不當收集和資料被不當佔據等可能妨礙競爭之行為，以利業者透過資料收集、累積和分析等方式，創造出新的產業價值，日本公平交易委員會於競爭政策研究中心設置「資料與競爭政策檢討會」，自2017年1月至6月間舉辦數次檢討會，並於2017年6月6日公布《資料與競爭政策檢討會報告書》。該書一共5章，內容為第1章檢討背景，第2章回顧資料環境變化與利用現狀，第3章檢討現今競爭政策及《獨占禁止法》，第4章資料收集、利用相關行為，以及第5章企業結合審查等與資料利用相關之事項。 報告書指出，業者不當收集資料和不當佔據資料等行為，均有適用《獨占禁止法》之可能。前者係指具有優勢地位的業者，利用關係要求有業務往來的企業提供資料等行為，如原本只需要性別和年齡資訊，卻額外要求對方提供住所、電話等訊息；後者則係指業者利用不正當方法與顧客聯繫，排除其他競爭者等行為，如排他性交易、拒絕交易、差別待遇等。
Amazon無法阻擋家居家飾用品零售商Williams-Sonoma對其提出之智財侵害訴訟，此訴訟案將持續進行…美國高端家居家飾用品零售商Williams-Sonoma於美國加州北區聯邦地方法院指控電商巨頭Amazon企圖誤導消費者，使消費者認為Amazon是Williams-Sonoma授權的經銷商。 2018年12月14日Williams-Sonoma向法院提起了智財侵權等訴，主張Amazon犯有下列行為，並請求損害賠償及禁制令： 侵害了Williams-Sonoma旗下West Elm品牌的Orb椅子設計專利，專利號為D815,452。 在Amazon網站上及行銷廣告中使用Williams-Sonoma的商標而有商標侵害及仿冒之行為。 在Amazon網站上及行銷廣告中使用Williams-Sonoma的商標而有商標淡化之侵害行為。 不公平競爭行為。 Williams-Sonoma指出就商標部分，Amazon未經授權，在其網站設立一Williams-Sonoma銷售網頁，並在廣告及該網頁中使用未經授權的Williams-Sonoma商標，且未標示清楚網頁中的商品並非直接由Williams-Sonoma提供；甚至於Amazon的搜尋引擎廣告及電子郵件廣告中誤導消費者，使消費者認為可以在Amazon網站上買到Williams-Sonoma授權的商品。 Amazon於今（2019）年2月提出動議主張該案與商標相關之部分應予駁回，辯稱其僅是提供一個平台，使在其他地方購買的Williams-Sonoma產品可以轉售給消費者，適用第一次銷售原則。但該地院法官表示：「就整體而言Amazon不僅是轉售Williams-Sonoma的產品，而是塑造錯誤的印象讓人誤以為在Amazon網站的這些銷售是經過授權，使一個合理謹慎的消費者（reasonably prudent consumer）會產生誤認混淆。」，因此裁定駁回被告Amazon提出的動議，本案將會進入法院審判。 Williams-Sonoma提出的訴訟案其實也是Amazon發展自有品牌衍生的抄襲問題以及與其他大型品牌商緊張關係的展現。Amazon扮演著既是合作夥伴也是競爭者的角色，使得一些大型品牌商陷入困境，若不在Amazon網站銷售，產品很有可能會銷售不佳，但若在Amazon網站銷售，則Amazon會蒐集銷售產品的資料並且製造類似但較便宜的自有品牌產品銷售。Amazon此種飽受爭議的營運模式所牽扯的智財爭議仍有待後續追蹤 。 圖片來源：COURT DOCUMENTS 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）」
經濟合作與發展組織發布《促進AI可歸責性：在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》經濟合作與發展組織（Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD）於2023年2月23日發布《促進AI可歸責性：在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》（Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI）。本報告整合ISO 31000：2018風險管理框架（risk-management framework）、美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）人工智慧風險管理框架（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF）與OECD負責任商業行為之盡職調查指南（OECD Due Diligence Guidance for Responsible Business Conduct）等文件，將AI風險管理分為「界定、評估、處理、治理」四個階段： 1.界定：範圍、背景、參與者和風險準則（Define: Scope, context, actors and criteria）。AI風險會因不同使用情境及環境而有差異，第一步應先界定AI系統生命週期中每個階段涉及之範圍、參與者與利害關係人，並就各角色適用適當的風險評估準則。 2.評估：識別並量測AI風險（Assess: Identify and measure AI risks）。透過識別與分析個人、整體及社會層面的問題，評估潛在風險與發生程度，並根據各項基本價值原則及評估標準進行風險量測。 3.處理：預防、減輕或停止AI風險（Treat: Prevent, mitigate, or cease AI risks）。風險處理考慮每個潛在風險的影響，並大致分為與流程相關（Process-related）及技術（Technical）之兩大處理策略。前者要求AI參與者建立系統設計開發之相關管理程序，後者則與系統技術規格相關，處理此類風險可能需重新訓練或重新評估AI模型。 4.治理：監控、紀錄、溝通、諮詢與融入（Govern: Monitor, document, communicate, consult and embed）。透過在組織中導入培養風險管理的文化，並持續監控、審查管理流程、溝通與諮詢，以及保存相關紀錄，以進行治理。治理之重要性在於能為AI風險管理流程進行外在監督，並能夠更廣泛地在不同類型的組織中建立相應機制。