中國大陸首例遊戲玩家集體請求網路遊戲公司回復遊戲中的團隊
中國大陸首例因在網絡遊戲中花重金組建的團隊遭遇離奇解散，導致來自多個省市的遊戲玩家聯手於河南省對網絡遊戲運營商提起訴訟。
代表玩家提出訴訟的原告在《魔域》中投入許多時間與金錢，建立「情誼無痕」軍團，最高時軍團人數達2000餘人。由於軍團的升級和日常維護開支需要眾玩家共同出力出錢，「情誼無痕」被無故被解散所影響的玩家人數眾多。
被告網龍公司主張遊戲帳號註冊時所輸入的身份證並非原告本人、服務器電腦記錄顯示有人登錄「落花有意」帳號並將「情誼無痕」軍團解散，由此可推斷該帳號曾有兩人以上使用，故不能排除該帳號曾借與朋友使用或被他人盜號使用而將軍團解散。
每法官與原被告雙方進行調解，因雙方意見分歧，最終未達成調解協議。玩家表示如果網龍公司不能給予合理的答覆，他們將聯合分佈在全國各地的其他玩家陸續不斷地起訴網龍公司。
陳益智
主任 編譯整理
新華網，2009年08月27日，http://big5.xinhuanet.com/gate/big5/news.xinhuanet.com/legal/2009-08/27/content_11952422.htm，最後瀏覽日：2009年08月28日
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。
加拿大可能推動更嚴格的身份盜用法律加拿大的身份盜用問題嚴重，根據Canadian Council of Better Business Bureaus估計，每年因身份盜用所造成的經濟整體損失超過二十億加幣。此外，去年十一月Ipsos-Reid的調查顯示，73％的加拿大人擔心身份盜用問題，且28%的加拿大人曾親身遭遇、或是有周遭認識之人因此受害。 然而，與身份盜用猖獗的現況相較，加拿大個人資料和隱私保護法制一直飽受批評，被認為無法遏止此一問題擴散。加拿大資料安全之基礎規範為「個人資訊保護與電子文件法」（Personal Information Protection and Electronic Documents Act），但以具有重要嚇阻效果的刑法而言，卻只處罰濫用他人身份資訊，如身份詐欺、冒用、偽造等行為，但對於初步蒐集、處理和盜賣身份資訊之行為，卻難以透過現行刑法規範。 身份盜用可能造成的影響層面相當廣泛，例如個人的財務和信用損失、商業或財金產業的損失，甚至是整體納稅人的傷害。 職是之故，加拿大勞工部、魁北克經濟發展部等政府首長乃宣布，聯邦政府有意推動刑法之修改，使檢警對於先期身份盜用（或違法資料蒐集）之行為，有更大的調查和追訴空間，並希望此一政策方向能獲得國會的後續支持。
德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南（Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen），旨在提升企業數位化與社會責任，並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議： 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時，必須將影響評估列入開發流程，並列為公司應遵守的道德倫理守則，以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義，企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息，並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此，企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下，可能會增加理解性和可追溯性難度，但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中，應特別關注並進一步討論。另外，透過教育及使用說明協助及控制功能，教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段（演算法，機器學習，AI）。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外，應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外，例如透過幫助頁面，儀表板或部落格，解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策，使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施，使用戶理解是否及如何使用相關演算法，此可能包括使用自動化決策，使用特定資料組和使用技術的目的，亦即使用戶對演算法，機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估，目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言，將可帶來巨大的利益，因此應該充分利用。例如，人工智慧可降低語言障礙，幫助行動不便的人可更加獨立自主生活，改善醫療診斷，提升能源供應效率，甚至是交通規劃和搜索停車位，都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展，應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間，同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要，但應兼顧受影響者的利益，並與廣大公眾利益找出妥協平衡點，且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時，應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如，可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分，必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同，資料不完整或錯誤，將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭，如果可能的話，只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此，確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況，特別是在自我學習系統中資料引入的標準，並根據錯誤來源進行檢查，且儘可能全面記錄，針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法，機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要，在開發預期用途的演算法時必須納入考量，對員工應針對道德影響進行培訓，並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題，並特別注意資料饋送，以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程，例如在車輛的自動控制或醫療診斷中，應設計成由責任主體保留最終的決策權力，直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任，並非透過對方法的無條件追踪來實現，而是經過仔細測試，學習和記錄來實現
英國數位、文化、媒體暨體育部公布「應用程式商店經營者與開發者實踐準則」，強化消費者隱私與資安保護英國數位、文化、媒體暨體育部（Department for Digital, Culture, Media & Sport, DCMS）於2022年12月9日公布「應用程式商店經營者與開發者實踐準則」（Code of practice for app store operators and app developers），並規劃在未來九個月內要求Apple、華為、Microsoft等公司採行，以加強對消費者的隱私與資安保護。 根據該實踐準則之內容，APP商店經營者和開發者須滿足以下要求： （1）以友善使用者的方式與消費者共享資安和隱私資訊，如APP何時將無法在商店中取得、APP最近一次更新的時間、APP儲存與處理使用者資料的位置等。 （2）即便消費者禁用部分可選的功能與權限（如不允許APP使用麥克風或追蹤使用者位置），該APP仍可正常執行。 （3）制定穩定且具透明性的APP審查程序，以確保滿足實踐準則中資安與隱私最低要求的APP方能在商店內上架。 （4）當APP因資安或隱私原因無法於商店內上架時，向開發者提供明確的反饋。 （5）制定妥適的弱點揭露程序如聯絡表單（contact form），使軟體缺陷可在非公開（避免受駭客利用）的情況下被報告及解決。 （6）確保開發者即時更新其APP，以減少APP中的安全弱點數量。 總體而言，實踐準則要求APP必須具備相關程序，使安全專家能夠向開發者報告軟體弱點、確保安全性更新對消費者足夠醒目，以及將資安與隱私資訊透過明確易懂的方式提供給消費者。