歐盟執委會提議檢討WEEE法令規範，並修正回收目標
歐盟執委會於所公告之電子電機廢棄物回收法令檢視報告（Review of an EU Directive on Recycling Waste Electrical and Electronic Equipment）中建議，對於產品製造商之回收目標規範標準，應從現行概括固定值：每年人均4kg（4kg/capita per year）回收目標，改為變動式比例值：以現行市場商品平均量之65%，作為規範目標並且，由於法令規範課予產品製造商強制回收責任，市場實務上，也出現了產品製造商為了達到WEEE要求規範目標值，轉而向民間回收業者收購「回收憑證（Recycling Certificates）」，並且，因為供需失衡問題，造成回收業者隨意喊價的情形，也多所見聞。
而歐盟執委會為進一步落實環境保護政策，還是打算維持原案，提議對於WEEE規範內容進行檢討修改，並建議各會員國於國內法令增加誘因及鼓勵措施，導引協助產品製造商擴大回收體系、檢視改善回收管理系統，而更具能力對於提高目標規範，能夠落實遵循之。歐盟執委會此項法令修改提議，是否得以真正落實未來立法中，值得再加以觀察。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
李科逸
副主任 編譯整理
Commission tables electronic waste recycling review，2008年12月04日，http://www.euractiv.com/en/sustainability/commission-tables-electronic-waste-recycling-review/article-177755，最後瀏覽日期：2009年10月26日
Proposal for a directive on waste electrical and electronic equipment (WEEE)（2008），2008年12月03日，http://ec.europa.eu/environment/waste/weee/pdf/com_2008_810.pdf，最後瀏覽日期：2009年10月26日
2019年8月12日澳洲國家交通委員會（NTC）提出「管制政府近用C-ITS和自駕車資料（Regulating government access to C-ITS and automated vehicle data）」政策文件，探討政府使用C-ITS與自駕車資料（以下簡稱資料）所可能產生的隱私議題，並提出法律規範與標準設計原則應如下： 應平衡政府近用資料與隱私保護措施，以合理限制蒐集、使用及揭露資料。 應與現行以及新興國內外隱私與資料近用框架一致，並應進行告知。 應將資料近用權利與隱私保障納入立法中。 應以包容性與科技中立用語定義資料。 應使政府管理資料措施與現行個資保護目的協調一致。 應具體指明資料涵蓋內容、使用目的與限制使用對象，並減少資料被執法單位或經法院授權取得之阻礙。 應使用易懂之語言知會使用者關於政府蒐集、使用與揭露以及資料的重要性。 認知到告知同意是重要的，但同時應提供政府於取得同意不可行時，平衡個人隱私期待之各種可能途徑。 認知到不可逆的去識別化資料在許多情況下的困難度。 支持資料安全保護。 定期檢查資料隱私保護狀態與措施。 以上這些原則將會引導NTC發展自駕車資料規範與國家智慧運輸系統框架，NTC並將於2019年內提出更進一步規劃相關工作之範疇與時間點。
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
美國聯邦上訴法院判決，加州政府禁止販賣暴力電玩予未成年人之法案，係屬違憲美國聯邦第九區巡迴上訴法院，於2009年2月20日判決中維持下級審見解，認定『禁止暴力電玩法案』係違反憲法所保護的言論自由。系爭法案於2005年由加州國會通過，並由州長Arnold Schwarzenegger所簽署批准。根據該法案規定，禁止販售或出租所謂『特別殘酷、極端邪惡或道德敗壞（especially heinous, cruel or depraved）』的暴力電玩給未滿18歲的未成年人；符合法條所描述之暴力電玩並應該在包裝盒上加註除現行ESRB分級標誌以外的特別標示（18禁）；且賦予零售商於販賣暴力電玩時，有檢查顧客年齡之義務，違者將可處1000美元罰款。 聯邦法院法官認為，被告（加州政府）無法證明『暴力電玩』會影響青少年心理及精神方面的健康，或者出現反社會或激進的行為舉止；被告也無法證明透過立法禁止的手段，能有效達到法案所宣稱保護未成年人的立法目的；法院也認為，系爭條文規定過於模糊，並未能說明暴力電玩之判斷標準。 原告Video Software Dealers Association 和Entertainment Software Association表示，要達到加州政府所宣稱的保護未成年人的立法目的，應從加強既有ESRB分級制度的教育宣導、落實零售商遵守分級制度以及透過父母的管教監督等方式著手，而非增加不適當的內容審查機制。然而，支持該法案者則主張，禁止暴力電玩如同禁止對未成年人散佈色情內容一樣（最高法院認為政府禁止對未成年人散佈色情內容並未違憲），本案被告加州州長Schwarzenegger也表示將上訴到底。 日前在德國也出現修正刑法，將販賣或散佈暴力電玩入罪之提議，在暴力電玩分級制度所引起的爭議日益擴大之際，各國相關作法及其所引起之爭議，或許值得我國主管機關重新檢討「電腦軟體分級辦法」之借鏡參考。
.Akamai 一案改變了邦巡迴法院認定間接侵權的判斷2014年Akamai Technologies針對最高法院提起上訴，因此發回聯邦巡迴法院重審，而後上訴法院認為Limelight Networks確實侵害Akamai的專利，Akamai並獲得$ 45.5萬美元的損害賠償。 2006年，Akamai Technologies公司（下稱Akamai）在美國馬薩諸塞州地方法院起訴Limelight Networks（下稱Limelight），指控Limelight侵害Akamai美國專利號6108703。原告Akamai的專利是有效傳送網頁內容的方法專利。而被告Limelight是經營伺服器網路的公司，和Akamai該專利的差別在於Limelight指示用戶完成其中一個修改的步驟。 本案從2006年一直持續到2014年向最高法院上訴為止，都是依據美國專利法第271條規定直接和間接侵權的概念。在原審認為「實施該方法專利」的侵權行為，是要求實施方要獨立完成該侵權行為，所以Limelight不能被視為直接侵權。又因為Limelight公司並沒有滿足單一實體規則（single-entity rule），控制或指示（control or direction）其實施方完成其他的專利之方法步驟，所以不用負共同侵權責任。 但上訴聯邦巡迴法院一致贊成Akamai被侵權，並指出如果被告 Limelight知道並使用專利權人Akamai的專利，而且執行大部分的步驟，只保留一項步驟未執行，進而引誘用戶執行該方法專利的最後一個步驟，且用戶真的執行了該最後一步驟， Limelight就構成美國專利法271(b)間接侵權中的引誘侵權。