歐洲資料保護監督官12月7日發表正式意見，針對歐盟執委會就AFSJ大型資訊技術系統設立作業管理機構之立法計畫，提出隱私保護法律要求
歐洲資料保護監督官(European Data Protection Supervisor, EDPS)於2009年12月7日，針對歐盟執委會(European Commission)近年所提出關於設立歐盟「自由、安全及司法領域」(area of freedom, security and justice, AFSJ)大型資訊技術系統(IT System)作業管理機構之立法計畫，基於個人資料保護之立場提出正式法律意見。如此一立法計畫順利通過，該機構預計將擔負起包括「申根資訊系統」(Schengen Information System, SIS II)、「簽證資訊系統」(Visa Information System, VIS)、「歐洲指紋系統」(European Dactylographic System, Eurodac)及其他歐盟層級之大規模資訊技術系統之作業管理(operational management)任務。
根據EDPS首長Peter Hustinx表示，由於前述各項系統之資料庫中均包含諸如護照內容、簽證及指紋等大量敏感個人資料，因此儘管設立單一之作業管理機構，可以在相當程度上釐清歐盟各部門職責歸屬及準據法適用之問題，但如此一機構欲取得合法性，其活動範圍及相關責任即必須在立法中獲得明確界定，否則即可能產生個人資料濫用(misuse of personal data)及資料庫「功能潛變」(function creep)之風險。而基於此一分析，Hustinx認為目前執委會之機構立法計畫尚未符合個人資料保護要求。
此外，針對後續立法進程，EDPS建議除應確實釐清該管理機構之活動範圍是否包括整體AFSJ，亦或僅限於邊境檢查及難民與移民事務；執委會與該機構之關聯性與責任等重要問題外，是否可在缺乏相關經驗及實證評估下，即直接將所有歐盟層級之大型資訊技術系統與資料庫歸入該機構管轄，顯然亦有商榷餘地。EDPS就此認為，透過立法界定「大型資訊系統」之範圍，並且採取資料庫分次進入該管理機構責任範圍之方式，應係日後執委會可以努力之方向。
加州公共事業委員會（California Public Utilities Commission, CPUC）提出自駕車試點計畫，允許在未有配置人類駕駛之情況下測試自駕車，此次計畫包含兩個試點項目，將於5月被五人委員會審核，並決定是否批准。 第一個試點項目允許參與廠商之自駕車上路測試，並須配置經培訓的人類駕駛於自駕車內，以應付隨時的突發狀況；第二個試點項目則允許無人駕駛之自駕車上路測試，惟在無人類駕駛隨車之情況，必須符合加州機動車輛管理局（Department of Motor Vehicles, DMV）之規定，如遠端監控車輛狀態及操作，以保障乘客安全。 參與廠商必須定期向CPUC及DMV繳交營運報告，包含測試期間車輛碰撞（collision）及解除自動駕駛（disengagement）次數。 此次試點計畫已開放廠商申請，科技大廠及叫車服務公司如Google、Tesla、Uber以及Lyft等目前亦已正進行自駕車之設計與測試。若此提案通過，CPUC將進一步規劃自駕車載客服務之相關辦法，使自駕車測試之法制更臻完善。
回歸修理／再製造判準？談日本最高裁事件判決 法學新論：從產業全球化佈局觀點論我國研發成果管理之法制政策 法國國家資訊自由委員會將推出符合GDPR的人工智慧操作指引（AI how-to sheets）法國國家資訊自由委員會（CNIL）於2023年10月16日至11月16日進行「人工智慧操作指引」（AI how-to sheets）（下稱本指引）公眾諮詢，並宣布將於2024年初提出正式版本。本指引主要說明AI系統資料集建立與利用符合歐盟一般資料保護規則（GDPR）之作法，以期在支持人工智慧專業人士創新之外，同時能兼顧民眾權利。 人工智慧操作指引主要內容整理如下： 1.指引涵蓋範圍：本指引限於AI開發階段（development phase），不包含應用階段（deployment phase）。開發階段進一步可分為三階段，包括AI系統設計、資料蒐集與資料庫建立，以及AI系統學習與訓練。 2.法律適用：當資料處理過程中包含個人資料時，人工智慧系統的開發與設計都必須確定其適用的法律規範為何。 3.定義利用目的：CNIL強調蒐集及處理個資時應該遵守「明確」、「合法」、「易懂」之原則，由於資料應該是基於特定且合法的目的而蒐集的，因此不得以與最初目的不相符的方式進一步處理資料。故明確界定人工智慧系統之目的為何，方能決定GDPR與其他原則之適用。 4.系統提供者的身分：可能會是GDPR中的為資料控管者（data controller）、共同控管者（joint controller）以及資料處理者（data processor）。 5.確保資料處理之合法性：建立AI系統的組織使用的資料集若包含個人資料，必須確保資料分析與處理操作符合GDPR規定。 6.必要時進行資料保護影響評估（DIPA）。 7.在系統設計時將資料保護納入考慮：包含建立系統主要目標、技術架構、識別資料來源與嚴格篩選使用…等等。 8.資料蒐集與管理時皆須考慮資料保護：具體作法包含資料蒐集須符合GDPR、糾正錯誤、解決缺失值、整合個資保護措施、監控所蒐集之資料、蒐集之目的，以及設定明確的資料保留期限，實施適當的技術和組織措施以確保資料安全等。 對於AI相關產業從事人員來說，更新AI相關規範知識非常重要，CNIL的人工智慧操作指引將可協助增強AI產業對於個資處理複雜法律問題的理解。