網路中立管轄權屬誰？FCC尋求法院支持
美國聯邦上訴法院哥倫比亞巡迴分院（US Court of Appeals for the District of Columbia Circuit）於2010年1月12日，針對網路中立議題召開口頭辯論聽證會。該案上訴人為美國目前電視及網路服務市佔率最高的Comcast所提出，系爭案由為聯邦通信委員會（Federal Communication Commission, FCC）於2008年禁止網路服務提供者（Internet Services Provider, ISP）限制其用戶使用BitTorrent。
BitTorrent為一種常見的點對點傳輸程式，多用以線上檔案分享。該公司認為，FCC並沒有足夠的權力要求其不分用戶等級，全部提供毫無限制的服務；而FCC卻從保護消費者及網路應開放自由進入的角度辯述，從而使FCC是否有權力規範網路中立（Internet Neutrality）之議題邁入更激烈的討論。
所謂「網路中立」，意指網路服務提供者不得因傳送或下載資訊種類差異而提供不平等的流量服務。早在2005年，FCC即有一套管制網路服務提供者侵害網路中立的審查標準，但該標準並非為一體適用的法律位階，而FCC是否得依職權制定網路中立的規範，一直以來亦有所爭議，是故此次其與Comcast對簿公堂，FCC最終目的即是在尋求法院之見解，希冀獲得聯邦法院的支持而使其立法行動名正言順。
對此，聯邦最高法院原則上認同FCC以往對於「資訊服務」的見解，亦即，由於傳統電信服務往往與重大基礎建設相關，尤其是網路開放接取的相關規定，FCC應提高其管制密度；而屬低度管制的資訊服務（Lightly Regulated Information Service）則不應與電信服務有相同的對待；是故Comcast據認在網路中立尚未有明確權責規劃前，FCC實無權插手管控Comcast所提供之資訊服務。此外，該公司亦提出，類似BitTorrent的點對點傳輸應用程式往往用於大量檔案的交換，無限制地提供所有用戶使用，不但造成整體網路服務效能下降，由於傳輸的內容往往為影音檔案，亦間接侵害了Comcast本身的電視業務。
對此，雙方目前仍各執一詞，由於案件目前尚在上訴法院審理，FCC此次投石問路的策略是否成功還在未定之天，但可以確定的是，不論法院的見解為何，網路中立的爭議恐將持續發酵，並對後續網路服務提供之發展產生一定影響。
著作權集體管理團體條例（集管條例）自2010年2月10日公布施行以來，終於今年（2019）5月中旬展開修法公聽會，智慧局提出三大項修法目的：「一、強化專責機關監督輔導；二、提升集管團體公信力與透明度；三、健全著作權授權市場環境。」依此分別提出修正條文。 其中，關於集管團體的財務治理透明化的規定，智慧局參考歐盟指令與德國集管條例，增訂集管團體之資產負債表、收支決算表、現金流量表等財務報表之揭露的法律義務（修正第21條第1項），且「應上網供公眾查閱」（增訂第22條第2項），係為建立集管團體公信力並強化良善治理與健全體質。 在場集管團體持不同意見，認集管團體僅係對身為會員的權利人以及利用人負責，且每年均已被主管機關與會員檢視相關報表，似無公開上網讓不特定大眾開放查閱之理。利用人則提出「重複管理」是須要被解決的議題，以授權移轉的實務問題舉例，故希望未來修新法有即時性的權利與管理的資訊揭露。權利人則反應授權金分配不透明，建議以資訊化的方式讓報酬分配機制透明化，並可應用區塊鍊技術達成之。
國際因應智慧聯網環境重要法制研析－歐盟新近個人資料修法與我國建議 美國國家標準暨技術研究院發布「人工智慧風險管理框架：生成式AI概況」美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standard and Technology, NIST）2024年7月26日發布「人工智慧風險管理框架：生成式AI概況」（Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile），補充2023年1月發布的AI風險管理框架，協助組織識別生成式AI（Generative AI, GAI）可能引發的風險，並提出風險管理行動。GAI特有或加劇的12項主要風險包括： 1.化學、生物、放射性物質或核武器（chemical, biological, radiological and nuclear materials and agents, CBRN）之資訊或能力：GAI可能使惡意行為者更容易取得CBRN相關資訊、知識、材料或技術，以設計、開發、生產、使用CBRN。 2.虛假內容：GAI在回應輸入內容時，常自信地呈現錯誤或虛假內容，包括在同一情境下產出自相矛盾的內容。 3.危險、暴力或仇恨內容：GAI比其他技術能更輕易產生大規模煽動性、激進或威脅性內容，或美化暴力內容。 4.資料隱私：GAI訓練時需要大量資料，包括個人資料，可能產生透明度、個人資料自主權、資料違法目的外利用等風險。 5.環境影響：訓練、維護和運行GAI系統需使用大量能源而影響碳排放。 6.偏見或同質化（homogenization）：GAI可能加劇對個人、群體或社會的偏見或刻板印象，例如要求生成醫生、律師或CEO圖像時，產出女性、少數族群或身障人士的比例較低。 7.人機互動：可能涉及系統與人類互動不良的風險，包括過度依賴GAI系統，或誤認GAI內容品質比其他來源內容品質更佳。 8.資訊完整性：GAI可能無意間擴大傳播虛假、不準確或誤導性內容，從而破壞資訊完整性，降低公眾對真實或有效資訊的信任。 9.資訊安全：可能降低攻擊門檻、更輕易實現自動化攻擊，或幫助發現新的資安風險，擴大可攻擊範圍。 10.智慧財產權：若GAI訓練資料中含有受著作權保護的資料，可能導致侵權，或在未經授權的情況下使用或假冒個人身分、肖像或聲音。 11.淫穢、貶低或虐待性內容：可能導致非法或非自願性的成人私密影像或兒童性虐待素材增加，進而造成隱私、心理、情感，甚至身體上傷害。 12.價值鏈和組件整合（component integration）：購買資料集、訓練模型和軟體庫等第三方零組件時，若零組件未從適當途徑取得或未經妥善審查，可能導致下游使用者資訊不透明或難以問責。 為解決前述12項風險，本報告亦從「治理、映射、量測、管理」四大面向提出約200項行動建議，期能有助組織緩解並降低GAI的潛在危害。
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