知名歌手Bruce Springsteen拒絕與美國作曲家、作詞家、出版商協會共同要求康諾利酒吧和餐館支付著作權授權費用
美國作曲家、作詞家、出版商協會American Society of Composers, Authors and Publishers (以下簡稱協會)與知名搖滾歌手Bruce Springsteen(以下簡稱Springsteen)，和流行歌曲作者Clinton Ballard, Jr.對於紐約州的康諾利酒吧和餐館提出訴訟，原因在於酒吧和餐館沒有支付授權年費就允許樂團演奏Springsteen的歌曲。
當協會的代表發表此一聲明時，Springsteen實際上並不知道此一訴訟。Springsteen的代表指出：Springsteen事先並未被詢問是否要作為此案的原告，該協會是自作主張的將Springsteen列為此案的原告，而且即便協會事先詢問，Springsteen也不會同意作為此案的原告，也就是說不會提起此訴訟。
紐約每日新聞指出，因為協會並未獲得Springsteen的同意，Springsteen的名字應該會被移除。 協會資深副總裁Vincent Candilora(以下簡稱Candilora)表示，康諾利酒吧與餐館目前尚未發表任何聲明，而康諾利酒吧與餐館允許樂團於去年夏天演奏Springsteen的歌，但卻沒有支付授權年費給協會的行為可能會面臨三萬美元的罰金。
Candilora同時表示，為什麼這些有支付授權金的酒吧或餐館在有同樣法律約束的地區，要處於一個不利的競爭條件。提出此訴訟是給予有付授權費用的紐約酒吧一個公平的環境。
陳依婷
法務專員 編譯整理
SPINNER，2010年02月04日，http://www.spinner.com/2010/02/04/bruce-springsteen-lawsuit-bar/，最後瀏覽日：2010年02月08日
NYDailly News，2010年02月06日，http://www.nydailynews.com/gossip/2010/02/04/2010-02-04_the_boss_strikes_sour_note_with_midtown_bar_and_sues_for_copyright_infringement_.html，最後瀏覽日：2010年02月08日
美國司法部於2021年4月29日宣布，德國SAP全球軟體公司承認從2010年1月至2017年9月，因未能識別用戶下載軟體的地理位置，導致美國原產技術和軟體在未經許可下，透過雲端伺服器和入口網站提供給伊朗用戶，已違反美國《出口管制規則》（Export Administration Regulations, EAR）和《伊朗交易和制裁條例》（Iranian Transaction and Sanction Regulation, ITSR）。SAP向美國司法部、商務部和財政部支付800萬美元罰款並配合調查與補救，雙方達成不起訴協議。 美國司法部指出，SAP違規行為主要為以下兩種。首先，SAP及其海外合作夥伴向伊朗用戶輸出超過20,000次的美國軟體產品，其方式包括軟體的更新、升級和修補程式。SAP及總部位於美國的供應商，均未使用地理位置過濾器來識別並阻止伊朗用戶下載，且多年來SAP並未採取任何措施解決此問題，導致伊朗用戶下載後，絕大多數美國軟體再流向土耳其、阿聯酋及多家伊朗跨國公司。其次，SAP旗下的雲端企業Cloud Business Group companies（簡稱CBGs）允許約2,360名用戶在伊朗使用美國的雲端運算服務。從2011年開始SAP陸續收購多家雲端服務供應商成為其CBGs，透過收購前的盡職調查及收購後的出口管制特種審計，清楚了解到這些CBGs缺乏足夠的出口管制與制裁合規程序，但SAP仍允許CBGs被收購後繼續作為獨立實體營運，且未能將CBGs完全整合至SAP自身的出口管制規劃中。 美國司法部指出，為確保軟體等美國敏感技術產品，不會非法出口至伊朗等禁運地，公司除必須識別用戶來源外，也有責任確保供應鏈下游與之為產品交易的外國子公司能識別產品輸出地，並且同樣遵守美國經濟制裁政策與出口管制法規，維護美國外交政策與國家安全，防止美國敏感技術落入競爭對手手中。
USPTO 宣佈將加速綠色科技專利案件審查美國專利商標局USPTO日前宣佈一項專為綠色科技(Green Technologies)而設的前導計劃(Pilot Program)，透過這項計劃期望能將相關溫室氣體排減、節約能源等申請案加速其審查、公開及訴願程序，至少縮短流程一年。目前平均來說從申請至最終結果出爐需耗時40個月。這項消息係由美國商務部長駱家輝(Gary Locke)所宣佈，普遍被認為是為了呼應於哥本哈根舉行的聯合國氣候變化框架公約第15次締約方會議。 符合條件的申請案必須於2009年12月8日前送件，而且必須是尚未收到第一次官方通知(First Office Action，包括限縮專利範圍的通知)，另外申請人還必須於2010年12月8日前以電子檔提交「特別審查程序」(petition to make special)並符合下列要求： ●必須是正式發明申請案(non provisional utility application)，不適用於再領證(reissue) 與再審查(re-examine) 專利 ●必須是上述前導計劃中所包括的約79項專利項目之一 ●申請案必須不包含超過3個獨立項與20個專利申請範圍 ●如欲提早公告需附上申請書 (petition) ●如果USPTO判定為超過一項的發明，申請人必須同意用電話做出選擇 雖然USPTO預估目前有25,000件審核中的專利符合加速審理的資格，但他們預計只受理最初的3000件申請以評估這項計劃的效益與工作量。至於有意提出申請者則需要審慎評估快速審查之外的其他利弊，例如提早公告，限縮的運用範圍與專利申請範圍等。這項計劃公佈的同時USPTO的局長 David Kappos 亦承諾將定期對外更新該計劃的進度，並將成立一個網上的交流平台讓大眾可以對此計劃提出意見。
歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》2019年4月9日，歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》（Ethics Guidelines for Trustworthy AI）。此次內容大致延續歐盟人工智慧高階專家小組（High-level Expert Group on Artificial Intelligence）於2018年12月18日發布的《可信賴人工智慧倫理準則草案》（Draft Ethics Guidelines for Trustworthy Artificial Intelligence）之內容，要求人工智慧須遵守行善（do good）、不作惡（do no harm）、保護人類（preserve human Agency）、公平（be fair）與公開透明（operate transparency）等倫理原則；並在4月9日發布的正式內容中更加具體描述可信賴的人工智慧的具體要件，共計七面向概述如下： 人類自主性和監控(Human agency and oversight)：AI係為強化人類能力而存在，使人類使用者能夠做出更明智的決策並培養自身的基礎能力。同時，AI應有相關監控機制以確保AI系統不會侵害人類自主性或是引發其他負面效果。本準則建議，監控機制應可透過人機混合（一種整合人工智慧與人類協作的系統，例如human-in-the-loop, human-on-the-loop, and human-in-command）的操作方法來實現。 技術穩健性和安全性(Technical Robustness and safety)：為防止損害擴張與確保損害最小化，AI系統除需具備準確性、可靠性和可重複性等技術特質，同時也需在出現問題前訂定完善的備援計劃。 隱私和資料治理(Privacy and data governance)：除了確保充分尊重隱私和資料保護之外，還必須確保適當的資料治理機制，同時考慮到資料的品質和完整性，並確保合法近用資料為可行。 透明度(Transparency)：資料、系統和AI的商業模型應該是透明的。可追溯性機制（Traceability mechanisms）有助於實現這一目標。此外，應以利害關係人能夠理解的方式解釋AI系統的邏輯及運作模式。人類參與者和使用者需要意識到他們正在與AI系統進行互動，並且必須了解AI系統的功能和限制。 保持多樣性、不歧視和公平(Diversity, non-discrimination and fairness)：AI不公平的偏見可能會加劇對弱勢群體的偏見和歧視，導致邊緣化現象更為嚴重。為避免此種情況，AI系統應該設計為所有人皆可以近用，達成使用者多樣性的目標。 社會和環境福祉(Societal and environmental well-being)：AI應該使包含我們的後代在內的所有人類受益。因此AI必須兼顧永續發展、環境友善，並能提供正向的社會影響。 問責制(Accountability)：應建立機制以妥當處理AI所導致的結果的責任歸屬，演算法的可審計性（Auditability）為關鍵。此外，應確保補救措施為無障礙設計。
強化AI安全防線：八國連署AI與機器學習供應鏈風險管理指南日本國家網路安全辦公室（国家サイバー統括室）於2026年3月5日，代表日本連署了「AI、機器學習供應鏈風險與緩和措施」（Artificial intelligence and machine learning Supply chain risks and mitigations）之國際文書（下稱本文書），並公布本文書內容。本文書是由隸屬於澳洲訊號局（Australian Signals Directorate，簡稱ASD）之澳洲網路安全中心（Australian Cyber Security Centre，簡稱ACSC）主導訂定，主要針對有導入或開發 AI、機器學習系統與元件等需求的組織，揭示其可能存在供應鏈風險與提升整體網路安全之重要性，並就AI開發或採購階段，組織應留意相關風險與可採行之緩和措施。有關連署國家，除了日本與澳洲以外，也包括加拿大、紐西蘭、韓國、新加坡、英國與美國等共八個國家皆已完成連署。 本文書內容強調組織於管理 AI、機器學習等風險時，應將 AI 供應鏈視為整體網路安全戰略的一環，同時評估產品或服務之整體生命週期風險，不應著重於單一技術，而是組織需要掌握整體供應鏈的全貌，包括特定關係事業者、活用AIBOM（AI物料清單，主要用來記錄AI模型相關資產與資訊，提供快速定位與管控AI問題模型功能）或SBOM（軟體物料清單，主要記錄軟體相依元件，用於漏洞管理與供應鏈透明度）、意識到是否已針對AI、機器學習系統可能帶來的風險，進行漏洞管理，以及針對AI、機器學習系統所導致之網路安全事件建立應處機制等。 本文書將AI、機器學習供應鏈風險大致區分為五類：AI 數據、機器學習模型、AI 軟體、AI 基礎設施（含硬體），以及第三方服務，本文書指出AI、機器學習應用於供應鏈時可能產生之風險，其中包括數據品質不良、資料受竄改、模型遭植入惡意程式碼、軟體元件複雜導致難以保證其安全、硬體與韌體擴大攻擊面，以及導入第三方服務致使供應鏈產生弱點等。 此外，本文書也針對各類風險提出可行的因應方法，例如： 1.數據面：需做標準化搜集、外部資料檢疫、資料前處理與完整性驗證。 2.模型面：需從可信來源取得透明模型，實施性能驗證與惡意程式偵測。 3.軟體面：需做完整性驗證、元件審核，並透過 SBOM 掌握已知弱點。 4.硬體面：需確認設備無惡意內容，並在網路中適當分區。 5.第三方服務面：需持續評估與監控供應商的資安實務與脆弱性管理。 總結來說，日本已意識到國家網路安全治理下，針對AI、機器學習的安全，不單是模型安全，而是涉及整體性供應鏈安全。日本藉由與他國連署國際文書，不僅強化國際合作，同時建立供應鏈網路安全共識，因應AI對於國家供應鏈之網路安全挑戰，從資料、模型、軟體、硬體到第三方服務等視角提出具體因應方法，作為全面提升國家整體網路安全環境之參考指引。日本透過強化與他國合作，提升國家網路安全治理之作法，值得我國未來借鏡參考。