智慧電表的陷阱
美國及歐洲都開始引進附加通訊功能的電表（所謂智慧電表）。這一波動向也真正開始影響到日本。日本國內最大家的東京電力公司將於2010年10月開始進行智慧電表的實際驗證研究。
雖然至今只有關西電力公司與九州電力公司有引進智慧電表，但在10年之後，日本大半以上的電表會是智慧電表。
從短期來看，智慧電表就只具有使用電力的遠距抄表跟遠距截斷的功能。但是就只具有這樣的功能是不足以讓眾多目光聚焦的，它所具有的是期待在未來透過電表跟家電機器等所形成的資訊通信網絡。在目前許多企業打算就先透過網路蒐集使用電力的資訊，之後在提供新的附加服務。
這樣的動向不只是發生在電力公司，在瓦斯及自來水業界也正在發生。例如東京瓦斯公司將於2010年度起，開始實驗運作具有無限通訊功能的瓦斯表，快的話在2012年就會正式更換約1000萬台的瓦斯表。東京瓦斯公司還計畫在之後將用於瓦斯表上的通訊系統擴張到自來水表的抄表上。美國企業如IBM公司也積極投入自來水表的「智慧化」。
但是，在實際引進智慧電表時，美國發生了引進智慧電表的住戶的電費急速增加，產生了不少的訴訟，美國德州Oncor電力公司正面對這樣的訴訟，加州的PG＆E公司的顧客也正聲請相關的訴訟。
專家們指出一些會影響電費增加的原因，其中就指出因為引進智慧電表使得「正確測量出電力使用量」這也是因為美國至今所使用的電表太過老舊，無法正確的測量出正確的電力使用量，以致用戶都在付出比實際使用量要少的電費。所以在引進智慧電表測量出正確的電力使用量之後，就產生出「電費增加」的錯覺。
現在美國的電力公司主要把智慧電表用於自動抄表上，這只是利用智慧電表的第一步。若在初始階段無法得到消費者的支持，之後要推廣則會更為困難。使用電力的相關資訊在某種意義上可視為是個人資料的其中一種。隱私權的問題等與消費者保護汲汲相關的議題陸續都會出現。
美國眾議員Edward Markey在眾議院提出了電力公司要將智慧電表所測量的電力使用資訊即時提供給消費者，並有保護該資訊隱私權義務化的法案。在技術面上，有關重視資訊安全的通訊型式的討論亦蓬勃發展起來。
2026年3月1日，日本人工智慧（AI）安全研究所（Japan AI Safety Institute, J-AISI）發布《首席AI長指引 1.00版》（Chief AI Officer Guidebook (Version 1.00)，下稱指引）與《首席AI長設置與AI治理實施實務手冊 1.00版》（Practical Manual for Establishing a Chief AI Officer and Implementing AI Governance (Version 1.00)，下稱實務手冊）。兩份文件旨於促進AI時代下的永續企業經營（sustainable business operations），提升產品與服務品質、建立客戶與使用者的信任。 一、指引與實務手冊概覽 指引內容包含設立「首席AI長」（Chief AI Officer, CAIO）職位之目的、職責。實務手冊內容則進一步指出一種組織模式，其中首席AI長為獨立的高階主管，直接向執行長匯報，並在首席AI長下設立AI治理辦公室，以及建議設立一個「跨部門AI指導委員會（Company-wide AI Steering Committee）」，成員包括首席AI長、首席資料長、首席資訊長、首席技術官、首席資訊安全官、法律合規部門、資料保護官、人力資源部門以及關鍵業務部門。各業務部門與系統所有者應依照既有標準運作，並向人工智慧治理辦公室和資料治理組織提供必要資訊。 二、將AI特定風險納入資料治理框架：降低幻覺與偏見之具體作法 在AI系統的生命週期中，資料品質影響決定模型效能、可解釋應與透明度。 首席AI長的職責為整合AI、資料與技術策略，於確保企業信任與風險管理之基礎下，驅動企業創新與數位轉型，並最大程度提升企業價值。因此，首席AI長應與首席資料長、法務部門協調，規範資料的生命週期、設定品質指標（Quality Metrics），並嚴格核實第三方素材授權（licenses for third-party materials）。 以下介紹文件建議之AI資料生命週期（資料蒐集）之管理作法： （一）區分資料用途：針對每個使用案例與模型，區分（1）AI模型訓練用資料；（2）AI訓練完成後，用於驗證與評測模型產出品質的評估資料（evaluation data），此類資料不參與模型的優化調整，僅客觀確認模型的準確度；（3）於AI模型運行過程中，使用者輸入的資料（data entered during inference），包含提示詞、上傳的文件及系統日誌（Logs）。 （二）資料分類：企業應依資料機敏程度進行分類，如機密、個資、內部及公開資訊等分類，以便加以定義資料之蒐集方式、儲存方式、資料遮罩要求（masking requirement，包含去識別化），以及控管資料傳輸至外部AI服務之權限。 （三）落實可追溯性與透明度文件：應透過實務手冊18.3之資料表（Datasheets）進行標準化記錄，包含 1. 基本資訊，如資料及名稱與版本；資料所有者；資料建立日期、最後更新日期等。 2. 目的與使用範圍，如資料集的用於訓練、評估、優化等；資料使用範圍限內部，或可對外提供等。 3. 組成與範圍，如記錄資料筆數與特徵概況；目標期間、區域與族群，如年齡、產業；資料格式，如文字/影像/音訊等。 4. 資料來源與蒐集方法，包含資料來源（內部系統、客戶提供的資料、公開資料、供應商提供的資料等）；資料蒐集方法（日誌、調查、網路爬蟲等）；是否取得資料主體同意等。 5. 資料品質與預處理（preprocessing），包含：紀錄去識別化等資料轉換流程；規範資料標記之品質管理機制。 6. 代表性與偏見，如列出AI預期使用情境與目標客群的一致性；特定性別、年齡、地區是否存在代表性不足的偏差等。 7. 隱私與法源依據，如資料是否包含個人資料或敏感資訊；資料處理之法律依據，如資料主體同意、契約等；採取之隱私保護措施，如去識別化等。 8. 授權、權利與資料反覆使用之條件：使用條件，如授權條款、是否允許商業使用等。 9. 安全性與存取控制：儲存位置，如資料中心、雲端或本地以及是否加密；資料之存取權限，如控管檢視、編輯、匯出等權限。 10. 資料保存與銷毀：記錄訓練資料、評估資料、輸入資料等不同類型資料之儲存期限，並規定如儲存期限過後，需以不可回復之方式銷毀資料，或必要時，應匿名後歸檔等規定。 三、接軌國內實務：企業可參考EDGS規範健全AI風險管理需求 面對AI資料生命週期管理，建議我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》。EDGS同樣強調數位資料歷程管理，從資料生成、保護到維護的管理流程，有效強化資料的完整性。透過導入EDGS，企業不僅能提升內部創新、數位轉型，更能在面對AI糾紛時，提供歷程紀錄，從源頭端落實首席AI長所要求的循證治理目標。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
歐盟執委會通過《歐洲互通法案》，以強化歐盟公共部門的跨境互通與合作歐盟執委會於2022年11月21日通過《歐洲互通法案》（Interoperable Europe Act）（下稱本法案），以強化歐盟公共部門的跨境互通與合作，加速數位化轉型。跨境互通將使歐盟及其成員國為公民與企業提供更優良的公共服務，並預計為公民節省550萬至630萬歐元的成本；為與公共行政有業務上往來的企業節省57億至192億歐元的成本。 《歐洲互通法案》為歐盟的公部門建立一套合作模式，該模式有助於建立安全的跨境資訊交換及可互通的數位共享解決方案（如開源軟體、指引、IT工具等），使彼此之間合作更有效率，進而帶動公部門創新。舉例而言，Covid-19疫情期間，互通性政策使醫院間得共享重症監護病床之數量資訊，以提供人民最即時的醫療資源。本法案架構如下： 1.結構化的歐洲合作：由歐盟成員國和區域、城市共同合作，制定跨境互通的共同戰略議程，並得到公共和私人的支持，實施互通性解決方案與進度監控。 2.強制性評估：評估跨境互通之IT系統對歐盟的影響。 3.共享和再利用解決方案：透過歐洲入口網（Interoperable Europe Portal）及社群合作的一站式平台，提供支持共享與再利用的解決方案（如開源軟體）。 4.提供創新和相關支持措施：包括監理沙盒（sandboxes）、GovTech計畫及訓練措施等。 自2010年以來，歐洲互通性框架（European Interoperability Framework, EIF）一直作為歐盟互通性政策的主要參考依據，惟始終不具有約束力。本法案將使EIF成為單一參考依據，使歐盟公共服務部門擁有互通性政策，並未來互通性合作框架將由歐洲互通委員會（Interoperable Europe Board）指導，該委員會由歐盟成員國、歐盟執委會、地區委員會（Committee of the Regions）及歐洲共同體經濟和社會委員會（European Economic and Social Committee）之代表組成。 可互通的數位公共服務對建構數位單一市場至關重要，除提升經濟效益和行政效率外，案例研究亦表明，互通性對提高政府信任可產生正面積極影響，同時本法案充分尊重現有的隱私與資料保護規則，以符合歐盟創建以人為中心的規範方法，提升個人基本權利。
英國資訊委員辦公室推出資料分析工具箱協助組織檢視資料保護情形英國資訊委員辦公室(Information Commissioner's Office, ICO)於今（2021）年2月17日推出資料分析工具箱（data analytics toolkit）供所有考慮對個人資料進行資料分析的組織使用，旨在幫助組織駕馭人工智慧（Artificial Intelligence, AI）系統對個人權利所可能帶來的挑戰。 ICO表示，越來越多的組織使用AI來完成特定任務，例如使用軟體自動發現資料集（data sets）的模式，並藉此進行預測（predictions）、分類（classifications）或風險評分（risk scores），組織在使用個人資料進行資料分析時，納入資料保護的概念是至關重要的，除符合法律要求外，也能增強民眾對技術的信任與信心。 使用ICO的資料分析工具箱時，首先會詢問組織所適用的法律，並引導至相對應的頁面，並透過合法性（lawfulness）、問責與治理（accountability and governance）、資料保護原則（data protection principles）以及資料主體權利（data subject rights）等一系列的問題瞭解組織的資料保護情形，在回答所有問題之後，工具箱將產生一份報告，提供組織關於資料保護的建議，提高組織資料保護的法令遵循程度。 ICO強調，組織應該要在個人資料處理的過程中考量報告中所提及的建議，並向組織的資料保護長（Data Protection Officer, DPO）徵詢其意見，在組織委託、設計與實施資料分析時落實個人權利與自由的保障。
馬來西亞下議院通過新商標法案馬來西亞下議院於2019年7月2日通過新的商標法案，馬來西亞商標法(Trademark Act 1976)為該國商標註冊及使用之規範，自1976年實施至今已經過多次修正。此次新修正不僅擴大非傳統商標之註冊申請，也包含集體商標的保護、商標得作為金融工具、單一國際商標申請程序及侵權補救措施等。新法修正後，除原先傳統商標(如簽名、文字、字母、數字、圖形)得以申請，允許氣味、聲音、形狀及顏色等註冊為商標。擴大保護範圍除考量國內外貿易所需，也為吸引國際企業投資馬來西亞。 另一方面，本次修正也被視為加入商標國際註冊馬德里體系(The Madrid system for the international registration of marks) 預作準備。該體系包含由世界智慧財產權組織（WIPO）管理的一項國際條約:「商標國際註冊馬德里協定有關議定書(Protocol Relating to the Madrid Agreement Concerning the International Registration of Marks)」(下稱議定書)，若申請人為有加入馬德里體系之國家國民，即可利用單一商標於該體系內之國家註冊商標，且僅得以一種語言且支付一筆費用尋求對同一商標在多國內受保護。 根據世界智慧財產權組織截至2019年統計，「馬德里議定書」已有105位成員，涵蓋121個國家，其中也包含東協大部分成員。由於東協(ASEAN)中，僅剩馬來西亞與緬甸尚未加入該議定書，故也被視為履行東協共同體之義務。