Google新版桌面搜尋工具引發隱私權顧慮
但是倡導網路隱私權的團體Electronic Frontier基金會卻表示憂慮。由於新功能可能會讓駭客更容易盜取用戶個人資料，用戶的個人隱私將面臨更大的威脅。該基金會律師Fred von Lohmann認為，使用者應重視個人資料被放在Google伺服器上可能產生的問題，這比便利性更為重要。因為使用時若未花時間處理功能選項和設定問題，它將可能導致個人資料諸如納稅、醫藥和財物紀錄，以及其他文字檔案等資料外洩。
英國電信管制機關Ofcom宣布，所有固網與行動電話業者將必須提供更為先進便利的「文字中繼服務（Text Relay Service）給所有聽力或語言障礙的民眾使用。文字中繼服務使聽力或語言障礙民眾能透過電話或文字電話（TextPhone）等設備而能與他人溝通，這項決定意味著所有的手機用戶將有機會獲得一個「下一代（next generation）」文字中繼服務，各種設備將能夠輔助身障者以更快、更流暢的交談速度與他人溝通。 Ofcom在經過文字中繼服務的審查研究後發現，目前的中繼系統以助理作為通話雙方的中介，進行語音與文字的轉換，反之亦然。然而研究發現，通話者對於對話速度的即時性與情感表達的完整性有提昇的需求，現在的系統通話的速度很慢，因為呼叫者只能輪流說話或輸入文字，無法即時快速如正常人一般的溝通。 因此Ofcom決定下一代文字中繼服務，在未來的18個月內將提供顯著的改進，包括： 語音雙向並行傳輸，透過網際網路的連接，允許通訊雙方可隨時插嘴，而無須等到一方的對話結束傳輸。如此將使交談雙方對話流動更快，有更自然的結果，新的服務也將支援更多種類的設備。為了達成這些改進，Ofcom將與產業、身障團體代表進行合作，探討當前和未來中繼服務所需語音辨識技術的精確度和速度的發展。Ofcom也將要求電信業者在未來提供視訊中繼服務，以確保身障者可以使用可靠的、先進的各種中繼服務，以幫助他們更容易溝通。
「你在哪裡？ 我正在看著你！！ 談行動定位服務與隱私權保護」 關於軟體產品的智慧財產權保護建議近期軟體產品(特別是演算法)的智慧財產權保護受到各界廣泛注意，2022年12月美國實務界律師特別撰文對此提出相關智財權保護建議。軟體產品通常涉及演算法，指由人工智慧(AI)和分析組成，用於解決特定問題的一組規則。專利通常被企業預設為保護技術產品的最佳形式。 然而在2014年，美國最高法院在Alice Corp. v. CLS Bank International一案中可以發現將軟體申請專利保護可能存在風險，如：（一）軟體可能被認為是抽象概念(abstract ideas)，非專利適格標的，而無法受專利法保護；（二）通常不易主張專利權，或可能在訴訟過程中因舉證責任造成機密資訊揭露等風險。因此該文作者認為難以受專利法保護之演算法、用於基於機器學習或訓練模型的資訊和資料集等軟體資料，亦可考慮透過營業秘密來保護，並提出以下營業秘密管理的建議： 1.員工教育訓練：建議企業可在僱傭的各階段(僱傭時、每年、終止時)採行相關措施、訓練，以減少營業秘密的竊用，及防止未來員工抗辯不知道該資訊是營業秘密。 2.機密標示：建議企業透過此階段審視組織對於機密文件之界定，再透過機密標示配合存取權限設定，協助企業控管與防止機密外流。 3.執行：瞭解需要受管理的營業秘密是什麼以及其為何重要。 4.監控和衡量員工參與度：建議企業採取相關監測機制檢視員工活動，及早發現離職動向與管控營業秘密資訊。 5.避免資訊揭露：建議企業應確保在向消費者或客戶行銷的過程中不洩露營業秘密，或至少採取相關保護措施，如簽訂保密契約。 6.確保資料安全：建議企業可建置網路安全策略、設置密碼、存取限制、外部設備使用下載或儲存限制等管控措施。 綜上所述，對於從事軟體開發的企業，除以專利保護產出成果外，還可從技術本質、後續是否容易主張、是否適合公開等面向，評估搭配營業秘密保護成果。並在選擇以營業秘密保護成果時，採行相關的管理措施避免營業秘密外洩而造成企業損失，包括：劃定需管理的營業秘密、制定員工教育訓練與相關管制措施，如機密標示、權限控管，並可搭配預警機制以便能夠即早發現異常。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
IBM提出「人工智慧日常倫理」手冊作為研發人員指引隨著人工智慧快速發，各界開始意識到人工智慧系統應用、發展過程所涉及的倫理議題，應該建構出相應的規範。IBM於2018年9月02日提出了「人工智慧日常倫理」（Everyday Ethics for Artificial Intelligence）手冊，其以明確、具體的指引做為系統設計師以及開發人員間之共同範本。作為可明確操作的規範，該手冊提供了問責制度、價值協同、可理解性等關注點，以促進社會對人工智慧的信任。 一、問責制度（Accountability） 由於人工智慧的決策將作為人們判斷的重要依據，在看似客觀的演算系統中，編寫演算法、定義失敗或成功的程式設計人員，將影響到人工智慧的演算結果。因此，系統的設計和開發團隊，應詳細記錄系統之設計與決策流程，確保設計、開發階段的責任歸屬，以及程序的可檢驗性。 二、價值協同（Value Alignment） 人工智慧在協助人們做出判斷時，應充分考量到事件的背景因素，其中包括經驗、記憶、文化規範等廣泛知識的借鑑。因此系統設計和開發人員，應協同應用領域之價值體系與經驗，並確保演算時對於跨領域的文化規範與價值觀之敏感性。同時，設計師和開發人員應使人工智慧系統得以「了解並認知」用戶的價值觀，使演算系統與使用者之行為準則相符。 三、可理解性（Explainability） 人工智慧系統的設計，應盡可能地讓人們理解，甚至檢測、審視它決策的過程。隨著人工智慧應用範圍的擴大，其演算決策的過程必須以人們得以理解的方式解釋。此係讓用戶與人工智慧系統交互了解，並針對人工智慧結論或建議，進而有所反饋的重要關鍵；並使用戶面對高度敏感決策時，得以據之檢視系統之背景數據、演算邏輯、推理及建議等。 該手冊提醒，倫理考量應在人工智慧設計之初嵌入，以最小化演算的歧視，並使決策過程透明，使用戶始終能意識到他們正在與人工智慧進行互動。而作為人工智慧系統設計人員和開發團隊，應視為影響數百萬人甚至社會生態的核心角色，應負有義務設計以人為本，並與社會價值觀和道德觀一致的智慧系統。