立法責令ISP業者留存紀錄之呼聲日益高漲
立法強制 ISP 業者記錄客戶使用狀況以供日後調查之用，此等呼聲近來日形高漲。部分行政部門官員業已表態支持此一作為；另有數位國會議員亦主張，應儘速推動聯邦層級之立法，以協助執法部門對付兒童色情（ child pornography ）問題；甚至在科羅拉多州，目前已有相關法案進入該州參議會接受審理。
立法強制業者留存資料或記錄的作法，固然對於揭發犯罪繩之以法甚有裨益，但由於可能會讓警方得以取得電郵往來、網頁瀏覽、聊天記錄等向來可能經過幾個月之後就會刪除的資料，以致隱私保障人士以及 ISP 業者普遍對此甚感憂慮。歸納而言，其理由主為以下三點：第一，何人始有權限近用相關資料，探查他人上網行為之紀錄，仍待釐清；第二，存留該等資料所需空間勢必可觀，費用究竟由誰支應，亦屬未定；最後，現行法制是否對於警方辦案確實造成障礙，同樣有待探討。
美國司法部（ the U.S. Department of Justice ）去年即已逐步開始推動相關立法，而歐洲議會（ the European Parliament ）去年 12 月審議相關條文增修，要求 ISP 業者以及電信業者就其經手傳輸之所有電子訊息以及通話，均須保存相關紀錄 6 個月至 2 年之譜，更是引發諸多關注及討論。美國眾議院（ the U.S. House of Representatives ）能源商務委員會（ the Committee on Energy and Commerce ）監控調查組（ the Subcommittee on Oversight and Investigations ）預計本月 27 日將召開另一次聽證會，持續就此議題詳加探討。
英國競爭與市場管理局(Competition and Markets Authority，簡稱CMA)於2025年9月9日發布人才競爭指引(Competing for Talent)，說明企業在勞動市場中採取何種行為可能會違反競爭法。 指引中指出三項於勞動市場中可能會違反競爭法的行為，分別是： (1)禁止挖角(no poach)：指企業同意不向其他企業招募現職員工，或同意在未經他企業許可前，接觸或招募該公司的現職員工，此一行為可能違反競爭法；惟須考量與禁止招募條款(no-solicitation clauses)之差異，禁止招募條款係為避免企業離職員工或合作企業於一定期間內直接或間接招募企業員工、客戶或其餘合作夥伴，禁止招募條款於合理必要範圍內之限制並不違反競爭法。 (2)固定薪資(wage fixing)：此為CMA近期的執法重點，指二個以上之企業就薪資及員工福利達成協議，包含薪資調漲幅度、設定薪資上限，或是依產業工會建議薪資來固定員工薪資等等。 (3)交換競爭敏感資訊(exchange of competitively sensitive information)：係指競爭對手間不應交換競爭敏感資訊，包含定價方式、商業策略等等，即使接收方未根據獲得的敏感資訊採取對應措施，提供資訊方仍被認定為違反競爭法。 上述協議不以正式或是書面之方式達成一致為必要，企業間的社交聯繫、非正式的互動或君子協議(gentleman’s agreements)均屬之，且皆可能違反競爭法，違法之企業可能會面臨全球營業總額10%的罰款、禁止參與政府採購、面臨私人損害賠償訴訟等結果。 近年勞動市場與競爭法之議題正逐漸受到重視，除了英國，美國、歐盟、日本等亦發布相關指引文件，或對違反競爭法之企業進行調查或裁罰。我國公平交易委員會目前尚未針對此議題提出明確的論述，企業於勞動市場中限制競爭之行為，究竟如何適用公平交易法或屬勞動法範疇，仍有待相關部會進一步討論，相關國際發展趨勢仍可持續觀察作為我國公平交易法制發展後續參考方向。
歐盟首例 丹麥救濟基金途徑保障遭受基改（Genetically Modified，GM）作物污染的農民歐盟執委會於11月底同意丹麥針對GM作物所提出的賠償方案（compensation scheme），這是歐盟國家中第一個透過法律途徑來保障因GM作物污染而遭受經濟損失的農民的國家。丹麥所提出的賠償方案為當非GM的作物（如有機或是傳統作物）被含有超過0.9%成份的GM作物污染，且限於標示GM與法律未要求應標示之作物有市場價差時，農民即可得到賠償。 歐盟認為賠償方案有助於基改與非基改的共存制度，目前賠償基金主要來源為種植可能導致污染的GM作物的農民所繳納之特別捐，藉由此方案更可以刺激種植GM作物的農民審慎地預防污染的發生，未來賠償基金將改為由私人保險支付。 生物科技在歐盟一直是受爭議之領域，事實上，歐洲人民反GM食品的情緒有增無減，從英國人民關切GM食品的比例逐漸爬升（從2002年的56%提高至現今的61%）即可看出端倪。此外，歐洲食品大廠Heinz與英國的大型超商也都已改用非GM的名義來當為市場銷售工具。不過，也不是所有的歐盟國家中態度都相同，歐盟所進行不下十次的支持或反對GM食品或飼料投票，英國、芬蘭和紐西蘭永遠都是投下支持GM的那一票。
英國資訊委員辦公室提出人工智慧（AI）稽核框架人工智慧（Artificial Intelligence, AI）的應用，已逐漸滲透到日常生活各領域中。為提升AI運用之效益，減少AI對個人與社會帶來之負面衝擊，英國資訊委員辦公室（Information Commissioner’s Office, ICO）於2019年3月提出「AI稽核框架」（Auditing Framework for Artificial Intelligence），作為確保AI應用合乎規範要求的方法論，並藉機引導公務機關和企業組織，評估與管理AI應用對資料保護之風險，進而建構一個可信賴的AI應用環境。 AI稽核框架主要由二大面向所構成—「治理與可歸責性」（governance and accountability）以及「AI特定風險領域」（AI-specific risk areas）。「治理與可歸責性」面向，係就公務機關和企業組織，應採取措施以遵循資料保護規範要求的角度切入，提出八項稽核重點，包括：風險偏好（risk appetite）、設計階段納入資料保護及透過預設保護資料（data protection by design and by default）、領導管理與監督（leadership management and oversight）、政策與程序（policies and procedures）、管理與通報架構（management and reporting structures）、文書作業與稽核紀錄（documentation and audit trails）、遵循與確保能力（compliance and assurance capabilities）、教育訓練與意識（training and awareness）。 「AI特定風險領域」面向，則是ICO特別針對AI，盤點下列八項潛在的資料保護風險，作為風險管理之關注重點： 一、 資料側寫之公平性與透明性（fairness and transparency in profiling）； 二、 準確性（accuracy）：包含AI開發過程中資料使用之準確性，以及應用AI所衍生資料之準確性； 三、 完全自動化決策模型（fully automated decision making models）：涉及人類介入AI決策之程度，歐盟一般資料保護規則（General Data Protection Regulation, GDPR）原則上禁止無人為介入的單純自動化決策； 四、 安全性與網路（security and cyber）：包括AI測試、委外處理資料、資料重新識別等風險； 五、 權衡（trade-offs）：不同規範原則之間的取捨，如隱私保護與資料準確性； 六、 資料最少化與目的限制（data minimization and purpose limitation）； 七、 資料當事人之權利行使（exercise of rights）； 八、 對廣泛公共利益和權利之衝擊（impact on broader public interests and rights）。 ICO將持續就前述AI特定風險領域，進行更深入的分析，並開放公眾討論，未來亦將提供相關技術和組織上之控制措施，供公務機關及企業組織進行稽核實務時之參考。
美國紐約州通過《政府自動化決策監督法》規範州政府使用自動化決策系統紐約州州長於2024年12月21日簽署《政府自動化決策監督法》（Legislative Oversight of Automated Decision-making in Government Act, LOADinG Act），用以規範紐約州政府使用人工智慧自動決策系統的方式以及相關義務，成為美國第一個通過這類法律的州。 該法所定義之「自動化決策系統」係指任何使用演算法、計算模型或人工智慧技術，或其組合的軟體，用於自動化、支援或取代人類決策；這類系統亦包括應用預定義規則或機器學習演算法進行資料分析，並在自動產生結論、建議、結果、假設、預測。 針對政府使用自動化決策系統之情形，《政府自動化決策監督法》有三大重點：人類監督、影響評估以及資訊揭露。 一、人類監督 州政府在提供社會福利資源或其他可能實質影響人民權益與法定權利的業務時，除非是在「有意義的人工審查」下進行操作，否則不得使用自動化決策系統。同時，此法也強調，州政府亦應確保其員工現有權利不會受到自動化決策系統的影響，例如不得因此受到解雇、調職或減薪等。 前述有意義的人工審查，係指對自動化決策流程進行審查、監督及控制的工作人員，必須是受過訓練、對該系統有一定之了解且擁有權力干預、變更系統最終決策的人。 二、影響評估 州政府如欲使用自動化決策系統，應進行影響評估且每兩年應至少重新評估一次；系統在進行重大更新前，也應重新進行影響評估。若評估發現系統產生歧視性或有偏見的結果，機關必須停止使用該系統及其生成的資訊。 影響評估的項目除了性能、演算法及訓練資料外，亦應進行準確性、公平性、偏差歧視、以及個人資料安全等相關測試。 三、資訊揭露 影響評估需在系統實施前至少30天提交給州長與州議會，並在相關機關的網站上公布；僅機關在特殊情況下（例如涉及公共安全考量），州政府可針對報告揭露之資訊進行必要的刪改，但必須說明做出此決定的原因。此外，州政府亦需於本法通過後向州議會提交報告，說明包括系統描述、供應商資訊、使用開始日期、用途、人類決策的支持或取代情況、已進行的影響評估摘要等。 本法強調對人工智慧技術的審慎應用，特別關注其對勞工權益的影響。該法明確規定，禁止在無人類監督的情況下，使用自動化系統進行失業救濟或育兒補助等福利的審核決策，並保障州政府員工不因人工智慧的實施而減少工作時間或職責。此類規定在現行立法中較為罕見，顯示出立法者對勞工權益的高度重視。該法的實施效果及影響，值得未來持續保持關注。