AT&T 控告資料掮客非法竊取客戶通話紀錄
AT&T 並未於訴狀中明確地列出被告的名字，表示目前必須利用電腦郵件以及電腦 IP 位址來確認被告為哪些人， AT&T 宣稱一旦這些資料掮客經鑑定被確認後，除了賠償 AT&T 的損害之外，還須償還其販賣資料所獲得的不法利益。
PrivacyToday.com 網站的總裁表示，「買資料的人無處不在，但只有少數的人會非法竊取客戶資料，而這少部分的人大多都可以被追蹤的到。」
這並非唯一的案例，未來將會有越來越多相似的問題產生。被竊取的資料不僅僅只有電話紀錄，還有銀行、醫療或其他個人敏感資料，每分每秒都有人在想著如何取到私密資料並從中獲得不法利益。目前州及聯邦已經考慮立法，將有關電話紀錄的欺騙行為判定為不法行為。
英國衛生部(Department of Health)於5月21日公布新的國家衛生政策，政策中指出，未來將建立資料庫，透過建設完善醫藥資訊之流通分享機制可改善對於病患之醫療服務以及促進學術研究之發展，當局承諾將採取適當之保護措施以妥善保護當事人之個人資料。然而，該政策同時亦承認對於病患資料匿名化之措施仍可能侵害當事人之隱私權。 當局指出，為了保護當事人之權益，將個人資料匿名化實屬必要，然而，對於醫療院所而言，縱使已經將個人資料匿名化，但透過其他相關資訊包含年齡、性別、血型、身高或者體重等，仍可能間接識別出當事人之個人資料。 衛生部重申建立資料庫分享當事人之個人醫療資料將可有效促進學術研究之發展，但將會透過當事人同意以及確實匿名化之機制保護當事人之個人資料。另外，衛生部於該政策中指出未來將要求英國之醫療機構必須於內部建立系統，使患者、當事人可有管道查詢其留存於資料庫之資料。 英國之隱私保護專員指出，由於此政策涉及敏感性個人資料之蒐集，所以其針對衛生部之政策規畫將持續關注，以確保當事人之隱私權。
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。
美國司法部與聯邦貿易委員會聯合發布新「垂直合併指引」美國司法部 （Department of Justice, DOJ）與聯邦貿易委員會（The Federal Trade Commission, FTC）於2020年6月30日發布新的「垂直合併指引（Vertical Merger Guidelines）」，其為美國司法部與聯邦貿易委員會首次針對垂直合併所發布之共同指引，且為自司法部1984年「非水平合併指引（Non-Horizontal Merger Guidelines）」頒布以來，首次針對垂直合併之重大修正，內容旨在概述聯邦反托拉斯主管機關如何評估垂直合併之競爭效應、以及該等合併是否符合美國反托拉斯法。 本指引所適用之合併態樣包括嚴格垂直合併（於相同供應鏈之不同階段的公司或資產之合併）、斜向合併（diagonal mergers）（於競爭供應鏈之間之不同階段的公司或資產之合併）、以及於互補合併（mergers of complements）時所會產生之垂直議題。其描述主管機關用於判斷垂直合併之反競爭與促進競爭效果之分析架構。 於反競爭效果分析之單方效果方面，其提出可能之類型包括封鎖與提高競爭對手成本（Foreclosure and Raising Rivals’ Costs）、影響競爭之敏感資訊的近用（Access to Competitively Sensitive Information）；於反競爭效果分析之共同效果方面，其指出垂直合併可能會透過鼓勵合併後相關市場中各公司間之協調互動（coordinated interaction）來減少競爭並傷害消費者。 於促進競爭效果分析方面，其著重於針對消除雙重邊際化（elimination of double marginalization, EDM）之分析，因垂直合併通常透過EDM使消費者受益，而傾向於可減少對競爭造成損害之風險。主管機關可以獨立依一切可得之證據來量化EDM之效果，其通常會檢驗被併購後可自給自足之效果，相較於若未被併購時需從獨立供應商購買之情況下所可能節省之成本，作為對於EDM效果之驗證。 藉由此指引之發布，可為主管機關對於垂直合併之評估與分析方式提供了透明度，而有助於為企業界、律師界、與執法者提供更多之可預測性。
歐盟食品管理局擬建立風險評估外部專家資料庫近年來，由於(European Food Safety Authority, 簡稱EFSA)對GM產品之管理並未能進行足夠之科學分析，同時，亦過份仰賴業者所提供之數據資料等原因，而造成歐盟某些會員國家對EFSA所作出之評估報告於公正及客觀性方面產生質疑；甚至，歐洲食品業者亦對目前EFSA是否將會因為專家人力不足而導致整體風險評估能力下降之問題表示關切。一位EFSA官員指出：我們需要更多科學專家來協助處理與風險評估有關之事務。 其次，隨著各界因對GMO產品不當之批判與歐洲整體食品安全評估工作量增加等因素，EFSA於日前決定，欲透過建立一外部專家資料庫(External Expert Database)，來協助其風險評估工作之執行並促進評估專家招募過程之透明化，以達成免除外界對於歐洲食品安全評估過程疑慮之目的。不過，這些將提供協助之專家，並不會因此而真正成為EFSA科學評估小組成員(其將被視為是由人民主動對該小組執行評估工作提供協助)。除EFSA擬徵求歐盟境內專家學者外，未來其亦將邀請歐盟以外其他國家並在該領域為重要研究先驅之專家提供協助，以增加風險評估之品質與客觀性。 再者，綠色和平組織歐洲發言人Mark對於EFSA現階段執行之工作狀況也表示意見並指出：目前EFSA是在一種配備不良(ill-equipped)之狀態下，來勉強執行其所執掌之事務；不過，更讓人感到憂心者，則是由EFSA科學評估小組所做出科學性之意見，於不同會員國家間或於歐盟以外其他國家其是否仍將會被完全採納之問題。有鑒於此，相關人士認為：應再次強化EFSA於風險評估方面之能力！ 最後，一位非政府機組織專家也提醒：僅單純地透過專家庫之建立，其實，並不能圓滿地解決當前EFSA於決策機制中所遭遇之困難；而只有當EFSA在未來欲邀請外部專家提供協助與支援時，一併將資金及相關政策配套措施納入考量後，才是此問題真正解決之道。