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。
Burberry是一家專門生產奢華服裝、圍巾、提袋等產品之品牌公司，於今年3月3日在Manhattan聯邦法院向以低價經營為主的TJX Cos公司提起商標侵權訴訟，因旗下TJ Maxx、Marshalls及HomeGoods商店，販售許多各式各樣之仿冒品。 Burberry以稱為” Burberry Check (Burberry格紋)”聞名，其格紋是以十字交叉設計並使用駝色、紅色、黑色及白色作為商標。並聲明其商標是著名的，且象徵Burberry是專門生產及提供高品質奢華產品的公司。此一訴訟指控TJX Cos其零售商於過去四年販售許多商標侵權之產品，如：外套、相框、polo衫、圍巾及旅行箱等。更指出TJX Cos是以試圖”吸引Burberry之目標客戶，進而造成Burberry的損失作為其獲利的來源。”然而TJX Cos之發言人Sherry Lang發表聲明，針對Burberry的指控表示”遺憾”且”並非意圖欺騙任何人，使其相信他們所購買的是Burberry的產品”。現已聯繫此爭議中所販售相關產品之零售商。 目前Burberry正尋求終止此侵權產品之販售，銷毀未授權產品，並要求TJX Cos作改善廣告聲明、三倍損害賠償及其他許多矯正措施。 於Burberry提起訴訟的同一周內，以手提袋及公事包製造聞名之公司Coach也向低價折扣零售商Kmart Corp，提起類似之侵權訴訟。
美國加州機動車輛管理局3月10日發布無人駕駛車輛管理方案無人駕駛汽車、電腦駕駛汽車或輪式移動機器人，皆屬自動化載具的一種，具有傳統汽車的運輸能力。而作為自動化載具，自動駕駛汽車不需要人為操作即能感測其環境及導航。目前無人車仍未全面商用化，大多數均為原型機及展示系統，部份可靠技術才下放至商用車型，但有關於自駕車逐漸成為現實，已經引起了很多有關於道德與法律上的討論。 無人駕駛車輛若能夠變得商用化，將可能對整體社會造成破壞性創新的重大影響。然而，在商品化之前的實際道路測試是自動駕駛車輛開發過程非常重要的一環，是否允許自動駕駛車輛實際上路測試為各地交通主管機關之職責。因此，為了保障公共安全與推廣創新，為美國加州機動車輛管理局(Department of Motor vehicles ，下稱加州DMV)便自2015年12月公布無人駕駛車輛規範草案後，歷經2016年9月的修正，於2017年3月10日正式公布無人駕駛車輛管理規範。 美國加州申請自動駕駛車輛上路測試規定係依據加州汽車法規 （California Vehicle Code）38750 中之條款 3.7所訂定，依照加州DMV規畫，在社區內和高速公路上進行測試的自動駕駛車，仍需與傳統汽車一樣，具有方向盤與煞車踏板，而且駕駛座上亦需有人隨時待命應付緊急情況發生。此外，無人駕駛車輛尚必須有人進行遠距監控，並且能在緊急情況發生時安全停靠路邊。 截至2017年3月8日，已有27家公司獲得加州DMV許可，在道路上測試無人駕駛車輛，且這些車輛迄今只造成少數事故。加州DMV公布無人駕駛車輛管理規範後，還將於2017年4月24日舉行公聽會持續蒐集意見，研擬規範修改內容，以符合實際需求。 人駕駛車輛是汽車產業未來發展的趨勢之一，我國於不久的將來亦可能面臨有無人駕駛車輛在國內進行實際道路測試的需求。然而，我國地狹人稠，交通狀況複雜，且國人守法觀念尚有加強空間，確也增添無人駕駛車輛在國內道路測試的挑戰性，以及主管機關於受理測試申請之困難度。因此，加州DMV所公布之無人駕駛車輛管理規範之後續發展，值得吾人持續關注。
美國紐約東區聯邦地區法院裁定加密貨幣屬商品交易法中的大宗商品美國商品期貨交易委員會（Commodity Futures Trading Commission ,CFTC) 在2015年09月宣布將比特幣等加密貨幣歸類為美國商品交易法（Commodity Exchange Act ,CEA）中的大宗商品（commodity），與黃金、原油或小麥的歸類一樣，受到委員會的監管，範圍包含在衍生商品契約（derivatives contract）中使用比特幣，或在州際貿易中使用比特幣為詐欺或人為操作（manipulation），自此CFTC開始追查從事加密貨幣衍生商品交易行為，卻沒有註冊的公司。 2018年01月時CFTC起訴Coin Drop Markets公司和其執行長Patrick K. Mcdonnell利用經營加密貨幣期權投資顧問公司，向投資人行銷若接受其投資建議將可獲得200%以上的報酬，卻從未於收取顧客諮詢費後提供任何諮詢服務，並接著關閉公司網站與社群媒體，該公司亦未向CFTC申請註冊，違反美國商品交易法。 對此美國紐約東區聯邦地區法院（Eastern District of New York）的法官Jack Weinstein於2018年03月06日裁定，認定加密貨幣屬市場交易時能保有一致的品質與價值的貨品（goods），具有價值保存（store of value）、金融交易（monetary exchange）的特質，且價格跟大宗商品一樣隨著人們的需求而有起伏變動，符合商品交易法對「商品」包含有形與無形的貨品、服務、權力與利益等的廣泛定義。 由於加密貨幣屬於商品交易法的適用對象，CFTC可對涉及衍生商品市場與現貨市場（Spot Market）的詐欺或操縱行為進行監管。基於以上理由，法院同意CFTC對Coin Drop Markets公司和執行長Patrick K. Mcdonnell的預防性禁制令（preliminary injunction）請求，禁止其繼續參與大宗商品交易。
美國勞動部就業培訓署發布《人工智慧素養框架》美國勞動部就業培訓署（The U.S. Department of Labor’s Employment and Training Administration，簡稱ETA）於2026年2月13日發布《人工智慧素養框架》（Artificial Intelligence Literacy Framework，以下簡稱本框架），旨在鼓勵公共勞動力系統與教育系統擴大推動AI素養（AI literacy）相關教育與培訓，為美國勞工因應AI時代之經濟與工作變遷提供方向指引，協助其培備所需核心能力。 本框架目標在支援勞動部執行《美國AI行動計畫》（Winning the Race: America’s AI Action Plan）及《美國人才戰略：為黃金時代打造勞動力》（America’s Talent Strategy: Building the Workforce for the Golden Age）兩部政策文件所揭示之任務，二者均將AI素養列為應於勞動力與教育體系全面推展之基礎性優先事項。本框架可分為三部分，第一部分提出AI素養的工作定義，並就勞工、雇主、教育與培訓提供者及州與地方機構四類受眾，分別說明框架的應用方式；第二部分界定所有勞工應具備的AI素養能力及其具體範疇與實作要求；第三部分則就培訓方案的設計與執行，提供課程規劃與推動策略的具體指引。 一、概念定義 本框架將AI素養定義為一套使個人得以負責任地使用與評估AI技術的基礎能力，並以對現代職場日益重要的生成式AI為核心。美國勞動部指出，「素養」應理解為隨著AI普及各行各業，所有勞工與學生與AI工具互動之知識與技能基準。 本框架分別針對四類受眾分別說明其應用方式。就勞工而言，現有勞工、求職者及即將進入職場之學生，可以此了解AI素養對職涯發展的意義與技能培養方向，在提升工作效能之餘開創新的職涯機會。就雇主而言，可據此建立企業內部AI素養培訓，確保員工有效且負責任地使用AI工具。就教育培訓提供者而言，可將AI素養融入現有課程，為學習者建立職場所需的核心能力。就州與地方機構而言，則可推動勞動與教育體系之AI素養培育，協助學生與求職者因應市場變遷，並回應雇主對AI人才之需求。 二、AI素養五大基本內容領域 本框架界定五大AI素養基礎內容領域，構成所有勞工應具備的能力基線。 1.了解AI原則（Understand AI Principles）：理解AI的核心概念、能力與限制，為有效應用奠定基礎。 2.探索AI用途（Explore AI Uses）：探索不同AI工具與應用情境，及其如何與人類專業知識相輔相成。 3.有效導引AI（Direct AI Effectively）：掌握如何提供適當情境脈絡與撰寫清晰提示詞，以產生有效輸出。 4.評估AI輸出（Evaluate AI Outputs）：評估AI生成結果之準確性與相關性，並了解如何對其輸出進行迭代優化。 5.負責任地使用AI（Use AI Responsibly）：以合乎倫理且安全的方式使用AI，保護重要資訊並對結果負責。 三、AI素養七大推行原則 本框架提出七大推行原則，作為培訓方案設計與執行的具體指引。 1.啟動體驗式學習（Enable Experiential Learning）：透過實際操作培養AI素養，使學習者得於真實情境中練習AI技能。 2.將學習融入情境（Embed Learning in Context）：將學習融入既有流程並結合產業特性，使學習成果更具實踐價值。 3.建立互補性人類技能（Build Complementary Human Skills）：借助AI強化人類之判斷力、創造力與問題解決能力。 4.消除學習前置障礙（Address Prerequisites to AI Literacy）：消弭AI素養學習之障礙，包括數位素養不足與寬頻網路取得的問題。 5.建立持續學習路徑（Create Pathways for Continued Learning）：提供系統性進修路徑，協助學習者提升進階AI技能並拓展職涯發展。 6.培育賦能角色（Prepare Enabling Roles）：培育管理者、輔導人員及其他於學習歷程中扮演支持角色之人員。 7.以敏捷性為設計原則（Design for Agility）：建立主動的內建機制，以隨AI能力演進迅速更新素養內容與推動方式。 面對AI時代工作型態之快速變遷，美國《人工智慧素養框架》在政策制定、勞動力轉型與AI人才系統化培育等面向所揭示之架構與策略，具有參考價值，可以供我國政府機關研擬相關政策時參考。