Like or Not！德國地方法院針對facebook「讚」按鈕功能之判決
日前有新聞報導，google將推出「+1」按鈕功能，用戶可以點擊該按鈕，向好友推薦特定的搜尋結果，市場上普遍預測google新增此「+1」按鈕功能，主要是用來跟facebook「讚」按鈕（Like Button）競爭。facebook「讚」按鈕功能已成為時下潮流新用語，諸如「給你一個讚」；而且還可以將facebook「讚」按鈕安裝在個人的部落格網頁、文章中。惟facebook的這項功能，一直以來也存在著侵害用戶個人隱私之疑慮。
德國柏林地方法院於今年（2011）03月14日針對facebook「讚」按鈕功能作出一則判決（LG Berlin, Beschluss vom 14.03.2011 - 91 O 25/11）。本案被告經營一項與原告相同的電子商務業務，並在其線上商店網頁中，安裝facebook「讚」按鈕（Gefällt-mir-Button）功能。判決中指出，安裝facebook「讚」按鈕，須運用facebook內建框架（iframe）語法，一旦安裝後，只要是登錄facebook的用戶，同時瀏覽被告網頁時，即使未點擊被告網頁上的「讚」按鈕，用戶的使用記錄都會回傳至facebook。但被告網頁上並未刊登任何有關提醒用戶注意該項資料蒐集、回傳之訊息。
原告因而主張，被告未盡到告知用戶有關個人資料蒐集、加工資訊之義務，已經違反電信服務法（Telemediengesetz，以下簡稱TMG）第13條規定，因而構成不正競爭防止法（Gesetz gegen den unlauteren Wettbewerb，以下簡稱UWG）第4條第11款規定之不允許交易行為。UWG第4條第11款規定「違反本質上涉及交易相對人（Marktteilnehmer）之利益的市場行為（Marktverhalten）有關之法律規定，亦屬於不允許的交易行為（unlautere geschäftliche Handlungen）。」
柏林地方法院認為，TMG第13條本質上係與個人資料保護有關之規定，與涉及交易相對人之利益的市場行為無關，故本案無UWG第4條第11款規定之情形，與不正競爭行為無關，原告之主張因欠缺請求權基礎而敗訴。
然而，值得注意的是，本案法院並未進一步針對被告行為是否違反TMG第13條「有關個人資料保護」之規定提出其見解。TMG第13條係依據「歐盟1995年個人資料保護指令」轉換而來，TMG第13條規定，若網站涉及個人資料的蒐集、加工行為，電信服務提供者（Diensteanbieter）有義務明確告知用戶相關訊息（包括明確告知用戶其可隨時撤回許可相關資料蒐集之表示等）。
爰此，被告於個人網頁安裝facebook「讚」按鈕功能，卻未告知用戶個人資料蒐集、加工之相關訊息，是否違反TMG第13條規定之告知義務，尚有待上級審加以定奪。而判決出爐後，也有專家建議，為避免有侵害個人資料之虞，在社群網站安裝facebook「讚」按鈕時，宜加註個人資料處理、保護之相關聲明。
日本內閣於2018年6月15日決議組成跨部會之統合創新戰略推進會議，並於2019年3月29日發布AI戰略，其中的倫理面向為以人為本之AI社會原則(下稱AI社會原則)，希冀藉有效安全的活用AI，推動「AI-Ready 社會」，以實現兼顧經濟發展與解決社會課題的「Society5.0」為最終目標。 為構築妥善應用人工智慧的社會，AI社會原則主張應尊重之價值理念如下： (一) 尊重人類尊嚴的社會：AI應作為能激發人類發揮多樣能力和創造力的工具。 (二) 多元性和包容性的社會（Diversity & Inclusion）：開發運用AI以共創多元幸福社會。 (三) 永續性的社會（Sustainability）：透過AI強化科技，以創造能持續解決社會差距與環境問題的社會。 而AI社會原則核心內容為： (一) 以人為本：AI使用不得違反憲法或國際保障之基本人權。 (二) AI知識（literacy）教育：提供必要的教育機會。 (三) 保護隱私：個人資料的流通及應用應妥適處理。 (四) 安全確保：把握風險與利益間之平衡，從整體提高社會安全性。 (五) 公平競爭確保：防止AI資源過度集中。 (六) 公平性、說明責任及透明性任。 (七) 創新：人才與研究皆須國際多樣化，並且建構產官學研AI合作平台。
日本內閣閣議決定朝向實現數位社會之重點計畫日本內閣於2021年6月18日閣議決定《朝向實現數位社會之重點計畫》（デジタル社会の実現に向けた重点計画）。本計畫係為使2021年9月數位廳正式設立後，得迅速依《數位社會形成基本法》（デジタル社会形成基本法）第37條第1項制定重點計畫，而將目前施政上須納入考量之項目事先制定為重點計畫。 本計畫重點措施摘要如下： 整備並普及化數位社會所需之共同功能，包含普及My Number Card、推動利用My Number，與Gov-Cloud政府雲端服務平台等。 徹底改善行政服務之使用者體驗與使用者介面，實現以國民為對象之服務。 推動《綜合資料戰略》（包括的データ戦略），促進資料流通與活用。 培養優秀數位人才，並延攬民間人才至行政機關。 為活用新技術進行籌措，並推動制度改革。 確保網路可及性（アクセシビリティ），減少數位落差。 確保網路安全與個人資料保護，防範使用資通訊技術之犯罪行為。 推動普及高度資通訊環境，與高效能運算之研究開發及測試實驗。 定期召開數位社會推動會議幹事會（デジタル社会推進会議幹事会（仮称），此為暫定），檢驗政策實施狀況。
淺談美國行動健康服務應用程式之管理規範 合成資料（synthetic data）「合成資料」（synthetic data）的出現，是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料，或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下，透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式，讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用，透過這個方法，資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下，使合成資料所訓練出來的分類模型（classifiers）不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中，最熱門的研究為運用「生成對抗網路」（Generative Adversarial Network, GAN）形成合成資料（亦有其他生成合成資料之方法），生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」（generator）與辨識網路（discriminator）對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果，使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料，也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室（Defense Science and Technology Laboratory, DSTL）於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告，此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司（BAE Systems）的應用智慧實驗室（Applied Intelligence Labs, AI Labs）執行「後勤科技調查」（Logistics Technology Investigations, LTI）計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一，探討在隱私考量下（privacy-preserving）「合成資料」當今技術發展情形，並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出，資料的種類多元且面向廣泛，包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等，針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同，也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估；報告指出，目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法，建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。