美國國會議員（Patrick Leahy）提案（PROTECT IP Act）封鎖違反智慧財產權的非法網站
美國國會議員日前提案，擬立法對抗違反智慧財產權的非法網站。該法案（Preventing Real Online Threats to Economic Creativity and Theft of Intellectual Property Act, 或稱PROTECT IP Act）主要係針對侵害智慧財產權的非法網站，擬賦予美國司法部或著作權人，可向法院聲請於網路上封鎖該網站，或者不讓其在搜尋引擎上顯示，亦即讓該非法網站從網路徹底消失。同時，經營網路金流的業者以及網路廣告商，也不得再提供服務給予這些違反智慧財產權或者是販售贗品的非法網站。
該法案明確的規定，舉凡與非法網站相關的資料、數據、索引、超連結等，皆需從網際網路上移除。亦即，美國人民在網路上將不會再看到這些非法網站的任何資訊，若該法案通過，將連帶影響到Google、Yahoo等搜尋引擎的實務運作。有反對者指出，此舉將使得美國政府可以決定美國人民在網路上應該看什麼內容，因此戲稱該法案為網路審查法案（Internet censorship bill）。
網路巨擘Google執行長（Eric Schmidt）也於今年5月中聲明反對該提案，認為該提案已經嚴重侵害言論自由。執行長Eric Schmidt表示，美國政府試圖以立法手段解決複雜的網路侵權爭議，以立法封鎖、移除非法網站所有資料，跟中國限制網路言論自由的方式如出一轍。
目前該法案尚未通過，已出現不少反對聲浪，財產權以及言論自由同樣是憲法上保障的權利，究竟應如何在保障著作財產權人與言論自由間取得平衡，該法案未來發展值得密切注意。
美國證券交易委員會（The Securities and Exchange Commission，以下簡稱SEC）於2018年11月8日發出聲明，依據1934年的證券交易法（下稱證交法）第21C條對EtherDelta 創辦人Zachary Coburn 提起訴訟，並做出要求其停止交易之禁止令。 EtherDelta 乃為一線上交易平台，允許買家和賣家在其平台上交易「以太幣」和其他虛擬貨幣。其平台特徵有： 提供平台，促成虛擬貨幣交換 EtherDelta之網站提供一線上平台予買賣雙方，對經過平台認證的虛擬貨幣進行交易，促成虛擬貨幣交換。於網站成立之一年半中，其促成了360萬筆訂單。 以智慧合約自動驗證進行交易 EtherDelta以智慧合約（smart contract）維持網站運作，其智慧合約檢查用戶發出之訊息是否有效，於確認買賣雙方帳戶都有足夠資金後，自動進行交易。 提供資訊且對用戶資格未設限 EtherDelta於網站上提供虛擬貨幣之資訊，以及個別虛擬貨幣之每日交易量，同時於網站上顯示前500筆買方和賣方之交易資訊，以價格和顏色進行分類。而其對於成為網站用戶之資格並無限制。 SEC於本案中認為，EtherDelta並未註冊成為證券交易所，卻執行與證券交易相關之業務，已違反證交法，其論述理由為： EtherDelta平台上之虛擬貨幣屬於證券性質 本案SEC使用Howey Test—美國聯邦最高法院於1946年在SEC v. W. J. Howey Co. 一案中所確立之測試要件，來判斷是否符合證券。由於用戶以金錢購買虛擬貨幣，該金錢投資行為建立共同事業，且具有藉由他人努力而獲利之期待，故屬於證券性質之虛擬貨幣。 EtherDelta性質上為交易所，但未為註冊 EtherDelta 作為平台聚集大量投資人，並以智慧合約促成買賣雙方進行虛擬貨幣交換，已屬於實現證券交易之行為，具有證交所功能，故於不具有豁免情形下，其未註冊已違反證交法第5條規定。 本案就SEC之主張，EtherDelta並未為否認或承認之表示，但同意該禁止交易之命令，並同意支付SEC行使歸入權之30萬美元及其他判決前利息和罰款。 觀察目前美國對於虛擬貨幣買賣行為之監管，並無立專法規範，僅以證交法為準則，就個別虛擬貨幣之性質以Howey Test為檢驗，個案認定是否屬於證券。倘若屬於證券，則對於進行交易之平台課予證券交易所之責任，而對於虛擬貨幣而言，被認定為證券勢必被課予義務俾利增加投資人之保障，可能增加公開度及透明度，然其快速籌資之功能亦可能有所減損，SEC對於虛擬貨幣之監管影響與成效均值得繼續觀察之。另外，SEC曾於2017年7月25日針對The DAO做出一調查報告，其於報告中認為證券型之虛擬貨幣需要受到監管，從而本案作為DAO報告之後被裁罰之虛擬貨幣交易平台首例，有其作為里程碑之重要意義。首先其確立了SEC自DAO報告之後對於證券性質虛擬貨幣需監管之見解，再者表達SEC認為就算採用去中心化、分散式節點之方式進行證券交易，同樣屬於證交法所稱之「證交所」，不因此而豁免監管。
美國參議院司法委員會通過草案 擬規範學名藥給付延遲訴訟和解協議為禁止藥廠間持續利用「給付遲延和解協議」(pay-for-delay settlements)來延遲低價學名藥品上市，美國參議院司法委員會(Senate Judiciary Committee)，日前已表決通過由參議員Herb Kohl 所提之「保障低價學名藥品近用法草案」 (Preserve Access to Affordable Generic Drugs Act 【S. 369】)，並已提交兩院，進行後續之討論及審查。而就該新法草案內容，大致上，是為解決品牌藥廠因採逆向給付(Reverse Payment)和解協議以阻礙學名藥品上市時，將帶來長期用藥與醫療成本增加等問題之目的而設。 而就前述所提及之訴訟協議模式來說，原則上，在品牌藥商為解決藥品專利訴訟問題之前提下，透過給付學名藥品廠商數百萬美元報酬(即補償金)之方式，來做為換取學名藥廠同意並承諾願將該公司學名藥產品延緩上市條件之對價，並藉此以保存系爭藥品原先既存之市場利潤。而對此類將嚴重影響大眾日後近用低價藥品權益之和解協議，美國聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission；簡稱FTC)業已於近期內，作出完整之分析報告，其指明，若政府能終止此類和解協議，除將可於往後十年間，可為聯邦政府減低近120億美金之預算支出外；同時，亦可為民眾節省下近350億美金之醫療成本。 此外，由於受FTC該份分析報告之影響，於先前司法委員會之表決過程中，委員對此類訴訟和解所採之態度，也產生重大轉變，亦即，其從最初肯認可提出充分證據並證明將不會損及正常藥廠間競爭之和解協議，轉而改為，應嚴格限制此類訴訟和解協議之產生；同時，為嚇阻藥廠間給付遲延訴訟協議之達成，於此項新法草案中，亦新增相關處罰之規定。 最後，參議員Kohl強調：「一旦此項草案通過，除將可終結過往那些罔顧消費者權益之不當競爭行為外；從長期影響之角度來看，該法案亦可為公眾省下每年約數十億美金之用藥花費」。。
德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南（Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen），旨在提升企業數位化與社會責任，並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議： 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時，必須將影響評估列入開發流程，並列為公司應遵守的道德倫理守則，以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義，企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息，並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此，企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下，可能會增加理解性和可追溯性難度，但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中，應特別關注並進一步討論。另外，透過教育及使用說明協助及控制功能，教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段（演算法，機器學習，AI）。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外，應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外，例如透過幫助頁面，儀表板或部落格，解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策，使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施，使用戶理解是否及如何使用相關演算法，此可能包括使用自動化決策，使用特定資料組和使用技術的目的，亦即使用戶對演算法，機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估，目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言，將可帶來巨大的利益，因此應該充分利用。例如，人工智慧可降低語言障礙，幫助行動不便的人可更加獨立自主生活，改善醫療診斷，提升能源供應效率，甚至是交通規劃和搜索停車位，都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展，應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間，同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要，但應兼顧受影響者的利益，並與廣大公眾利益找出妥協平衡點，且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時，應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如，可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分，必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同，資料不完整或錯誤，將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭，如果可能的話，只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此，確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況，特別是在自我學習系統中資料引入的標準，並根據錯誤來源進行檢查，且儘可能全面記錄，針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法，機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要，在開發預期用途的演算法時必須納入考量，對員工應針對道德影響進行培訓，並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題，並特別注意資料饋送，以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程，例如在車輛的自動控制或醫療診斷中，應設計成由責任主體保留最終的決策權力，直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任，並非透過對方法的無條件追踪來實現，而是經過仔細測試，學習和記錄來實現
英國將以NHS基因體醫學服務續行十萬基因體計畫英國政府所提出的「10萬基因體計畫（100,000 Genomes Project）」將於2018年底達成目標，而將以NHS基因體醫學服務（NHS Genomic Medicine Service）作為續行計畫，以促進個人化醫療的發展。 NHS基因體醫療服務的目的在於促進罕見疾病與癌症的診斷以及患者治療的效率，並預期在未來5年達到五百萬組基因定序，以提供具備全面性（comprehensive）以及公正性（equitable）的基因檢測。為達此目的，NHS基因體醫療服務包含5個主要內涵：連結基因體研究中心以成立國家基因體實驗室服務（national genomic laboratory service）、新的國家基因體實驗室檢測文庫（new National Genomic Test Directory）、全基因體定序的相關規範，並與英國基因體公司（Genomic England）合作開發資訊基礎設施（informatics infrastructure）、臨床基因體醫學服務（clinical genomics medicine services）以及發展基因體醫學中心服務（Genomic Medicine Centre service）、NHS負擔統合性的監管職責。 在以NHS基因體醫療服務作為續行計畫的狀況下，若合格的研發人員欲以患者的基因資料進行新藥或是新治療方式的開發需事先取得患者的同意。另外，從2019年開始，全基因定序將被納入特定患者的治療過程中，如罹患特定罕見疾病或具有治癒困難性的成年患者以及所有患有嚴重疾病的孩童患者，以加速疾病的診斷以及減少侵入性治療的次數。