L'oreal v. eBay：歐盟法院判決網路平台交易業者應負商標侵權責任
有關在網路販售仿冒品所透過之網路交易平台業者是否應負法律責任之問題，歐盟法院（Court of Justice of the European Union）於2011年7月12日針對L’oreal v. eBay案作出判決，認為如eBay之網路交易平台業者應為平台使用者之商標侵權行為負責。
國際知名化妝品品牌L’oreal 於2007年對eBay提出多項商標侵權之控訴，L’oreal認為eBay沒有適當的管控阻止其交易平台使用者之商標侵權行為，其包括在交易平台上販售仿冒品及非賣品，進行平行輸入販售非給歐盟市場流通之商品給位在歐盟會員國之人，以及購買網路關鍵字廣告協助交易平台使用者找到仿冒L’oreal品牌之商品，但eBay認為其適用歐盟電子商務指令（EU E-Commerce Directive）下之有關網路服務業者之免責條款。
歐盟法院之判決認為，網路交易平台業者若有扮演主動的角色，對仿冒商品之販售資料有掌控或知曉，則歐盟電子商務指令之免責條款應不適用，另外，若網路平台交易業者雖然沒有扮演主動的角色，但知道在其交易平台有商標侵權之販售行為但並沒有採取任何阻止行動，則網路平台業者也無法享有上述之免責權。同時，歐盟法院也認為各國法院應可以要求網路交易平台業者採取動作停止及防止交易平台使用者之侵權行為。
印度競爭委員會（Competition Commission of India, CCI）於2022年10月19日以違反競爭法（Competition Act）第3條及第4條規定，涉嫌協議限制競爭與濫用市場地位，分別對兩家網路旅行社（online travel agents, OTAs）—MakeMyTrip India Private Limited和Ibibo Group Private Limited（合稱MMT-Go）裁罰22.348億及16.888億印度盧比（約為2600萬和2029萬美金），並要求MMT-Go修改與合作飯店之間的「廣義平價義務條款」，CCI認為「廣義平價義務條款」可能會限制競爭，具有市場地位的業者施行可能造成壟斷，需要個案認定是否違反競爭法。MMT-Go向國家公司法上訴法院（National Company Law Appellate Tribunal, NCLAT）提起救濟，NCLAT於2023年2月23日宣布將對CCI的裁罰進行審理，預計於4月11日舉行庭審。 「平價義務條款」在OTAs和合作飯店間相當常見，是為了要解決搭便車問題，防止飯店從中獲取不公平利益，而平價義務條款分成「狹義」與「廣義」。「狹義平價義務條款」禁止飯店在飯店自身網站以更好的價格與條件進行銷售，因只限制飯店在本身銷售管道的條件，並不影響OTAs之間的競爭。而「廣義平價義務條款」則禁止飯店在其他銷售管道以更好的價格和條件進行銷售，此將減少OTAs之間的競爭。當具有市場地位的OTAs與飯店簽訂「廣義平價義務條款」，因其更為低廉的價格與市場地位，其競爭對手無法與之公平競爭，可能產生壟斷。 此外，歐盟可能有同樣的看法，歐盟委員會於2022年5月新修訂「垂直集體豁免規則」（Vertical Block Exemption Regulation, VBER）將廣義平價義務條款從豁免範圍中刪除，但仍豁免狹義平價義務條款。因為廣義平價義務條款可能限制競爭或造成壟斷，印度與歐盟對於廣義平價義務條款已經做出限制，可能是未來競爭法的國際趨勢，可以作為我國未來相關法規調適之參考。
美國網路安全聯盟提出網路安全策略建議報告美國網際網路安全聯盟（Internet Security Alliance，ISA）日前公佈一份新的報告，期使歐巴馬政府之「網路空間政策檢討」（Cyberspace Policy Review）能更進一步的落實。 網路安全聯盟主席Larry Clinton指出：「ISA對歐巴馬政府的網路安全政策表示支持，而目前民間機構需要設計一套規範，去落實ISA與政府對於網路安全重要議題共通之協議。本次所提出的報告，就是為了要提供能解決此一關鍵問題的架構。」 此份報告之標題為「利用ISA之社會契約模型執行歐巴馬政府之網路安全策略」（Implementing the Obama Cyber Security Strategy via the ISA Social Contract Model），而此報告強調必須重視網路安全的經濟意義。 Clinton認為，一旦討論到網路安全議題，會發現所有的經濟因素都對攻擊者有利，攻擊者總是能以簡單、成本低廉之攻擊方式得到巨大的利益。相對地，防守者（網路使用者）卻往往要付出高昂的成本。需要防護的領域太廣，而投資的回收通常很有限。必須從經濟的角度去平衡考慮成本與回收，才能建立具實效性且持續穩固的網路安全系統。 此份報告包含下列事項之架構：1.在商業計劃層面，創設政府與民間機構的合作夥伴關係，以強化網路安全；2.提出關於網路安全的國際議題；3.維持全球IT產業供應鏈的安全；4.建立新式資訊分享範例。 上述架構均依循ISA之網路安全社會契約模型，此一模型是源自於20世紀早期美國政府為了提供民間企業電信與電力服務，所成功建立之夥伴關係。
談電磁紀錄證據定義與方法－比較加拿大電子證據統一法與我國刑事訴訟法相關規定 世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件，期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧世界衛生組織（World Health Organization, WHO）於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」（Regulatory considerations on artificial intelligence for health）文件，旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧，發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素： （1）文件化與透明度（Documentation and transparency） 開發者應預先規範（pre-specifying）以及明確記錄人工智慧系統（以下簡稱AI系統）之預期醫療目的與開發過程，如AI系統所欲解決之問題，以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項，並建議以基於風險之方法（Risk-based approach），根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 （2）風險管理與AI系統開發生命週期方法（Risk management and AI systems development lifecycle approaches） 開發者應在AI系統生命之所有階段，考慮整體產品生命週期方法（total product lifecycle approach），包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外，須考慮採用風險管理方法（risk management approach）來解決與AI系統相關之風險，如網路安全威脅與漏洞（vulnerabilities）、擬合不足（underfitting）、演算法偏差等。 （3）預期用途、分析及臨床確效（Intended use, and analytical and clinical validation） 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄，將用於建構AI系統之訓練資料集組成（training dataset composition）之詳細資訊（包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等）提供給使用者。此外，可考慮透過一獨立資料集（independent dataset）之外部分析確效（external analytical validation），展示訓練與測試資料以外之效能，並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後，於AI系統之上市後監督與市場監督階段，可考慮進行一段期間密集之部署後監督（post-deployment monitoring）。 （4）資料品質（Data quality） 開發者應確認可用資料（available data）之品質，是否已足以支援AI系統之開發，且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估（pre-release evaluations），以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題，且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險，並繼續努力創建資料生態系統，以促進優質資料來源之共享。 （5）隱私與資料保護（Privacy and data protection） 開發者於AI系統之設計與部署過程中，應考慮隱私與資料保護問題，並留意不同法規之適用範圍及差異，且於開發過程之早期，開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規，並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 （6）參與及協作（Engagement and collaboration） 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間，需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台，以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作；為加速人工智慧領域實務作法之進化，透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。