歐盟監察官日前指出，ISP業者的流量管理可能違反資料保護及隱私法
歐盟資料隱私保護監督官（European Data Protection Supervisor, EDPS）Peter Hustinx呼籲歐盟，儘速建立專家小組，制定指導原則，將資料保護以及隱私原則納入網路中立原則中（Network Neutrality）。
網路中立原則原係要求對於網路服務提供者之間不應有所歧視，應平等對待所有資料。但是，在符合歐盟法規下，ISP業者亦得針對網路內容提供者或終端使用者，以不同收費方式管制網路流量。判斷的準據，則以使用者在網路上傳遞的個人訊息為主。調查官Hustinx在其意見書中指出，調查使用者傳遞的訊息可能會背離歐盟資料與隱私保護相關法律。
根據歐盟的隱私及電子通訊指令（Privacy and Electronic Communication Directive），ISP業者在某些條件下，得以促進通訊傳輸為目的，處理個人資料，但是必須取得使用人同意。這項指令亦要求ISP業者必須採取適當的技術、組織措施以確保資料的安全。承此，Hustinx就網路中立性所提出的意見，即為前述指令之例外，亦即ISP業者在確保網路順暢及監督是否有干擾時，其監控行為無須使用者同意。但若為限制某些服務，例如檔案交換，而進行的監控行為，則不在此限。再者，該同意必須免費的、明確的並且使用者得了解的。Hustinx提出的指導原則強調確保網路使用者被適當的告知，進而了解該項個人資料監控的意義而做出同意與否的決定。同時，ISP業者在進行調查時，亦應謹慎為之，不違反比例性原則。
歐洲專利局（European Patent Office, 下稱EPO）於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧（Artificial Intelligence, AI）與機器學習（Machine Learning, ML）的可專利性審查細則。 在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項，然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明，例如：神經網路、遺傳演算法、支援向量機（Support Vector Machines, SVM）、K-Means演算法、核迴歸和判別分析，不論它們是否能夠藉由數據加以訓練，此類運算模型和演算法本身，因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。 其中，EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形，說明可否具備發明技術特徵： （一）可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳，此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵（例如：影像邊緣、像素數值）的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類，屬於分類演算法的技術應用。 （二）可能不具技術性 根據文字內容進行分類，本身不具技術目的，而僅是語言學的目的（T 1358/09） 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類，但未說明所產生分類的技術用途，亦被認定本身不具技術目的，即使該分類演算法的數據價值高（例如：穩健性）（T 1784/06）。 在新版審查指南中亦指出，當分類方法用於技術目的，其產生之訓練集（training set）和訓練分類器（training the classifier）的步驟，則能被視為發明的技術特徵。 近年來，人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中，無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等，隨著人工智慧和機器學習技術快速發展，新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準，EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術，將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」
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