美國聯邦貿易委員會與臉書就隱私議題達成和解
臉書(Facebook)於今年11月底與美國聯邦貿易委員會(FTC)就2009年的隱私權控訴案達成和解。該控訴案指出「臉書欺騙消費者其在臉書上的資訊可以保持隱私，然而卻一再任這些資訊被公開分享與使用」。舉例而言，在2009年12月，臉書改版時未預先通知使用者進行設定，導致使用者的朋友名單被公開。除此之外，擁有全球8億用戶的臉書，允許廣告商在臉書使用者點選廣告時，蒐集其個人身分資訊。另外，縱使臉書的使用者將帳戶刪除，其照片等等影音資料仍能夠被該公司讀取。臉書的這些行為被聯邦貿易委員會指出，這是不公正的詐欺行為(unfair and deceptive)。
聯邦貿易委員會最終與臉書達成和解，未施加任何罰緩，也未指控臉書蓄意地違反任何法規。依照和解內容，臉書必須要在接下來的二十年內，每兩年一次受獨立公正第三人稽核其隱私保護措施。但假設臉書在未來違反了這些和解條款，臉書將被處以每行為每日16,000美元的罰緩。推特(Twitter)以及谷歌(Google)近來也與聯邦貿易委員會達成了類似的協議。
聯邦貿易委員會要求臉書必須要取得使用者「確切的同意」才可以變更其本身的隱私使用設定。比如說，假設使用者設定某些內容只能供「朋友」讀取，臉書就不能夠把這些內容提供給「朋友」以外的人，除非取得使用者的同意。
謝孟珊
資深法律研究員 編譯整理
TechCrunch, 2011年11月29日，http://techcrunch.com/2011/11/29/zuckerberg-ftc-settlement/ ，最後瀏覽日: 2011年11月30日
CNNMoney，2011年11月29日，http://money.cnn.com/2011/11/29/technology/facebook_settlement/index.htm ，最後瀏覽日: 2011年11月30日
美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standard and Technology, NIST）2024年7月26日發布「人工智慧風險管理框架：生成式AI概況」（Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile），補充2023年1月發布的AI風險管理框架，協助組織識別生成式AI（Generative AI, GAI）可能引發的風險，並提出風險管理行動。GAI特有或加劇的12項主要風險包括： 1.化學、生物、放射性物質或核武器（chemical, biological, radiological and nuclear materials and agents, CBRN）之資訊或能力：GAI可能使惡意行為者更容易取得CBRN相關資訊、知識、材料或技術，以設計、開發、生產、使用CBRN。 2.虛假內容：GAI在回應輸入內容時，常自信地呈現錯誤或虛假內容，包括在同一情境下產出自相矛盾的內容。 3.危險、暴力或仇恨內容：GAI比其他技術能更輕易產生大規模煽動性、激進或威脅性內容，或美化暴力內容。 4.資料隱私：GAI訓練時需要大量資料，包括個人資料，可能產生透明度、個人資料自主權、資料違法目的外利用等風險。 5.環境影響：訓練、維護和運行GAI系統需使用大量能源而影響碳排放。 6.偏見或同質化（homogenization）：GAI可能加劇對個人、群體或社會的偏見或刻板印象，例如要求生成醫生、律師或CEO圖像時，產出女性、少數族群或身障人士的比例較低。 7.人機互動：可能涉及系統與人類互動不良的風險，包括過度依賴GAI系統，或誤認GAI內容品質比其他來源內容品質更佳。 8.資訊完整性：GAI可能無意間擴大傳播虛假、不準確或誤導性內容，從而破壞資訊完整性，降低公眾對真實或有效資訊的信任。 9.資訊安全：可能降低攻擊門檻、更輕易實現自動化攻擊，或幫助發現新的資安風險，擴大可攻擊範圍。 10.智慧財產權：若GAI訓練資料中含有受著作權保護的資料，可能導致侵權，或在未經授權的情況下使用或假冒個人身分、肖像或聲音。 11.淫穢、貶低或虐待性內容：可能導致非法或非自願性的成人私密影像或兒童性虐待素材增加，進而造成隱私、心理、情感，甚至身體上傷害。 12.價值鏈和組件整合（component integration）：購買資料集、訓練模型和軟體庫等第三方零組件時，若零組件未從適當途徑取得或未經妥善審查，可能導致下游使用者資訊不透明或難以問責。 為解決前述12項風險，本報告亦從「治理、映射、量測、管理」四大面向提出約200項行動建議，期能有助組織緩解並降低GAI的潛在危害。
自動駕駛車輛之分級與責任所謂自動駕駛（autopilot），原來是指一個用來控制載具軌道而無需人工一直干預的系統，亦即無須人類持續干預，但人類仍須於關鍵時刻介入進行決定或作為，此時機器僅作為輔助。 而自動駕駛汽車或稱全自動駕駛，則只完全無須人類干預，由機器自動感應偵測，自動做成決策控制車輛行駛。故由人類的介入程度區別究竟是駕駛輔助或自動駕駛。美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）於2016年已提出正式的分類系統，除手動駕駛（0級）外，區分弱駕駛輔助（1級）、部分自動駕駛（2級）、有條件全自動（3級）、高度/完全自動化（4級）不同程度的自動駕駛。其他國家如德國，在聯邦政府的「自動駕駛圓桌會議」也對自動駕駛有類似的四等級區分。 德國聯邦政府也在於2017年1月25日提出規範自動駕駛之法律草案，亦即道路交通法修正法（Änderung des Straßenverkehrsgesetzes），核心在於賦予電腦與人類駕駛者法律上同等地位。亦即，駕駛人的定義未來擴張延伸到「使用不同程度自動駕駛系統者」。根據草案將來在車輛行駛中，人類可以在特定時間與特定狀況下接管整個行駛。而最重要的修正：人類始終應該負使用電腦的最終責任。 故在行駛中駕駛人將會被輔助機器替代，更要求自駕系統應該具備“隨時可以由駕駛人接手操控或停俥”的功能。 分類中，駕駛人的角色只有到全自動駕駛實現時才退場，屆時才會發生無駕駛人只有乘客的狀況。 修法也重視自駕技術失敗並導致事故所生責任分擔的問題。對於責任的調查將採用如同飛航安全中之「黑盒子」的方式，該裝置會記錄行駛中的所有基本資料。這將有助於發生事故後澄清，查明究竟是技術上原因、製造商或駕駛員的過失，以確保駕駛人無法將責任全部推給自動化系統的故障。
歐盟希望類比電視頻譜供給WiMax之用歐盟資訊社會和媒體委員會委員Viviane Reding女士，2007年6月1號在希臘一場和寬頻議題相關的演講說中建議，當歐洲電視類比頻段逐漸淘汰時，這些超高頻段頻譜（Ultra High Frequency）應該分派給寬頻網路技術（例如：WiMax）之用。 WiMax是Worldwide Interoperability for Microwave Access的縮寫，一般中譯為「全球互通微波存取」，是一種新興的無線通訊技術，其傳輸速度最高可達70Mbps，傳輸範圍最廣可達30英哩，對個人、家庭與企業的行動化將有很大助益。由於WiMax目前頻譜規劃限制在5.7FHz和3.4GHz區段裡，如果安排在500到800MHz超高頻段上，那WiMAX基地台涵蓋的範圍將提高，並能大大地減低成本。 Viviane Reding女士在該演說中提到，「無線寬頻技術的出現，是克服偏遠或農村地區數位落差現象的重要要素，且是處理數位落差的唯一世代機會。因此，需要一個頻譜的政策框架，釋放這種潛力。」她同時也提到，如果期望以低價擁有更大幅度的無線寬頻速度，則需要釋出具高傳輸性的頻譜。簡言之，決策者應仔細探究從類比轉換成數位化後所產生的數位落差問題，同時思考有無可能在UHF開拓出空間給無線寬頻。
日本經產省發布《促進資安攻擊受害資訊共享檢討會最終報告書》，以加速資安情資共享日本經濟產業省（下稱經產省）於2023年11月22日發布《促進資安攻擊受害資訊共享檢討會最終報告書》（サイバー攻撃による被害に関する情報共有の促進に向けた検討会の最終報告書），主張共享資安攻擊受害資訊，掌握資安攻擊全貌，防止損害範圍擴大。經產省提出具體建議如下： 1.促進各專門組織間之資訊共享：藉由專門組織間的資訊共享，及早採取適當因應措施，避免損害持續擴大，並降低受害成本。所謂專門組織包含資安廠商、資安監控中心(Security Operation Center, SOC)營運商、防毒廠商，與依法令成立從事資安事件諮詢與分析之非營利組織，例如：一般社團法人日本電腦網路危機處理暨協調中心（一般社団法人JPCERTコーディネーションセンター），以及一般財團法人日本網路犯罪對策中心（一般財団法人日本サイバー犯罪対策センター）等。 2.共享無從識別受害組織之資訊：為加快資訊共享，經產省建議將資料去識別化至無從識別受害組織之程度，即可不經受害組織同意而共享資訊。 3.提出《攻擊技術資訊處理與活用指引草案》（攻撃技術情報の取扱い・活用手引き（案））：為提升專門組織共享資訊成效，經產省於指引中彙整受害組織資料去識別化作法，以及各專門組織間共享攻擊技術資訊之具體策略。 4.於保密協議中加入免責條款：經產省建議於受害組織與專門組織簽訂之保密協議中，加入專門組織免責條款，使專門組織具有利用或揭露攻擊技術資訊裁量權，對於利用或揭露資訊，致生受害組織被識別等損害時，非因故意或重大過失不須負擔法律責任，以利推動資訊共享。