社交網站Facebook於2014年2月宣佈將以高達190億美元的價格收購即時通訊軟體WhatsApp。這是近年來對新創公司規模最大的一宗收購案,輕鬆超越Facebook在2012年以超過10億美元買下的相片分享應用程式(app)Instagram,以及去年微軟公司(Microsoft Corp.)花85億美元收購的視訊通話公司Skype。雖然該交易在今年4月就已經獲得美國聯邦貿易委員會(U.S. Federal Trade Commission, FTC)的批准,在歐洲恐怕要面臨反壟斷審查,這是該交易遇到的新障礙。 由於Facebook與歐盟主要的反壟斷機構歐盟委員會(European Commission, EC)聯繫,要求審查這宗轟動的交易案。雖然Facebook這一舉動可能導致該交易在歐盟層面進行正式調查,但卻得以避免在歐盟多個會員國接受繁重的反壟斷調查。布魯塞爾(Brussels)的Cleary Gottlieb Steen & Hamilton律師事務所的反壟斷律師Thomas Graf表示:「比起接受數個國家監管機構審查,Facebook寧可接受歐盟調查,因各國監管機構會分別要求其提供相關資訊。」對此歐盟委員會發言人拒絕發表評論。 倘若要讓歐盟委員會審查該筆交易,公司必須證明其至少符合在三個歐盟會員國接受審查的標準。目前還不能立即清楚地知道其他國家的競爭監管機構是否積極地密切關注該交易。而Facebook提出的請求帶來歐洲多家電信公司強力施壓。他們曾經警告,WhatsApp可被視為一種圖文訊息的低價替代方案,這將使Facebook在歐洲即時通訊市場上取得主導地位。
日本資訊信託功能認定指引第二版日本於2018年6月公布「資料信託功能認定指引第一版」(情報信託機能の認定に係る指針ver1.0),期待藉此推動資料銀行發展,促進資料流通和利用。第一版指引係以資料銀行應具備之功能為中心,惟伴隨資料銀行業務發展,指引內除資料銀行基本功能外,亦應規範個人資料管理及向第三方提供資料之條件等內容,加上有論者認為第一版內有關資料銀行定義過於偏重功能描述,故總務省和經濟產業省於2019年1月起召開檢討會,重新檢討上開指引,最終於2019年10月8日公布「資料信託功能認定指引第二版」(情報信託機能の認定に係る指針ver2.0)。 第二版指引更新重點包括︰(1)修正資料銀行定義︰第一版指引僅強調資料銀行之功能,第二版則增加資料銀行之目的和資料銀行與個人間關係等內容;(2)重新定義並詳細說明資料種類和蒐集方法;(3)修正資料信託功能認定基準︰新增複數業者共同經營資料銀行,隱私保護對策以及確保資料銀行透明性和個人資料之自主控制等規定;(4)新增資料信託功能模範條款之應記載事項︰包括與限制行為能力人締結契約之程序,以及向第三方提供資料之條件等規定。為確保資料銀行透明性和個人資料之自主控制,第二版指引新增資料倫理審查會規定,要求資料銀行設置資料倫理審查會並定期向其報告,審查會則應就個人與資料銀行間契約、個資利用目的、向第三方提供資料之條件等事項提供建議。
美國於六月十二日全面關閉無線電視類比訊號美國的無線地面電視於今(2009)年6月12日起關閉類比訊號,全面進行數位播送。聯邦通訊委員會(The Federal Communications Commission, FCC)預期政府雖已進行大規模宣傳,但仍有部分家庭尚未完成準備。依尼爾森(Nielsen)公司調查,至6月14日止,尚有兩百五十萬用戶無法接收數位電視訊號;此外,相較於全部家庭中僅2.2%未完成數位轉換的準備,非洲裔與西班牙裔家庭未完成的比例則分別達4.6%與3.6%。 目前美國多數家庭是收看付費的有線電視與衛星電視,數位轉換對此部分觀眾並無明顯影響,但仍有數百萬家庭收看免費的無線電視。在數位轉換後,舊型電視機須加裝數位轉換盒,方能接收數位訊號;對此,美國政府已發放優待券補助用戶購買轉換盒(至7月底為止)。FCC表示,部分家庭裝置轉換盒與電台改善傳輸訊號,尚須花費數週時間,而民眾利用FCC的協助專線進行諮詢時,最普遍的問題則是有關優待券方案與轉換盒的安裝。 此外,電視台原本擔心在數位轉換後,部分受影響的人口(特別是年輕觀眾)將可能不再觀看電視,而選擇利用網路收視電視節目。但尼爾森公司的調查指出,數位轉換後整體收視率僅有些微下滑,除了數位化外,亦可能是受到天氣較佳或重要運動賽事轉播較少等因素影響。
美國加州「Asilomar人工智慧原則決議」美國加州議會於2018年9月7日通過Asilomar人工智慧原則決議(23 Asilomar AI Principles, ACR-215),此決議表達加州對於「23條Asilomar人工智慧原則」之支持,以作為產業或學界發展人工智慧、政府制定人工智慧政策之指標,並提供企業開發人工智慧系統時可遵循之原則。依此法案所建立之重要指標如下: (1)於研究原則上,人工智慧之研究應以建立對於人類有利之人工智慧為目標。 (2)於研究資助上,人工智慧之研究資助應著重幾個方向,如:使人工智慧更加健全且可抵抗外界駭客干擾、使人工智慧促進人類福祉同時保留人類價值以及勞動意義、使法律制度可以順應人工智慧之發展。 (3)於科學政策之連結上,人工智慧研究者與政策擬定者間應有具有建設性且健全之資訊交流。 (4)於研究文化上,人工智慧研究者應保持合作、互信、透明之研究文化。 (5)於安全性上,人工智慧研究團隊應避免為了研究競爭而忽略人工智慧應具備之安全性。 (6)人工智慧系統應該於服務期間內皆具備安全性及可檢視性。 (7)人工智慧系統之編寫,應可使外界於其造成社會損失時檢視其出錯原因。 (8)人工智慧系統如應用於司法判斷上,應提供可供專門人員檢視之合理推論過程。 (9)人工智慧所產生之責任,應由設計者以及建造者負擔。 (10)高等人工智慧內在價值觀之設計上,應符合人類社會之價值觀。 (11)高等人工智慧之設計應可與人類之尊嚴、權利、自由以及文化差異相互調和。 (12)對於人工智慧所使用之資料,其人類所有權人享有擷取、更改以及操作之權利。 (13)人工智慧之應用不該限制人類「客觀事實上」或「主觀知覺上」之自由。 (14)人工智慧之技術應盡力滿足越多人之利益。 (15)人工智慧之經濟利益,應為整體人類所合理共享。 (16)人類對於人工智慧之內在目標應享有最終設定權限。 (17)高等人工智慧所帶來或賦予之權力,對於人類社會之基本價值觀應絕對尊重。 (18)人工智慧所產生之自動化武器之軍備競賽應被禁止。 (19)政策上對於人工智慧外來之發展程度,不應預設立場。 (20)高等人工智慧系統之研發,由於對於人類歷史社會將造成重大影響,應予以絕對慎重考量。 (21)人工智慧之運用上,應衡量其潛在風險以及可以對於社會所帶來之利益。 (22)人工智慧可不斷自我循環改善,而可快速增進運作品質,其安全標準應予以嚴格設定。 (23)對於超人工智慧或強人工智慧,應僅為全體人類福祉而發展、設計,不應僅為符合特定國家、組織而設計。