美國聯邦上訴法院重新審理YOUTUBE的著作權侵害訴訟
先前Viacom公司控告Youtube明知盜版剪輯影片而獲利一案，美國聯邦上訴巡迴法院決定重新審理。
2007年使用者將Viacom電視頻道的影片，像是MTV或是喜劇上傳到Youtube，這樣的影片剪輯超過上千片，Viacom主張由於Youtube縱容盜版的影片剪輯放在網站上來提高網站的聲望，所以Youtube是有意成為大量著作權侵害的幫兇，Viacom向Youtube求償超過一億元的損害。
依據1998年通過的數位千禧年法案，網路服務提供者在獲知有著作權侵害的內容後，只要迅速移除內容，則無需負擔使用者著作權侵害的責任。由於youtube在獲知有侵權內容時，已經及時將侵權內容移除，所以在2010年地方法院否決了Viacom的控告。
2012年4月5日聯邦巡迴上訴法院法官推翻地方法院的判決，並且說明合理陪審員(reasonable jury)可以發現Youtube實質上知道或是明確的意識到網站上有侵權的活動。
Google(Youtube的擁有者)發言人表示，侵權影片占youtube網站上的影片僅微小的比例，並且Youtube早已移除該侵權影片。但在Vaicom訴訟結束後，此項爭議卻開始攻擊Youtube。發言人繼續表示，此項決定並不影響Youtube的經營方式，Youtube將繼續作為全世界可以盡情自由表達的平台。
陳依婷
法務專員 編譯整理
Josh Smith, Court Restarts $1 Billion Copyright Lawsuit Against YouTube, National Journal, Apr 5, 2012,http://news.yahoo.com/court-restarts-1-billion-copyright-lawsuit-against-youtube-152122490.html (last visited Apr 10, 2012)
Larry Neumeister, NY appeals court reinstates case against YouTube, Associated Press, Apr 5, 2012,http://news.yahoo.com/ny-appeals-court-reinstates-case-against-youtube-153926784.html (last visited Apr 10, 2012)
2025年12月，日本人工智慧安全研究所（AI Safety Institute，下稱AISI）與日本獨立行政法人情報處理推進機構（Information-technology Promotion Agency Japan，下稱IPA）共同發布《資料品質管理指引》（Data Quality Management Guidebook）。此指引旨於協助組織落實資料品質管理，以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進，垃圾出（Garbage in, Garbage out）」的難題，資料品質將直接影響AI的產出。因此，為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性，《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料，以資料生命週期分為8個階段，並特別強調透過資料溯源，方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段：組織高層應界定資料蒐集與利用之目的，並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段：此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料，應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料，並明確記錄後設資料（Metadata）。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊，包含資料的創建、轉檔（transformation）、傳輸及使用情況。因此，需要記錄資料的創建者、修改者或使用者，以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度，確保訓練資料進入AI系統時，即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段：重點在於AI標註（Labeling）品質管理，標註若不一致，將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理，即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容，並持續補充後設資料。此外，可添加浮水印（Watermarking）以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段（Data Processing）：建立即時監控及異常通報機制，以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段：導入RAG（檢索增強生成）技術，檢索更多具參考性的資料來源，以提升AI系統之可靠性，並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段（Evaluation of Output）：為確保產出內容準確，建議使用政府公開資料等具權威性資料來源（Authoritative Source of Truth, ASOT）作為評估資料集，搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性（Currentness），避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段（Deliver the Result）：向使用者提供機器可讀的格式與後設資料，以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據，增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段（Decommissioning）：當資料過時，應明確標示停止使用，若採取刪除，應留存刪除紀錄，確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調，完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎，有助組織確認內容準確性、決策歷程透明，方能最大化AI所帶來的價值。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》，同樣強調從源頭開始保護資料，歷程存證與溯源為關鍵，有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
德國「真實實驗室」德國政府意識到伴隨數位化發展的創新科技和商業模式雖然提供了許多機會，但往往容易對消費者、產業和社會產生顛覆性影響，此類影響通常難以在短期內權衡利弊，從而不易對其訂出具體合適的規範，例如德國新創公司Lilium、奧迪子公司Italdesign、以及歐洲航空巨擘Airbus都有意發展的空中計程車計畫，雖有無限想像空間，但卻很難在短期內評估出可能隨之而來的安全、（空氣或噪音）汙染、就業等方面的不利影響，進而制定出寬嚴適中的規範。有鑑於此，德國聯邦經濟及能源部（Bundesministerium für Wirtschaft und Energie, BMWi）於2018年12月10日提出「真實實驗室戰略」（Reallabore Strategie），旨在營造一個前瞻、靈活、可支持創新想法自由發揮的法規環境，同時也希望藉由在真實實驗室運作所得之經驗數據，了解創新的機會和風險，進而找到正確的監管答案。 「真實實驗室」（Reallabore）係指允許在特定時間及真實環境範圍內，進行創新科技與商業模式發展測試，而無需擔心與現行監管規範有所牴觸的創新試驗制度，其與「生活實驗室」（Living Labs）和「實驗場域」（Experimentierräume）、「沙盒」（Sandbox）、「領航計畫」（Pilot Project）等概念類似，與我國「金融科技創新實驗」及「無人載具科技創新實驗」之制度規範亦有異曲同工之趣，但更著重在探索未來的監管方向，簡而言之，「真實實驗室」就是一個創新想法與監管規範的試驗空間，德國聯邦經濟及能源部（BMWi）為具體傳達其概念，對其特徵作了如下描述：（1）可以進行數位創新試驗的特定時空環境（2）可以支持創新想法自由發揮的法規環境（3）可以從中進行監管學習並確定未來監管方向與具體細節。
美國白宮發佈「AI應用監管指南」十項原則美國白宮科技政策辦公室（Science and Technology Policy, OSTP）在2020年1月6日公布了「人工智慧應用監管指南（Guidance for Regulation of Artificial Intelligence Applications）」，提出人工智慧（AI）監管的十項原則，此份指南以聯邦機構備忘錄（Memorandum for the Heads of Executive Departments and Agencies）的形式呈現，要求政府機關未來在起草AI監管相關法案時，必須遵守這些原則。此舉是根據美國總統川普在去（2019）年所簽署的行政命令「美國AI倡議」（American AI Initiative）所啟動的AI國家戰略之一，旨在防止過度監管，以免扼殺AI創新發展，並且提倡「可信賴AI」。 這十項原則分別為：公眾對AI的信任；公眾參與；科學誠信與資訊品質；風險評估與管理；效益與成本分析；靈活性；公平與非歧視；揭露與透明；安全保障；跨部門協調。旨在實現三個目標： 一、增加公眾參與：政府機關在AI規範制定過程中，應提供公眾參與之機會。 二、限制監管範圍：任何AI監管法規實施前，應進行成本效益分析，且機關間應溝通合作，建立靈活的監管框架，避免重複規範導致限制監管範圍擴大。 三、推廣可信賴的AI：應考慮公平性、非歧視性、透明性、安全性之要求，促進可信賴的AI。 這份指南在發佈後有60天公開評論期，之後將正式公布實施。白宮表示，這是全球第一份AI監管指南，以確保自由、人權、民主等價值。
澳洲國家交通委員會提出「自駕車政策革新報告」，並展開「控制自駕車規範建議」意見徵詢2016年11月澳洲國家交通委員會（簡稱NTC）公布「自駕車政策革新報告」（Regulatory reforms for automated road vehicles Policy Paper），當中釐清對自駕車各項可能遭遇的法規障礙並設定修正時程，2017年4月16號NTC並進一歩依前份文件規劃提出「控制自駕車相關規範建議」討論文件，釐清自駕車的控制定義與相對應規範，並提出法制規範修正內容。 2016年澳洲政府並通過了關於陸路交通科技的「政策原則」（Policy Principles），其中包括政府決策時應基於改善交通安全、效率、永續發展和成果的可能實現，並且應以消費為中心等原則，這些原則構成了澳洲政府的政策框架。 澳洲NTC此份討論文件中，提出應釐清能「控制（in control）」自駕車的對象，此將影響自駕車事故的負責人為誰。NTC提出目前仍應定義人類駕駛為控制自駕車的一方而非自駕系統，以避免人類駕駛做出不適當的操作行為。 NTC並釐清「恰當控制」的定義。「恰當控制」為澳洲道路法規第297條第1項：「駕駛者不得駕駛車輛除非其有做出恰當控制」中所規範。恰當控制被目前的執法機關詮釋為駕駛者應坐在駕駛座上並至少有一隻手置於方向盤上。但「恰當控制」將因自動駕駛系統的操作方式受到挑戰。因此NTC認為「恰當控制」不一定需要將手置於方向盤上，而是要有足夠的警覺性和能即時進行干涉，此定義並應隨著科技發展而修正。 本次政策文件意見徵詢至2017年6月2日，收到意見後NTC將會意見納入未來的全國性實施政策方針，提交給澳洲交通與基礎建設諮議會（Transport and Infrastructure Council）通過，預計於2017年年底前完成此自駕車方針。