新加坡未來移動數據流量的疏通計畫之觀察
Cisco於2012年2月發布預測2011至2016年全球行動數據流量將從2011年每月0.6 Exabytes上升至2016年每月10.8 Exabytes，以高達78%的年複合成長率（CAGR, Compound Annual Growth Rate）逐年攀升。根據此數據，新加坡亦預測其國內行動數據流量將以64%的年複合成長率，從2010年3.1Petabytes上升至2015年37 Petabytes。目前新加坡的電信業者為因應與日益龐大的數據流量，已著手嘗試各項商業模式，包含分級訂價（tiered pricing）、流量管理政策（traffic policy management control）、網路最佳化（network optimisation）、既有基礎建設升級（upgrading of existing infrastructure）以及採用如長期演進技術（LTE，Long Term Evolution）等新興技術和行動數據疏導策略（Mobile data offloading strategies）的發展。
另外職掌新加坡電信政策的新加坡資訊通信發展管理局（IDA Singapore），於2012年4月亦針對4G通訊系統及服務，提出頻譜重新分配之建議書，並諮詢各界之意見，以因應下階段全球移動數據領域之發展。IDA於建議書中計畫擬定以1800MHz、2.3GHz以及2.5GHz作為未來發展4G技術的主要頻段。為滿足產業所需之頻譜量，IDA預計於1800MHz頻段分別釋出2*70的對稱頻譜（paired spectrum）、於2.3GHz頻段釋出30MHz的非對稱頻譜（Unpaired Spectrum），而於2.5GHz頻段則同時釋出2*60MHz的對稱頻譜與30MHz的非對稱頻譜。除了釋出足夠頻譜外，為考量未來技術實驗以及電信業者發展全國性網路服務可能需求2*20MHz的對稱頻譜或20-30MHz的非對稱頻譜，IDA亦分別於前述三個頻段中預留2*5MHz（1800MHz）、20MHz（2.3MHz）以及於2.5MHz區段中預留2*10的對稱頻譜與20MHz的非對稱頻譜。
不過目前受到各國推崇的700MHz頻段卻未被新加坡納為現階段孕育4G技術的主要區域，同時對於900MHz是否於本次拍賣一同釋出以發展4G技術，新加坡政府仍持保留態度。對此，新加坡主要業者包括SingTel與StarHub皆已向iDA提交回覆建議書，表達此舉不符合國際未來發展趨勢並期待IDA能重新作出調整。
- Info-communication Development Authority of Singapore [iDA],SinTel Mobile Singapore Pte Ltd:Response to IDA Consultation Paper Proposed Framework for The Reallocation of Spectrum for Fourth Generation [ pdf ]
- Info-communication Development Authority of Singapore [iDA],Consultation Paper Issued by The Info-communication Development Authority of Singapore: Proposed Framework for The Reallocation of Spectrum [ pdf ]
聯合國人權高級專員辦公室（Office of the United Nations High Commissioner for Human Rights, OHCHR）於2021年9月15日發布《數位時代隱私權》（The Right to Privacy in The Digital Age）調查報告，分析各種人工智慧技術，例如側寫（profiling）、自動化決策及機器學習，將如何影響人民之隱私或其他權利，包括健康權、教育權、行動自由、言論自由或集會結社自由等，並提出對國家與企業應如何因應之具體建議。 一、針對國家與企業使用人工智慧之共同建議：在整個人工智慧系統生命週期中，包括設計、開發、部署、銷售、取得（obtain）或運營，應定期進行全面的人權影響評估（comprehensive human rights impact assessments），提高系統使用透明度與可解釋性，並應充分通知公眾與受影響之個人其正在使用人工智慧進行決策。 二、針對國家使用人工智慧之建議：應確保所有人工智慧的使用符合人權，明確禁止並停止販售不符合國際人權法運作之人工智慧應用程序。在證明使用該人工智慧系統能遵守隱私及資料保護標準，且不存在重大準確性問題及產生歧視影響之前，應暫停在公共場所使用遠端生物識別技術。並盡速立法及建立監管框架，以充分預防和減輕使用人工智慧可能造成不利人權的影響，以及確保在侵犯人權時能夠有相關之補救措施。 三、針對企業使用人工智慧之建議：應盡力履行維護人權之責任，建議實施商業與人權指導原則（Guiding Principles on Business and Human Rights），並打擊（combat）人工智慧系統開發、銷售或運營相關的歧視，進行系統評估與監測，以及設計有效的申訴機制。
美國專利及商標局（USPTO）因應COVID-19提出相關救濟措施今年全球受到新型冠狀病毒（下稱COVID-19）影響，許多產業遭受嚴重衝擊。美國政府於2020年3月27日頒佈「新冠病毒援助紓困經濟安全法（簡稱CARES）」，對此專利及商標局（USPTO）也針對受COVID-19影響之專利或商標申請案，給予延長申請期限、付款等寬限措施。 由於寬限措施將於今年5月31日到期，USPTO認為COVID-19爆發的影響可視為37 CFR 1.183所指的特殊情況。因此，USPTO將允許專利權人通過EFS-Web或專利中心，提交符合某些條件之專利及商標救濟申請。 商標救濟措施部分，因COVID-19影響商標審判與上訴委員會之訴訟，可提出延長或新時間之申請。其他未能即時對主管機關的訴訟提出答覆，致使放棄商標申請案，得提出恢復請求；未能於法定使用期限36個月內或維護申請截止日前申請，致使放棄商標申請或商標註冊被取消或期滿，得提出請願書。上述請願書中若附有COVID-19聲明，USPTO除免除相關費用，並可延續救濟措施至6月30日。 專利救濟措施部分，針對小型和微型企業（small and micro entities）之專利申請提交期限，由原先6月1日延長至7月1日；大型企業（large entities）於5月31日後，依個案申請提供延期，包含請願書及所需費用；對於所有企業，USPTO將免除6月30日及先前因COVID-19影響所提出審查、請願書等費用收取。
美國加州通過《基因資訊隱私法》針對基因資訊建立個資保護機制美國加州州長於2021年10月6日正式簽署《基因資訊隱私法》（Genetic Information Privacy Act, GIPA）， 將於2022 年 1 月 1 日生效。GIPA在聯邦法和州隱私法的框架下，補充建立基因資訊保護機制，規範無醫護人員參與的「直接面對消費者基因檢測公司」（Direct-to-consumer genetic testing company，下稱DTC公司）之個資保護義務，並要求DTC公司執行下列消費者基因資料（去識別化資料除外）之蒐集、利用、揭露，須獲消費者明示同意： 利用DTC公司產品或服務所蒐集之基因資料，應取得同意。其同意書須載明近用對象、共享方式，以及具體利用目的。 初步測試完成後儲存生物樣本，應取得同意。 目的外利用該基因資料或樣本，應取得同意。 向服務提供商外之第三方傳輸或揭露該基因資訊或樣本，應取得同意。其同意書須載明該第三方之名稱。 分析行銷或第三方依消費紀錄所進行之促銷，應取得同意。 上開同意之取得，不可使用黑暗模式（dark patterns）誤導消費者，並必須針對資料或樣本採取合理安全維護措施。 GIPA也新增消費者權利，保障消費者近用權和刪除權，DTC公司須制定政策，使消費者易於近用基因資料、刪除帳戶與基因資料、銷毀生物樣本等，並須於消費者依法撤回同意後30日內銷毀之，不得因行使權利而有差別待遇。DTC公司若GIPA違反規定，消費者擁有私人訴訟權。
德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南（Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen），旨在提升企業數位化與社會責任，並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議： 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時，必須將影響評估列入開發流程，並列為公司應遵守的道德倫理守則，以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義，企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息，並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此，企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下，可能會增加理解性和可追溯性難度，但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中，應特別關注並進一步討論。另外，透過教育及使用說明協助及控制功能，教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段（演算法，機器學習，AI）。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外，應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外，例如透過幫助頁面，儀表板或部落格，解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策，使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施，使用戶理解是否及如何使用相關演算法，此可能包括使用自動化決策，使用特定資料組和使用技術的目的，亦即使用戶對演算法，機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估，目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言，將可帶來巨大的利益，因此應該充分利用。例如，人工智慧可降低語言障礙，幫助行動不便的人可更加獨立自主生活，改善醫療診斷，提升能源供應效率，甚至是交通規劃和搜索停車位，都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展，應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間，同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要，但應兼顧受影響者的利益，並與廣大公眾利益找出妥協平衡點，且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時，應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如，可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分，必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同，資料不完整或錯誤，將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭，如果可能的話，只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此，確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況，特別是在自我學習系統中資料引入的標準，並根據錯誤來源進行檢查，且儘可能全面記錄，針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法，機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要，在開發預期用途的演算法時必須納入考量，對員工應針對道德影響進行培訓，並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題，並特別注意資料饋送，以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程，例如在車輛的自動控制或醫療診斷中，應設計成由責任主體保留最終的決策權力，直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任，並非透過對方法的無條件追踪來實現，而是經過仔細測試，學習和記錄來實現