美國士兵曼寧因向「維基解密」網站洩漏國家外交及軍事情報而遭起訴22項罪名
美國的情報分析員一等兵布蘭德利.曼寧(Brandly Manning)，被控訴22項包括通敵罪、非法取得並散布外交及軍事機密的文件給「維基揭密」網站等妨害國家安全罪名，現被拘禁在馬里蘭州的米德堡。
曼寧一審由軍事法院審理，但軍事上訴審法院認為管轄權有爭議，為決定是否繼續適用軍事法院的審理程序，今年10月10日舉行預審聽證會，由五人一組的普通法院法官受理。同時，維基解密、憲法人權中心、美聯社等新聞媒體，均要求軍事法庭依憲法第一修正案，提供曼寧案的相關卷宗資料，但政府發言人查得費雪上尉（Captain Chad Fisher）表示，第一憲法修正案沒有絕對的效力，也未賦予法院公開卷宗的義務。若記者和大眾想獲得案件的文件資料，可透過「情報自由法」申請。但依「情報自由法」的申請程序非常冗長，而且美聯社和曼寧的辯護律師大衛.庫姆斯（david Commbs）的申請都已遭拒絕，律師大衛只能在私人網誌上向關心曼寧案的民眾公布案件進度和內情。
憲法人權中心的律師Shayana Kadidal 表示，不公開卷宗資料，就算參與了聽證會也無法理解案件的真實面貌，而無法做出準確的報導。但軍事法院對於憲法人權中心、新聞媒體及公眾要求公開法庭卷宗的訴求依然無動於衷。軍方和憲法人權中心將在之後會提交聲請，解釋為何他們認為軍事上訴審法院有權裁決卷宗是否公開。
曼寧下次庭期是明年2月4日，若通敵罪成立，曼寧將會被判終身監禁。
Klausner Technologies已結束2007年12月針對蘋果(Apple)與共同合作AT&T公司發起的專利訴訟案，並將專利技術以授權方式予Apple及AT&T。 Klausner Technologies具有視覺語音郵件(visual voice-mail)技術所衍生產品與服務，並在美國及其他國家申請並已獲得多項專利。Klausner Technologies認為Apple 所生產iPhone手機的觸摸屏介面設計，其視覺語音郵件功能，類似像電子郵件收發匣，可呈現所有已接收的語音郵件，並可讓使用者依個人喜好隨意指定郵件的排列順序與瀏覽方式，其功能與Klausner Technologies於2004-2006年間所申請專利技術雷同。故2007年底對Apple與AT&T發出專利訴訟，並請求3億6仟萬美元的賠償與預期未來使用權利金。本案最終在美國德州東區地方法院以和解方式結束，然而和解相關詳情尚未對外公布。 Klausner Technologies於控告Apple與AT&T前，已經與數家公司簽署視覺語音郵件技術授權合約，包括時代華納的AOL與VoIP網路提供商Aonage公司；亦對Comcast，Cablevision及eBay等三家公司提起訴訟，指出其VoIP產品，侵犯Klausner Technologies所申請關語音郵件的專利，並請求賠償與使用權利費用共計3億美元。依路透社報導，eBay已同意接受以授權方式取得語音郵件技術。
歐盟公布資料保護相關指令適用意見書由歐盟二十七個會員國資料保護主管機關組成的第二十九條資料保護工作小組（The Article 29 Working Party）最近公布其應適用何國資料保護法規之意見書。 歐盟資料保護指令（EU Data Protection Directive）第四條對於蒐集或處理個人資料所應適用之法規有所規範，依該條規定，機構必須依其成立之國別適用該國資料保護法規；機構若於其他國家裝置設備處理資料，則須遵守設備所在地之法令。 隨著全球化的趨勢與新興科技的發展，目前處理資料機構之運作方式已與當初制定指令時有所不同，許多機構在世界各國設置營運點，向全球各地提供各類型服務，尤其是網際網路的發展，使得遠端服務及在虛擬環境下分享個人資訊更為容易，但同時也增加辨識資料處理所在地之困難度，因此工作小組提出該意見書，希望藉此釐清資料保護指令第四條之適用。 工作小組於該意見書中指出，資料保護指令所指的應適用法規，並非資料控制者（data controller）所在地之法規，而是附屬於該資料控制者並實質進行資料處理之機構的所在地法規。蓋因同一資料控制者可能在數國成立附屬機構，在此種狀況下判別適用法規的標準，應視實際上相關資料處理活動的發生地，亦即處理資料機構所在地。 而針對處理個人資料所使用之設備，工作小組表示，即使處理資料之機構並未擁有設備，而使用該設備處理個人資料時，亦可適用指令第四條之規定，需遵守設備所在地之相關法規；但工作小組同時特別釐清，以電信電纜或郵政服務等方式傳輸資料並不會落入資料保護法規之範疇。
日本發布《資料品質管理指引》，強調歷程存證與溯源，建構可信任AI透明度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）
IEA 發表「德國能源政策 2013 年檢閱報告」