德國隱私保護機構指稱Facebook實名制違法
Facebook之實名制政策禁止用戶使用假名，此一行為已遭德國隱私保護機構禁止。德國Schleswig-Holstein邦的資料保護中心組織（Office of the Data Protection Commissioner，簡稱ULD）控訴臉書「實名制」已違反德國電信媒體法(Telemediengesetz)。依據德國「電信媒體法」規定，只要匿名的使用具有技術上之合理性及可行性時，服務供應商必須允許用戶採用假名，惟Facebook的實名制政策卻禁止用戶使用假名。資料保護中心表示，Facebook要求用戶註冊時須填入真實姓名，違反德國電信媒體法第13條第6項。ULD表示，為確保網路用戶權利及遵守網路保護法，臉書應立即終止實名制的執行。Facebook發言人則對ULD指控不以為然，主張「服務供應商有權在現行法律下自行決定所採取之匿名政策」，並表示Facebook採取實名制係為保護社群安全，若發現用戶使用假名將刪除帳號。Facebook發言人認為「這只是在浪費德國納稅人的金錢！此法律之指控毫無意義，同時我們也將據理力爭。」Facebook認為，實名制是該網站經營之重要機制，除了能與其他社群網站做出明顯的市場區隔外，更能積極保護用戶的個人資料。
- ULD: Anordnung gegen Facebook wegen Echtdatenforderung,Telemedicus, December 20 2012
- Facebook Real Name Policy Challenged by German Privacy Watchdog, International Business Times, December 18 2012
- Facebook under real-name fire as Germany insists on pseudonyms, SlashGear, December 18 2012
- ULD gibt Facebook noch zwei Wochen Zeit, golem.de, December 17 2012
- German privacy regulator orders Facebook to end its real name policy, ITworld, December 17 2012
- UN German privacy agency orders changes to Facebook real name policy, Digital Journal , December 18 2012
英國工黨政府為解決當前民生、產業用電，過於仰賴化石燃料價格波動的社會課題，於2025年6月30日發布《太陽光電發展路徑：太陽能如何驅動英國》（Solar roadmap: United Kingdom powered by solar），透過62項具體的政策行動，減輕用電負擔，可視為歐盟《可負擔行動計畫》（Action Plan for Affordable Energy）的英國光電版本。 為實現2024年年末發布的《2030潔淨電力行動計畫》（Clean Power 2030 Action Plan）的政策目標，即2030年從目前裝置容量18GW，提升到45至47GW，該報告宣示將啟動「屋頂光電革命」（Rooftop Revolution），克服長久以來阻礙商業、住宅與公共建築物屋頂布建的障礙，政策方向擬定如下： 1. 發展「大英能源公司」（Great British Energy）的潛力，如目前已推動英格蘭約200所學校、醫院等安裝屋頂太陽能，降低電費支出。 2. 預計將修訂新建、既有住宅的《溫暖住宅計畫》（Warm Homes Plan）與《未來住宅與建築標準》（Future Homes and Buildings Standards），如規範新建築物裝設太陽光電的義務。 3. 針對大型戶外停車場建置太陽能車棚，進行意見徵詢。 4. 簡化利害關係人協作流程，如研擬工業、商業類型建築物出租屋頂安裝太陽能的標準合約範本。 英國政府除積極推動屋頂光電外，亦針對電力網路、供應鏈、培養人才、國土計畫、社區參與等，規劃一系列太陽光電發展路徑中的配套措施，如改善英國國家能源系統營運商（National Energy System Operator, NESO）併網流程，要求應確保併網申請順序的分配保持公平；並於《大英能源法》（Great British Energy Act 2025）規範大英能源公司於採購時，得拒絕與任何供應鏈中涉及強迫勞動的廠商簽約等；並與英國太陽能產業協會（Solar Energy UK）協作，促成產業實踐社區參與溝通。
精品珠寶業者攻防戰-卡地亞控訴蒂芙尼竊取營業秘密今（2022）年2月28日卡地亞（Cartier）控訴精品珠寶領域的競爭對手蒂芙尼（Tiffany & Co.），聲稱其在卡地亞前員工的幫助下，竊取獨家商品的營業秘密。 歷峰北美公司（Richemont North America Inc.）旗下的卡地亞今年2月28日於美國紐約州法院起訴蒂芙尼和卡地亞前襄理（Junior Manager）梅根瑪莉諾（Megan Marino），控訴瑪莉諾於跳槽前下載卡地亞的高級珠寶業務機密資訊， 並於去年11月加入蒂芙尼後將資訊傳送給新同事。蒂芙尼發言人發出否認聲明，卡地亞的指控毫無根據。 根據訴訟聲明，蒂芙尼聘請瑪莉諾負責包括單價高達1000萬美元（約新台幣2.8億）的高級珠寶系列，蒂芙尼法律部門從卡地亞獲得通報後，於今年2月份解僱瑪莉諾，但卡地亞聲稱，蒂芙尼的高階主管已經獲得大量的卡地亞機密和營業秘密資訊。 這並非卡地亞第一次指控跳槽至蒂芙尼的前員工試圖竊取營業機密。2014年，卡地亞起訴一名前廣告主管，據稱其試圖讓她的前助理隨身攜帶機密資訊一同加入蒂芙尼，該訴訟於次年和解。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
美國CAFC透過Abbvie, Inc. v. Kennedy Inst.案確認顯而易見重複專利制度 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