Google個資隱私權政策違反歐洲資料保護指令，六國將聯合採取法律途徑
2012年3月Google將世界各地總共60個相異的個人資料隱私權政策統一後，即受到歐盟個人資料保護機構「第29條工作小組」的關注，該小組認為Google修訂後的個人資料隱私權政策違反歐洲資料保護指令（European Data Protection Directive (95/46/CE)），將難以讓使用者清楚知悉其個人資料可能被利用、整合或保留的部分。同時，Google亦可能利用當事人不知情的情況下，大量利用使用者個人資料。因此，2012年10月歐盟要求Google在4個月內對該公司的個人資料隱私權政策未符歐盟規定者提出說明，惟至今Google仍無回應。因此，歐洲6個國家，包括法國、德國、英國、義大利、荷蘭及西班牙的個資監管機構，將聯合審視Google的個人資料隱私權政策是否違反各國的法律，並依據各國法律展開後續措施，如鉅額罰款等。法國之資訊自由國家委員會（Commission nationale de l'informatique et des libertés，簡稱CNIL）率先表示，若Google於4月11日前未改善其資料隱私權政策，法國將首先採取法律行動。然Google對此僅簡單回應，表示其資料隱私政策尊重歐盟的法律，且可以讓Google提供更簡單、更有效率的服務。
- Six EU nations challenge Google on privacy, TECH2, April 04 2013
- Privacy update - EU launches enforcement against Google, LEXOLOGY, April 03 2013
- EU threatens ‘substantial toll’ for Google data breaches, TRAVOLUTION, April 03 2013
- Google and privacy: 6 EU countries take action, BLOOMBERG BUSINESSWEEK, April 02 2013
- Google must defend privacy policies to 6 European agencies, TECHHIVE, April 07 2013
- Six EU Countries Take Legal Action Against Google Over Privacy, INTELLECTUAL PROPERTY WATCH, April 04 2013
2023年5、6月經濟合作暨發展組織（Organisation for Economic Cooperation and Development, OECD）在邁向數位化計畫(Going digital Project)下陸續公布53個國家地區科學技術創新政策（science, technology and innovation policy）指標。OECD另一方面也提供許多政策工具供各政府參考，如2022年12月發布《數位化推進資料治理以促進增長和福祉》（Going Digital to Advance Data Governance for Growth and Well-being)，並出版《資料治理政策制定之數位化指南》（Going Digital Guide to Data Governance Policy Making），協助應對轉型為數位治理時的潛在益處與風險。 《數位化推進資料治理以促進增長和福祉》指出，數位工具發展使資料蒐集、處理的效能大幅增加，邊際成本快速下降，為經濟、社會注入新驅動力。OECD觀察到COVID-19疫情危機中，各國政府藉多樣的資料有效追蹤疾病並做出相應對策；然而，也出現資料治理不當案例，如有勞動中介機構不慎在資料應用時加深性別勞動的不平等。因此，資料成為治理的戰略資產同時也需詳加了解資料多樣化的特性，在資料跨領域產製、流通與利用的過程中一併考量其益處與風險。 《資料治理政策制定之數位化指南》則點出三個發現，並提供相應策略做為各國政府治理參考。第一，關切資料開放同步產生的益處與風險，建議應確立風險管理的文化並建置透明且開放的資料生態系，以增加使用者的能動性，俾利人們自覺主動利用資料。其次，治理框架應平衡生態系中利害交疊的人民、企業團體、政府各部門等，藉契約範本、行為準則等機制確保決策各環節中利害關係人的參與機會和框架的一致性。第三，資料的邊際成本雖一再降低，然而進入門檻、後續管理的負擔仍重，政府應持續激勵資料的基礎建設投資，促進市場競爭並解決後進者的阻礙。
Rambus再興訟 南亞科、華亞挨告美國記憶體設計司Rambus1月25日向美國北加州地方法院提出侵權告訴，指控Hynix、南亞科技、華亞科技、英飛凌等四家DRAM廠，涉嫌侵犯Rambus的DDR2記憶體、GDDR2及GDDR3繪圖卡用記憶體等共18項專利。南亞科副總經理白培霖表示，還不了解Rambus實際的指控內容，一切仍在了解中。 Rambus三年前推出RDRAM並獲得英特爾支持成為次世代主流產品，但因當時DRAM廠基於成本考量，決定支持DDR規格，所以Rambus後來不得不被迫退出標準型DRAM市場。然因Rambus擁有多項記憶體專利，目前主要產品獲得新力PS遊戲機採用，所以大部份營收來源均來自於權利金收入，去年Rambus營收約1億4500萬美元，其中的1億2000萬美元就是權利金收入。 由於Rambus前年就宣佈研發出DDR2產品，隨著今年英特爾力推新款支援DDR2晶片組，全球DRAM廠均投入DDR2生產，因此Rambus再度興訟，控告Hynix、南亞科技、華亞科技、英飛凌等四家DRAM廠，侵犯其 DDR2及GDDR2、GDDR3等記憶體共18項專利。 對於被Rambus控告一事，南亞科技及華亞科技提出說明。白培霖說，南亞科及Rambus一直就二家製程技術洽談相互授權事宜，內容包括DDR2及繪圖卡用記憶體GDDR3等，但目前為止雙方還沒有達成相互授權協議，自然也沒有權利金支付問題，由於南亞科目前還沒收到起訴書，不知道Rambus提出的控訴內容為何，因此一切有待再進一步了解後再行說明。除了此次的Rambus控告南亞科侵權，去年日本半導體大廠瑞薩科技（Renesas）也三度對南亞科技提出侵權控告，瑞薩除了指出南亞科技侵犯其記憶體製程、設計、封裝等專利權外，去年十月底還向東京地方法院提出申請，將對南亞科技日本子公司進口、銷售DRAM行為進行假處份（Preliminary Injunction）。 對於國際大廠不斷針對南亞科提出侵權告訴，南亞科技表示，與瑞薩在日本、美國的專利權官司，至今還在上訴審理階段，南亞科已經提出資料證明，至於Rambus此次提出的侵權告訴，現在還在了解中，但南亞科的立場，會尊重每家半導體廠的專利權，不會有任何侵權的行為。
日本P2P軟體Winny開發者再遭起訴，並具體求刑一年日本東京地檢署以助長著作權侵害為由，於 7 月 3 日 向東京地方法院對日本知名檔案交換軟體（ P2P ） Winny 的開發者金子 勇提起訴訟，並具體求處有期徒刑一年。這是繼 2004 年 5 月京都地檢署起訴金子 勇後，對同一 P2P 軟體開發者另為起訴的案件。 2002 年，東京大學資訊理工學系研究助理金子 勇開發出可供他人使用的分散式 P2P 軟體 Winny ，旋即受到廣大網友的歡迎。使用者透過 Winny ，不僅交換著未經授權的音樂、影片檔案，甚至包括了部份的警方或自衛隊官方文件。而日本各大企業，如日本雅虎、富士通及 NEC 等，也陸續傳出因公司職員使用 Winny 而導致員工及客戶個人資料外洩的事件。 針對 Winny 開發者起訴案件，目前京都地方法院尚未作出判決，而日本東京地方法院已預定於 9 月 4 日 進行公開審判。此外，因應 Winny 所肇致的資安問題，各相關企業也順勢推出可過濾 Winny 的軟硬體設備，如日本京瓷公司（ KCCS ）即於 7 月 10 推出企業網路管理軟體，除可偵測內部電腦是否安裝 Winny 外，亦可阻絕已安裝 Winny 的電腦連接至企業網路。
金融穩定委員會報告指出金融領域採用AI之模型、資料品質與治理風險.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告，探討人工智慧（Artificial Intelligence, AI）在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響，分析相關風險並提出建議。 報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處，但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性（Vulnerability），進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括：「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」，以及「模型風險、資料品質和治理」。 在模型風險、資料品質與治理中，廣泛應用AI可能導致模型風險上升，因某些模型難以驗證、監控及修正，且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外，在大型語言模型（Large Language Model, LLM），大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性，使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型（Pre-trained Model）中，金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉，進一步增加管理難度。 若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源，模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰，包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。 報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測，評估現行金融政策框架是否充分，並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形，並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外，主管機關可考慮利用監督科技（SupTech）及監管科技（RegTech）等AI驅動工具強化監管效能，以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。