Facebook 捲入商標糾紛
Facebook公司因使用「timeline」一詞，而被設立於芝加哥的Timelines公司提商標侵權訴訟乙案，目前Facebook公司正積極準備進一步之辯護。
Timelines公司係於2011年9月控告Facebook侵害其所有之「timeline」商標權，且違反公平競爭法。Facebook則反訴Timelines公司，主張「timeline」為一般通用名稱，應不受商標法保護，故請求確認該商標無效且無侵權事實。
美國地方法院先前裁定Facebook無法提出證據以證明Timelines公司之商標為一般通用名稱。而原定2013年4月22日在芝加哥聯邦法院開庭之上訴程序，目前已延期，但法院並未明確說明延期原因。
Facebook公司主張「timeline」是一種可使人群組織並展現對其最有意義的事件與活動之工具，其功用係將記憶呈現為依時序整理，且可查詢之個人記述。Timelines公司則為一個，可讓使用者記錄並分享歷史經歷的網站。
Facebook在線上廣告市場上仍有巨幅成長的機會，因其具有廣泛的使用者基礎，且有跨時追蹤個人細節之能力，故在線上廣告市場中成為一股令人望之生畏的強大力量。
據報導，若將來判決對Timelines公司有利，則其打算請求總金額相當於Facebook因「timeline所取得之廣告收入」之損害賠償。由於至最終之審理結果出爐據信仍需要很長時間，故在現況下不排除庭外和解的可能性。
日本獨立行政法人情報處理推進機構於2025年7月發布《資料素養指南（下稱《指南》）》，指南分為三大章，第一章為整體資料環境之變化；第二章為資料治理；第三章為資料、數位技術活用案例與工具利用。指南第二章中的資料引領判斷篇，主要為呼籲企業透過資料分析結果改善企業經營。 《指南》資料引領判斷篇指出，在進行資料驅動的判斷流程時，需留意三點事項，分述如下： （一） 提出假說、驗證並進行決策 首先盤點利害關係人，蒐集各自的需求與課題，考量可以適用的技術與服務，並以此為基礎提出與事業相關的假說。其次，盤點必要資料並確認其利用可能性，同時針對所缺乏的資料進行取得可能性之評估。下一步，以所取得的資料為基礎進行假說與資料分析結果之驗證。而後，將假說與資料分析結果的驗證成果提供給利害關係人，並以利害關係人的意見為基礎，進行追加資料的取得並同時修正假說內容。最後，基於資料分析結果進行決策。 （二） 判斷決策所必要之資料的信賴性 企業在盤點必要之資料以進行分析並據此進行決策時，由於資料沒有達到特定數量無法用於分析、資料蒐集需花費時間成本，且判斷時點有時亦有其時效性，因此，在確保必要之資料時，會先檢視企業內部所持有之資料，而後確認政府機關的公開資料，如仍缺乏必要之資料，則會確認從資料市場取得之可能性等。在確保必要之資料後，則會判斷決策所必要之資料的信賴性，其主要分為兩點，一為針對資料本身之信賴性，包含資料是否有偏頗、對於資料產出者的信賴性以及資料取得日期、地區等；一為資料傳輸、編輯的信賴性，包含對於資料仲介者的信賴性、資料編輯程式以及資料整合方針。在無法完全確保資料的信賴性時，則會透過相關聯的資料進行資料正確性的檢驗。 （三） 服務導入與監視 資料分析並不僅侷限於現在資料的分析，亦會涵蓋未來資料的預測。舉例而言，自動駕駛資料不僅會分析車輛狀況以及周圍狀況，亦會預測並自動判斷是否需要剎車。透過資料分析結果導入服務後，亦應透過監視檢視決策成效，方法包含滿意度調查、平均使用時間調查等，並針對調查結果進行改善。 我國企業如欲將其所持有之資料用於分析並依照分析結果進行企業經營決策，除可參考日本所發布之《指南》資料引領判斷篇建立內含PDCA四面向之管理制度以外，亦可參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心所發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範》，針對自身所持有之資料建立包含PDCA四面向之管理制度。 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）
美國聯邦法官指出藥用基改作物之種植應予嚴格管理美國聯邦法院最近判決美國聯邦官員在 2001 年及 2003 年，允許四家企業在夏威夷種植基改作物以生產試驗用藥的行為，違反環境法規。該許可內容涉及許可在夏威夷州 Kauai, Maui, Molokai and Oahu 種植玉米或甘蔗。 本案法官 Michael Seabright 判決中特別指出，鑑於夏威夷州乃是許多瀕臨絕種或受到絕種威脅的生物的棲地－該州計有 329 種罕見生物，占全美瀕臨絕種生物及受到絕種威脅生物種類之四分之一，而美國農業部動植物健康檢疫服務（ Department of Agriculture's Animal and Plant Health Inspection Service ）在許可種植基改作物前，竟未先進行初步的環境檢視（ preliminary environmental reviews ），很明顯地已違反該機關依據瀕臨絕種生物法（ Endangered Species Act ）及國家環境政策法（ National Environmental Policy Act ）所應盡之義務。 本案原告 EarthJustice 認為，本案是第一件聯法院就 biofarming 所做之判決。所謂 biopharming 係指研究人員利用基改技術將植物用來作為生產藥品、抗體、疫苗等生技藥物的生物反應器（ bioreactors ）。由於植物可以大量栽種，因而若 biopharming 技術可行，將可有效解決生技藥物供給短缺的問題，嘉惠更多的病患，因而， biopharming 被視為未來可能顛覆傳統的藥物生產的一種生技藥物製造方式。目前， biopharming 廣泛使用的植物包括玉米、煙草等。 biopharming 的構想可以較低的成本解決部分生技藥物生產的問題，但其構想看似極具吸引力，不過發展 biopharming 並非毫無挑戰，尤其是如何就藥用基改植物予以隔離管理，避免基因污染。反對者一般主張，藥用基改植物 並未通過食用安全性測試，並不適合人體食用或是當作家畜飼料， 如果栽種藥用基改植物的隔離管理未做好把關，難保這些本應受到嚴格管制的治療性植物進入到食物供應鏈，影響民眾的身體安全。 在民眾健康及環境生態安全的考量下，反對推展 Biopharming 的力量也越來越大，本案即是一個明顯的例子。
肯塔基州上訴法院認為，未經當事人同意即使用臉書上之tag功能標示出該當事人，並無違法美國肯塔基州上訴法院於月前駁回一名女子所提出的監護權認定案的上訴。該女子之上訴理由中提到：法院所據以決定監護權之證據之一，乃是未經她同意即被其他人標示出該女子姓名，並放在臉書(Facebook)上供人點閱、瀏覽的照片。但該州上訴法院並不同意這個看法，其在判決中指出：目前並無任何法律要求他人必須先取得該女子之同意後才能對之攝相，並上傳至臉書或其他網站；此外亦無任何法律規定其他人不得將該女子之姓名標示(tag)於這些照片上。 暫撇開其他法律不談，此一案件引人思考之與個人資料保護相關之處至少有二：首先，是關於法律適用的部分，亦即，如本案發生在日後個人資料保護法開始施行後的台灣，則該法第51條第1項(註1)之排除規定是否適用的問題；其二則是法律政策的部分，究竟在這個資訊數位化且易於搜尋的網路時代，為個人或家庭活動目的而毫無設限（例如本案之供不特定人瀏覽）的利用他人之個人資料是否確無為保護個人資料為著眼點之規範必要？（在肯塔基州這個案子裡，此一「無規範」的結果或許是正面的，但在其他的許多狀況，可能並非如此。） 註1：個人資料保護法第51條第1項：「有下列情形之一者，不適用本法規定：一、自然人為單純個人或家庭活動之目的，而蒐集、處理或利用個人資料。二、於公開場所或公開活動中所蒐集、處理或利用之未與其他個人資料結合之影音資料。」
美國勞動部就業培訓署發布《人工智慧素養框架》美國勞動部就業培訓署（The U.S. Department of Labor’s Employment and Training Administration，簡稱ETA）於2026年2月13日發布《人工智慧素養框架》（Artificial Intelligence Literacy Framework，以下簡稱本框架），旨在鼓勵公共勞動力系統與教育系統擴大推動AI素養（AI literacy）相關教育與培訓，為美國勞工因應AI時代之經濟與工作變遷提供方向指引，協助其培備所需核心能力。 本框架目標在支援勞動部執行《美國AI行動計畫》（Winning the Race: America’s AI Action Plan）及《美國人才戰略：為黃金時代打造勞動力》（America’s Talent Strategy: Building the Workforce for the Golden Age）兩部政策文件所揭示之任務，二者均將AI素養列為應於勞動力與教育體系全面推展之基礎性優先事項。本框架可分為三部分，第一部分提出AI素養的工作定義，並就勞工、雇主、教育與培訓提供者及州與地方機構四類受眾，分別說明框架的應用方式；第二部分界定所有勞工應具備的AI素養能力及其具體範疇與實作要求；第三部分則就培訓方案的設計與執行，提供課程規劃與推動策略的具體指引。 一、概念定義 本框架將AI素養定義為一套使個人得以負責任地使用與評估AI技術的基礎能力，並以對現代職場日益重要的生成式AI為核心。美國勞動部指出，「素養」應理解為隨著AI普及各行各業，所有勞工與學生與AI工具互動之知識與技能基準。 本框架分別針對四類受眾分別說明其應用方式。就勞工而言，現有勞工、求職者及即將進入職場之學生，可以此了解AI素養對職涯發展的意義與技能培養方向，在提升工作效能之餘開創新的職涯機會。就雇主而言，可據此建立企業內部AI素養培訓，確保員工有效且負責任地使用AI工具。就教育培訓提供者而言，可將AI素養融入現有課程，為學習者建立職場所需的核心能力。就州與地方機構而言，則可推動勞動與教育體系之AI素養培育，協助學生與求職者因應市場變遷，並回應雇主對AI人才之需求。 二、AI素養五大基本內容領域 本框架界定五大AI素養基礎內容領域，構成所有勞工應具備的能力基線。 1.了解AI原則（Understand AI Principles）：理解AI的核心概念、能力與限制，為有效應用奠定基礎。 2.探索AI用途（Explore AI Uses）：探索不同AI工具與應用情境，及其如何與人類專業知識相輔相成。 3.有效導引AI（Direct AI Effectively）：掌握如何提供適當情境脈絡與撰寫清晰提示詞，以產生有效輸出。 4.評估AI輸出（Evaluate AI Outputs）：評估AI生成結果之準確性與相關性，並了解如何對其輸出進行迭代優化。 5.負責任地使用AI（Use AI Responsibly）：以合乎倫理且安全的方式使用AI，保護重要資訊並對結果負責。 三、AI素養七大推行原則 本框架提出七大推行原則，作為培訓方案設計與執行的具體指引。 1.啟動體驗式學習（Enable Experiential Learning）：透過實際操作培養AI素養，使學習者得於真實情境中練習AI技能。 2.將學習融入情境（Embed Learning in Context）：將學習融入既有流程並結合產業特性，使學習成果更具實踐價值。 3.建立互補性人類技能（Build Complementary Human Skills）：借助AI強化人類之判斷力、創造力與問題解決能力。 4.消除學習前置障礙（Address Prerequisites to AI Literacy）：消弭AI素養學習之障礙，包括數位素養不足與寬頻網路取得的問題。 5.建立持續學習路徑（Create Pathways for Continued Learning）：提供系統性進修路徑，協助學習者提升進階AI技能並拓展職涯發展。 6.培育賦能角色（Prepare Enabling Roles）：培育管理者、輔導人員及其他於學習歷程中扮演支持角色之人員。 7.以敏捷性為設計原則（Design for Agility）：建立主動的內建機制，以隨AI能力演進迅速更新素養內容與推動方式。 面對AI時代工作型態之快速變遷，美國《人工智慧素養框架》在政策制定、勞動力轉型與AI人才系統化培育等面向所揭示之架構與策略，具有參考價值，可以供我國政府機關研擬相關政策時參考。