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。
英國《海外犯罪資料提供請求法》（Crime (Overseas Production Orders) Act 2019, COPO Act）於2019年2月12日由英國女王御准（royal assent）生效。 過去，英國請求海外證據法源依據僅有〈國際司法互助條約〉（Mutual Legal Assistance Treaties）支撐，且無明確的實施規範可作為依循。隨通訊網路科技日新月異，犯罪及犯罪證據的資料儲存地打破國界。《海外犯罪資料提供請求法》即是給予海外犯罪資料提請求程序一個明確的規範。在與他國簽署條約（designated international co-operation arrangement，指：司法互助條約或英國內閣大臣依法指定的條約）之前提下，《海外犯罪資料提供請求法》授權英國執法機構與相關單位（appropriate officer）可向法院聲請搜索票，並憑藉搜索票請求被搜索自然人或法人，提供儲存於英國境外的電子資料（electronic data）或特種電子資料（excepted electronic data）。本法所稱「電子資料」係指以電子儲存的資料；「特種電子資料」則是指法律專業人士與其客戶的通訊紀錄，或自然人與死者在具有保密義務之情況下所產生的紀錄。 在英格蘭、威爾斯和北愛爾蘭，可依《海外犯罪資料提供請求法》向法院聲請搜索令的相關單位包含：員警（constable）、英國稅務海關總署（Revenue and Customs）、英國嚴重詐欺辦公室（Serious Fraud Office, SFO）、特許金融調查人員（accredited financial investigator）、反恐金融調查人員（counter-terrorism financial investigator）、英國金融行為監理總署（Financial Conduct Authority）依法指定的調查人員或其他內閣大臣所公告之規則所指名的人員。在蘇格蘭則是檢察官（procurator fiscal）、員警、英國稅務海關總署、英國金融行為監理總署依法指定的調查人員或其他內閣大臣所公告之規則所指名的人員。海外犯罪資料提供請求之搜索票有效期間，係獲准當日起算三個月。
美國參議院通過《兒童網路隱私保護法》與《兒童網路安全法》，有望加強兒少網路安全保護力道在數位時代，兒童及青少年長時間使用網際網路已成為生活常態，然而，兒少在高度使用社群媒體的同時，也透過演算法大量獲取諸如飲食失調、自殘等「有毒內容」（toxic content）。在享受網路便利性的同時，兒少也面臨遭受騷擾、霸凌，被迫轉學甚至輕生等困境，心理健康面臨危機。為解決前揭問題，美國參議院於2024年7月30日通過《兒童網路隱私保護法》（Children’s Online Privacy Protection Act, COPPA）修正法案及《兒童網路安全法》（Kids Online Safety Act, KOSA）之立法，加強兒少網路安全之保護。 COPPA早於1998年制定，並於2000年開始施行，該法案對於網路營運商蒐集未滿13歲兒童之個人資料相關隱私政策訂有規範，惟自訂定後迄今約25年，均未因應時代變遷做出調整，終於在本次會期提出修正草案。另KOSA之立法重點，則在於要求網路平台業者對兒童預設提供最高強度隱私設定，並建立控制措施，提供父母保護子女及認知到有害行為的機制，課予網路平台業者預防及減輕兒童陷於特定危險（如接收宣傳有毒內容之廣告）之義務等。此二法案經參議院投票通過後，合併為一案送交眾議院審核，重點說明如下： 1.將網路隱私保護主體擴張至未滿13歲之兒童及未滿17歲之青少年（下稱兒少），禁止網路平台業者在未經兒少使用者同意情況下，蒐集其個人資料。 2.禁止網路平台業者對兒少投放定向廣告（targeted advertising）。 3.為保護「合理可能會使用（reasonably likely to be）」網路平台的兒少，調整法案適用的「實際認知（actual knowledge）」標準，將適用範圍擴及至「合理可能被兒少使用（reasonably likely to be used）」的網路平台。 4.建立「清除鈕（eraser button）」機制，使兒少及其父母得以要求網路平台業者在技術可行情況下，刪除自兒少所蒐集之個人資料。 5.要求商務部（the Secretary of Commerce）於新法頒布後180日內，應成立並召集兒童網路安全會議（Kids Online Safety Council），進行包含識別網路平台對兒少造成危害之風險，提出相關評估、預防及減輕危害之建議措施及方法、進行與網路對兒少造成危害相關主題之研究等業務。 觀本次可謂美國對於兒少網路保護之重大進展，惟此法案後續是否能順利提請總統簽署成法，正式具約束效力，仍須持續關注眾議院未來動向。
歐盟執委會發布第二份「數位十年狀況報告」，說明「2030年數位十年政策計畫」當前進展歐盟執委會（European Commission）於2024年7月2日發布第二份「數位十年狀況報告」（State of the Digital Decade Report）（下稱該報告），全面檢視「2030年數位十年政策計畫」（Digital Decade Policy Programme 2030, DDPP）之施行現況。特別的是，該報告今年首次新增歐盟成員國提出之「數位十年國家戰略路線圖」（National Digital Decade Strategic Roadmaps），說明預計投入數位轉型之措施、行動及資金。 為了呼籲歐盟成員國加強行動，進而促進經濟繁榮並提升社會凝聚力，歐盟執委會於該報告提出兩大面向之建議。首先，於數位基礎設施及企業之部分，該報告指出，目前高品質之5G網路覆蓋率僅有歐盟領土之50%。對此，各成員國與執委會應共同努力創建真正之數位單一市場（Digital Single Market）。此外，歐洲公司對於人工智慧、雲端、巨量資料之採用率遠低於DDPP欲達成之75%目標。若欲實踐商業部門數位化，應鼓勵中小企業採用創新之數位工具，且應積極投資具有高度發展可能性之新創企業。 其次，於數位技能與公共服務之層面，該報告提及，社會經濟相關之數位轉型過程中，以人為本係一貫之核心理念。然而，目前僅55.6%之歐盟人口具備基本數位技能，各成員國應採取多元方法於各級學校推動培養教育。又，為提升公共服務數位化，各成員國應致力於線上提供重要公共服務、電子健康紀錄，以利民間及企業方便運用。 最後，歐盟成員國須於2024年12月2日前審視、調整「數位十年國家戰略路線圖」，以符合DDPP闡述之目標。此外，歐盟執委會將監督、評估報告中建議之實施情形，並於2025年發布之「數位十年狀況報告」追蹤改善進度。
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