美國能源關鍵基礎設施議題觀察
2007年3月舊金山聯邦法院受理Oracle軟體公司對競爭對手SAP及其關係企業TomorrowNow提出濫用電腦詐欺、商業間諜行為告訴。 Oracle公司表示，自2006年底起便發現公司網站中與PeopleSoft、J.D. Edwards有關的客戶支援與維護部分出現流量暴增的現象。犯罪者冒用客戶的ID進入網站中竊取重要軟體與資料，目前已發現超過一千萬筆的違法下載紀錄，而犯罪者IP位址是來自於SAP德州辦公室所在地。 訴狀中指出，SAP員工涉嫌冒用多名PeopleSoft及J.D. Edwards的客戶帳號，登入並存取Oracle的重要資料與客戶連繫系統。因此，Oracle要求法院對SAP發出禁制令，以阻止其違法行為，另聲請法院下令要求SAP歸還非法竊取之資料與文件。 面對Oracle指控，SAP公司發言人Steve Bauer表示公司目前仍在瞭解與檢視該案件，因此不便就整起事件發表評論，但公司保證將全力回擊Oracle的指控。
英國Ofcom公佈感知無線電技術之諮詢結論英國Ofcom於2011年9月1日公佈了關於閒置頻譜、地理定位（geolocation）資料庫與感知無線電的最新諮詢結論，本次行動使英國成為歐盟中第一個宣佈感知無線電發展計畫的國家。 Ofcom自2005年「數位紅利審查報告書」（Digital Dividend Review）以來，藉多次的聲明與諮詢確立數位紅利閒置頻譜使用的三大方向： 其一，將用於enhanced Wi-Fi，相較於當前使用2.4G的Wi-Fi技術，透過原本無線電視所使用的低頻段（介於470至790MHz間）特性，可使新技術的涵蓋範圍更廣、建築穿透力更強。 其二，透過無線傳輸連結大城市與鄉村地區，以建置鄉村地區之寬頻網路。 其三、用以智慧聯網（Machine-to-Machine Communications，或譯為物聯網）。 由於相關議題在歐盟仍屬初始階段，Ofcom決定先行發展國內和諧使用設備之標準，待歐盟確立標準後，再調整規管與之一致。 有意願經營資料庫之第三方，皆須向Ofcom申請其管理、或交由可信任機構管理之網站的清單，以供感知無線電設備選擇，導入資料庫供應商之競爭。Ofcom將與複數之資料庫供應商簽訂契約或管制協議；至於申請者的最低條件、契約內容與申請費用，仍待定義與諮詢 Ofcom預計於2013年正式使用該技術；此外，依據科技進展，亦考慮回收FM廣播頻段發展感知無線電。
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
法國立法懲處暴力影片拍攝及網路流傳行為法國政府本月頒佈一項新法，規定除新聞從業人員外，任何人若利用攝影器材拍攝暴力行為實況，並將影片上傳、散佈於網際網路，將被視為犯罪行為，行為人可處以5年以下的有期徒刑及75,000歐元的罰金。反對者則認為此舉已嚴重侵害人民的自由權。 由內政部長Nicolas Sarkozy倡議的新法，是針對所謂的「Happy slapping」加以制定。Happy slapping即是指拍攝暴力行為實況，並將影片上傳、散佈於網際網路的行為；拍攝者原則上就是施加暴力之人，而受害者絕大多數是與拍攝者毫無關係的陌生人，以現況而言，從事Happy slapping多為青少年族群。 網路言論維護組織Ligue Odebi表示，新法將使法國成為第一個嚴重侵害表達自由及資訊自由的西方國家，同時也將阻礙人民透過攝影器材揭發警方的暴行。時下風行的影片分享網站如YouTube或法國的Dailymotion.com也將深受新法的影響，主管機關未來將有權要求業者提供網站上影片的來源資料。