馬來西亞個人資料保護法之發展仍有諸多不確定因素
馬來西亞於2010年6月即通過個人資料保護法，延宕經年，該法終於自2013年底開始正式施行，而數項配套規範亦同步施行。前個資保護部門首長Abu Hassan Ismail則被任命為新設之個資保護專員，受通訊及多媒體部部長之指揮監督。
從規範內容架構觀察，馬國此部個資法之範疇堪稱恢弘，不但包括了諸多的實質行為規定，例如，在行為規範的面向上，馬國個資法要求其所謂的資料使用者（data user） 必須遵守多項個資保護原則並尊重當事人權利；此外，該法亦有不少與個資保護相關之組織及程序規則，例如，該法設有行政救濟法庭，如對個資保護專員之決定有所不服者，即可在此提出救濟。惜該法之適用對象不包括公部門，且在適用情形方面，除排除了純粹因個人或家庭目的而蒐集、處理、利用個人資料外，亦針對諸多情形分別排除該法所設之不同個資保護原則之適用，且更賦予個資保護專員另行指定排除適用情形之權限，因而除將相當程度限制該法影響範圍外，並使該法之適用與發展增加許多不確定之因素。
中國民用航空局於2025年11月19日公布《關於推動「人工智慧+民航」高品質發展的實施意見》（关于推动“人工智能+民航”高质量发展的实施意见），旨在貫徹《國務院關於深入實施「人工智慧+」行動的意見》（国务院关于深入实施 “人工智能+”行动的意见）及《關於「人工智慧+交通運輸」的實施意見》（关于 “人工智能+交通运输”的实施意见）的要求，以加速推動AI於民用航空領域的創新與產業發展。 本文件說明，中國政府將於安全、物流、監管、建設等領域，持續推動AI驅動的創新產業發展，深化產業與AI的結合。2027年將首先實現AI於民航安全、物流之發展，預計屆時民航領域的高品質資料、基礎設施平台、產業模型演算法等AI核心要素已見成效，形成具指標性的前瞻示範案例以及具有競爭力的智慧產品與應用；而預計至2030年，民航AI治理體系與安全保障體系已逐步建立，成為民航領域發展的基礎。 本文件針對AI具發展優勢之民航領域，提出其於安全、運行、監管等層面的應用場景，例如飛機故障預測性維護、入侵物辨識、鳥情監控、航班編制、航程調度、智慧旅客服務、自動化倉儲管理、執法輔助、風險控管機制等多元應用。此外，為推動民用航空AI算力基礎設施的建設，也鼓勵建造算力與資料中心，期能建立標準化、資料共享的可信資料基礎建設。 而為指導民航單位落實AI應用，本文件亦於附件中編入《民航人工智慧應用場景參考指引》（民航人工智能应用场景参考指引），該指引中介紹發展程度較高的42個航空領域AI應用場景，說明各應用場景的基本應用概念及技術發展成熟度，以作為各單位根據自身條件制定AI導入應用策略的參考依據。
美國眾議院通過專利改革法案，引發各界關注美國眾議院在今年9月7日，表決通過「2007年專利改革法案（The Patent Reform Act of 2007）」，由於該法案中有部分內容，如：申請優先制度與賠償數額的計算標準等內容，預計將影響美國專利制度發展與未來法院關於專利訴訟案件的進行，因此引發各界專注。 此次眾議院通過的「2007年專利改革法案」重點在於修改專利案件中關於侵權賠償的計算標準，將以該專利對整體產品的貢獻度為主，做出適當的賠償數額。另外還有限制上訴地點的提出等，而且其中影響最大的改採「申請優先制度」(First-to-File System)。 目前美國專利制度採行是所謂的「發明優先制度」(First-to-Invent System)，但未來依據「2007年專利改革法案」的內容，將轉變為世界各國採行的「申請優先制度」，故被稱為是美國專利制度50年來最重大的變革。 本項法案的通過，各界正反面的意見都有，支持的人說這項法案的內容可以遏止專利訴訟的濫用，使企業間的經濟活動得以正常發展。但是反對的人認為，限制賠償數額、上訴地點等，將使利用專利為惡的人更形囂張，削弱專利保護的機制，反而會阻礙美國甚至是世界各國的專利制度發展。
美國4州及司法部指控資料處理商（Agri Stats）的資料共享行為涉及聯合行為美國明尼蘇達州、加州、北卡羅萊納州及田納西州之檢察總長於2023年11月加入「美國司法部（U.S. Department of Justice, DOJ）在同年9月對於肉品產業資料提供者（Agri Stats, Inc.，以下簡稱Agri Stats）提起的反壟斷訴訟」中，主張Agri Stats透過報告方式將肉品數據資料分享給訂閱服務之肉類加工商，此類資料共享行為削弱了市場競爭關係造成聯合行為，違反了休曼法（Sherman Act）。以下先就此案背景進行說明，以釐清此案象徵意義。 於2023年2月，美國司法部反壟斷部門撤回3項與資訊共享相關的聲明，該3聲明是為了醫療保健產業而發布，其中就資料分享之安全使用方式亦可讓其他產業的資料提供業者評估其資料分享行為是否造成反壟斷行為，惟在目前AI／演算法技術變革之下，利用共享所得之資料反推競爭對手之競爭策略具有可行性，因此當年認為有助於促進競爭之資料共享行為，現在反而有造成聯合行為之可能，故廢棄該3項已過時的聲明。 於2023年9月28日，美國司法部反壟斷部門於明尼蘇達州指控Agri Stats違反休曼法。Agri Stats為專門彙整、分析美國豬肉與家禽（肉雞、火雞）相關商業資料的資料處理商，並將其分析報告提供給具競爭關係的肉品加工商，肉品加工商可透過將Agri Stats分析報告反推以監控／預測出競爭對手之價格、供應量、營運計畫等，並依分析報告建議進行價格調高與減產的行為，而被美國司法部認定為聯合行為。 該訴訟所涉及的肉品加工商占了全美家禽（肉雞與火雞）銷售量的9成以上，豬肉銷售量的8成以上。目前已有前述4州加入該訴訟，法院後續會如何認定，將影響產業間的資料交換作法，也顯現出資料商業化前須先做好資料管理，確保在合規的範圍內進行資料利用，國內廠商可參資策會科法所公布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》對自身資料管理機制進行檢視。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw/）
歐盟第29條工作小組發布「自動化個人決策和分析指引」處理個人資料自動化決策與資料剖析風險問題歐盟第29條工作小組於2017年10月3日為因應歐盟一般資料保護規則（GDPR）第22條規定發布「自動化個人決策和分析指引」（Guidelines on Automated individual decision-making and Profiling for the purposes of Regulation 2016/679，2018年2月6日進一步修正，下稱指引），處理對個人資料自動化決策（automated decision-making）和個人檔案剖析（Profiling）的建立。 指引分為五個部分與最佳實踐建議，旨在幫助資料控制者（controller）合乎GDPR對個人資料自動化決策和分析的要求，內容包括下幾點：1.定義自動化決策和分析，以及GDPR對這些概念的處理方法；2.對GDPR第22條中關於自動化決策的具體規定；3.對自動決策和分析的一般規定；4.兒童和個人檔案剖析（Profiling）的建立；5.資料保護影響評估。 指引的主要內容包括： 個人檔案剖析（Profiling），意謂收集關於個人（或一群個人）的資料，並分析他們的特徵或行為模式，加以分類或分群，放入特定的類別或組中，和/或進行預測或評估（例如，他們執行任務的能力，興趣或可能的行為）。 禁止對個人資料完全自動化決策，包括有法律上法或相類重大影響的檔案剖析，但規則也有例外。應有措施保障資料主體的權利，自由和合法利益。 GDPR第22條第二項a之例外規定，（履行契約所必需的），自動化個人決策時，應該作狹義解釋。資料控制者必須能夠提出分析、自動化個人決策的必要性，同時考慮是否可以採取侵害隱私較少之方法。 工作小組澄清，關於在要求提供有關自動化決策所涉及的邏輯上有意義的資料時，控制者應以簡單的方法，告訴資料主體其背後的理由或依據的標準，而不得總是以自動化決策所使用算法進行複雜的解釋或者公開完整的算法為之。所提供的資料應該對資料當事人有意義。 對資料主體提供關於處理自動化決策上有關重要性和預期後果的資料，其意義在於必須提供關於該資料之用途或資料未來處理以及自動化決策如何影響資料主體的重要訊息。例如，在信用評等的情況下，應有權知道其資料處理的基礎，資料主體並能對其作出正確與否的決定，而不僅僅是關於決策本身的資料。 「法律效果」是指對某人的法律權利有影響，或者影響到個人法律關係或者其契約上權利。 工作組並未將GDPR前言71段視為絕對禁止純粹與兒童有關的自動決定，指出僅在某些情況下才有其適用（例如，保護兒童的福利）。 在基於自動化處理（包括分析）以及基於哪些決策產生法律效應或類似顯著效果的基礎上對個人方面進行系統和廣泛評估的情況下，進行資料保護影響評估並不局限於「單獨」自動化處理/決定。