著作權侵權暫停了妙娃種子園藝盆的銷售
3D列印設計分享網站Shapeways在週五收到從任天堂神奇寶貝國際公司一個停止侵權的函(cease and desist)，是有關於藝術家Claudia Ng的類似神奇寶貝妙娃種子的陶瓷園藝盆設計，他將園藝盆在Shapeways網站上販售，但Shapeways在收到警告信函後移除了網站上的產品列表。
根據Claudia Ng所述，任天堂神奇寶貝國際公司是要求所有有關此模型相關的收益。原本產品列表上並未直接將神奇寶貝遊戲名稱用於此盆栽設計名稱，Claudia Ng標註牠是植物怪獸(succulent monster)，但產品列表中數次提及了神奇寶貝公司。最新版的設計將近2.5英吋(6.5公分)高，售價為49美元，目前有多種顏色提供銷售。
Claudia Ng表示：我想這是落於衍生和轉化著作的範疇，我並非一個律師，但我猜測這至少是最廣義的相關法規解釋裡。發生這件事我並不意外，只不過我原本預期該公司會追蹤的是那些有更多侵權設計的人。雖然我承認我個人喜愛的神奇寶貝啟發了我的靈感，但不是神奇寶貝的粉絲也都會喜歡這設計的原因就在於神奇寶貝本身的動物本質(generic-ness)。大多數都公認牠像一隻肥貓。而且我也被要求去設計其他的動物或生物。
Claudia Ng可能會被安排和任天堂神奇寶貝國際公司接觸，雖然他無法確定從這場可能的會議中會發生甚麼事。
3D列印設計分享上有可能設計的產品會侵害他人權利，設計者在靈感啟發上到設計成品時皆須有避免侵權的考量，以免不只無法獲利也有侵權的風險。
陳依婷
法務專員 編譯整理
Bulbasaur Planter Sales Halted for Copyright Infringement, ANIME NEW, Aug 19, 2014,http://www.animenewsnetwork.com/news/2014-08-19/bulbasaur-planter-sales-halted-for-copyright-infringement/.77769 (last visited Aug 25, 2014)
Ben Kuchera, Nintendo uses copyright on best Pokémon fan project. It's super effective, Polygon, Aug 18, 2014,http://www.polygon.com/pokemon/2014/8/18/6031683/bulbasaur-planter-missed-your-chance (last visited Aug 25, 2014)
美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）於2024年5月21日提出「全球AI安全機構合作策略願景目標」（The United States Artificial Intelligence Safety Institute: Vision, Mission, and Strategic Goals，下稱本策略願景），美國商務部（Department of Commerce）亦於2024年參與AI首爾峰會（AI Seoul Summit）期間對外揭示本策略願景，期能與其他國家攜手打造安全、可靠且可信賴之AI生態系。 由於AI可信賴與否往往取決於安全性，NIST指出當前AI安全所面臨的挑戰包含：一、欠缺對先進AI之標準化衡量指標；二、風險測試、評估、驗證及確效（Test, Evaluation, Validation, and Verification, TEVV）方法不健全；三、欠缺對AI建模後模型架構與模型表現間因果關係的了解；四、產業、公民社會、國內外參與者等在實踐AI安全一事上合作程度極為有限。 為因應上述挑戰並促進AI創新，NIST在本策略願景中擬定以下三大戰略目標：(1)推動AI安全科學發展：為建立安全準則與工具進行技術合作研究，並預先部署TEVV方法，以利評估先進AI模型之潛在風險與應對措施；(2)推展AI安全實務作法：制定並發布不同領域AI風險管理之相關準則與指標，以達到負責任設計、開發、部署與應用AI模型與系統之目的；(3)支持AI安全合作：促進各界採用前述安全準則、工具或指標，並推動全球合作，以發展國際通用的AI安全風險應對機制。
美國指控中國兩大電信通訊商威脅國家安全，呼籲各機關及私人企業拒絕向其購買設備及技術美國眾議院情報委員會終於發佈了對中國兩大電信通訊商「中興」(ZTE)和「華為」（Huwei）的調查報告，報告結論指出，「中興」和「華為」確實危及美國的國家安全。 情報委員會呼籲美國政府機關和企業，尤其是政府機關，不應該讓「中興」、「華為」成為資訊系統相關設備或零組件的供應商，因為他們會安裝「後門程式」（backdoor）為中國政府和軍方進行間諜活動和網路攻擊，並敦促美國企業的經營者，應該阻絕未來收購、購併「中興」、「華為」的可能性。情報委員會亦呼籲美國國民不要購買任何由「中興」、「華為」製造的任何電子設備，包括手機、平板電腦、數據機等，否則個人資料將在不知不覺中全數洩漏給中國。 「華為」的建立者任正非（Ren Zengfe），同時也是「華為」執行長，1987年離開中國軍方創立「華為」，情報委員會認為他始終與中國政府和軍方保持密切聯繫，而「華為」拒絕配合情報委員會的調查，「中興」也不願提供完整的內部資料，報告指出：「中興」和「華為」應該讓公司內部架構、組織和財務管理及經營運作更加透明化，盡到美國法制要求的應盡義務」。 但英國政府表明支持「華為」，只是會採取必要的保護措施維護國家安全。「華為」在英國具有相當龐大的影響力，2001年在英國正式營運，投資了一億五千萬英鎊，並創造了650個工作機會，主要提供英國電信業者於寬頻服務的相關硬/軟體設備。另外英國手機營運商EE（Everything Everywhere）所發行英國首套的4G商用網，當中的行動作業系統便是使用「華為」的技術，EE的發言人表示：「我們有一套嚴格的安全檢查程序，確保合作伙伴和合作內容都符合EE的要求和標準，而「華為」是值得信賴和尊敬的伙伴」。 其他國家如加拿大和澳洲，則採取保守態度，評估這兩家電信通訊商的可信度和可用性。
美國病歷健康資訊科技化政策可望於10年內節省220億美元用藥支出美國「2009年經濟復甦暨再投資法」（America Recovery and Reinvestment Act, ARRA），將醫療產業中的醫療資訊科技列為重點發展項目之ㄧ。以國內全面採行「電子病歷健康記錄」（electronic health records, EHRs）系統為目標，共挹注190億美元的經費，透過聯邦醫療保險或醫療補助計畫的機制支付獎勵金，鼓勵醫師或醫療院所採購並建置院內的電子醫療資訊系統。自2011年至2015年，醫師或醫療院所符合實質EHR使用者（meaningful EHR user）的標準，至多可獲得44000美元的獎勵金；倘於2015年後，其尚未成為實質EHR使用者，則將以每年多1%的比例，逐年減少其醫療保險補助額，直至2019年將減少5%。為了施行此政策，ARRA規定主管機關須於2009年12月31日前確立EHR的標準，包含了相互運用性（interoperability）、臨床功能性（clinical functionality）及安全性等標準。 EHR系統的基礎，也就是電子醫囑（e-prescribing）所涵蓋的功能，能提供臨床及藥費的即時資訊，供醫師判斷何種藥物（包含學名藥）最為安全，且可符合病患經濟負擔；亦可顯示該病患用藥紀錄，及其他醫生曾開立的處方，供醫師比對並觀察病患潛在的藥物過敏現象，若系統偵測出藥物間相斥的情形，亦將自動發出安全警示。此外，以電腦輸入處方並自動傳送至領藥處的模式，不僅可省卻病患冗長的等候領藥時間，亦能減少藥劑師因難以判讀字跡所導致的配藥錯誤。 一項由美國藥物照顧管理協會（Pharmaceutical Care Management Association, PCMA）所贊助的調查研究指出，ARRA中的病歷健康資訊科技化措施，將使e-prescribing的運用率，在未來五年內增加75%；而在往後10年，此將減少約3500萬筆的用藥指示錯誤，消弭因服藥錯誤導致的死亡事件，並能節省220億的用藥支出；其所帶來的效益實遠超過政府所挹注的經費。
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