中華人民共和國發布「電子認證服務管理辦法」
由美國共和黨所倡議的法案「Internet Stopping Adults Facilitating the Exploitation of Today's Youth Act of 2009」（S. 436,H.R. 1076），於今年2月13日交由參、眾兩院進行審議；鑒於網路色情危害青少年之問題相當嚴重，該法案訂定了加重色情犯罪刑度及其他數項保護措施，旨在減少網路色情對於兒童的危害。但其中一項措施要求電子通訊服務者、遠端電腦服務提供者，對於隨機配置之暫時性網路位置等相關可識別用戶身份的紀錄及資料，應保存至少兩年，引發業者及隱私權保護團體極大的反彈聲浪。 業者反彈的原因在於依據18 U.S.C §2510對於「電子通訊服務」（electronic communication service）之定義，係指「提供使用者接收、傳送有線或電子通訊的服務」，幾乎囊括所有類型的資通訊服務提供者；倘若法案通過，則如AT&T、Verizon電信業者、Comcast有線電視營運商、網路電話業者、提供Wi-Fi接取點服務者、及動態主機隨機配置IP位置之服務提供者等，未來皆須依規定負有保存記錄至少兩年的義務，將導致其儲存設備之成本大增。 此外，保衛隱私權團體大力抨擊此種無差別強制保存用戶特定紀錄的作法，形成潛在傷害隱私權的危機，若是保管不當而造成資料外洩、或資料遭不當使用，其受害規模將難以估算。由於業者及民間反彈聲浪相當大，參、眾兩院是否通過此法案，或做出若干調整，仍待後續觀察。
歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效歐洲專利局（European Patent Office, 下稱EPO）於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧（Artificial Intelligence, AI）與機器學習（Machine Learning, ML）的可專利性審查細則。 在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項，然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明，例如：神經網路、遺傳演算法、支援向量機（Support Vector Machines, SVM）、K-Means演算法、核迴歸和判別分析，不論它們是否能夠藉由數據加以訓練，此類運算模型和演算法本身，因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。 其中，EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形，說明可否具備發明技術特徵： （一）可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳，此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵（例如：影像邊緣、像素數值）的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類，屬於分類演算法的技術應用。 （二）可能不具技術性 根據文字內容進行分類，本身不具技術目的，而僅是語言學的目的（T 1358/09） 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類，但未說明所產生分類的技術用途，亦被認定本身不具技術目的，即使該分類演算法的數據價值高（例如：穩健性）（T 1784/06）。 在新版審查指南中亦指出，當分類方法用於技術目的，其產生之訓練集（training set）和訓練分類器（training the classifier）的步驟，則能被視為發明的技術特徵。 近年來，人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中，無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等，隨著人工智慧和機器學習技術快速發展，新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準，EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術，將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」
智慧聯網時代巨量資料法制議題研析－以美國隱私權保護為核心 美國推動產業巨量資料(Big Data)新型應用分析--SunShot子計畫近年來，巨量資料(Big Data)狂潮來襲，各產業競相採用此種新型態模式，將充斥各領域之資料量，加以深度分析及集合、比對，篩選具價值性之各項資料。以美國為例，於2011年2月份正式啟動SunShot計畫，期透過聯邦政府的資源，加強推動不同領域之巨量資料分析，有利各領域之政府資源重整運用，以期使推動計畫更經濟效率且具競爭力。並且，美國政府更於2013年1月30日，宣布將挹資900萬元資助7項科專計畫，補助對象分別為: (1) SRI International; (2) 麻省理工學院(MIT); (3)北卡羅萊納大學 (Charlotte校區)； (4) Sandia 國家實驗室；(5) 國家再生能源實驗室；(6) 耶魯大學；(7) 德州大學奧斯汀分校，加強各領域推動及整合。 此項「巨量資料」參與計畫之研究團隊將與公私營金融機構(financial institutions)、事業單位(utilities)及州層級之行政機關(agencies)展開合作(partnership)，運用統計和電腦工具(statistical and computational tools)，解決產業面之難題(challenges)；同時，其將運用發展出之模型(Models)，測試分散全美不同地區領航計畫(pilot projects)創新研發之影響和規模。計畫中，美國政府亦將以200萬元的預算，分析數十年來的科學報告、專利、成本、生產等資料，期能拼湊出相關產業之全貌，加速發掘科技突破之方法並有效降低成本。以德州(Texas)為例，奧斯汀分校(UT Austin)研究團隊乃與六個不同事業單位(utilities)進行合作，研析經營所蒐集之資料(datasets)，以有效了解消費者的需求，提升太陽能未來安裝和聯結(installation and interconnection)之效率。 時值全球鼓勵產業轉型及資源整合，作為世界先進國家的美國，善用聯邦政府和高等學術研究機構之資源，進行整體產業之資料分析，殊值我國借鏡參考。