電子商務應用與解釋之不易，提高法院裁判難度
以美國馬里蘭州上訴法院在五月初進行的 Beyond Systems Inc. v. Realtime Gaming LLC. 案件言詞辯論為例，由於該案涉及網路與法院管轄權之爭議，審理該案的數位法官均坦承對於律師在言詞辯論過程中所提到的一些技術名詞解釋感到理解上有些困難。該案是由位在馬里蘭州的原告指控位於喬治亞州發展互動軟體的公司，聲稱在 2003 年底自被告收到 240 封垃圾電子郵件，違反該州的反垃圾郵件法。馬里蘭州的地方法院駁回原告的訴訟，乃因現有證據很難判斷被告與馬里蘭州之間有地源上的關聯性，故該法院對於被告沒有管轄權。在上訴法院的言詞辯論中，原告指稱，從新墨西哥州所寄發的電子郵件內附有被告的網站連結；而被告則表示其並未寄發大量垃圾郵件給原告，此外，光是網站的存在以及在網際網路上提供資訊並不能做為法院主張管轄權的依據。
儘管雙方律師在法庭上互執己見就該案從不同角度進行辯論，但兩邊律師皆表示，要在現階段於法庭上對電子商務及電子通訊提出定義及解釋都不是容易的事，尤其在網際網路這塊領域中，要認清誰是行為主體是難度很高的事。
美國商務部於2023年3月21日對《晶片與科學法》（CHIPS Act）獎勵計畫中的國家安全護欄條款（guardrails）提出法規草案預告（Notice of Proposed Rulemaking, NPRM），並對外徵詢公眾意見，確保美國和盟友間的技術協調合作，促進共同國家安全利益。CHIPS作為國家安全倡議，以重建和維持美國在全球半導體供應鏈中的領導地位為目標，並確保CHIPS所補助的資金及尖端技術，不會直接或間接使中華人民共和國、俄羅斯、伊朗和北韓等特定國家受益或用於惡意行為，若CHIPS受補助者參與限制交易，政府可以收回全部資金補助。護欄條款對受補助者實施限制說明如下： 1.限制在特定國家擴張先進設施：自獲得補助起10年內，禁止對特定國家或地區的尖端和先進半導體設施為重大投資、協助擴大半導體製造能力。投資金額達100,000美元定義為重大交易，將設施生產能力提高5%為擴大半導體製造能力。 2.限制在特定國家擴建傳統設施：禁止在特定國家擴充半導體新生產線或將傳統半導體設施的生產能力擴大超過10%。若半導體設施的產出「主要服務」於該國國內市場（超過85%），則允許建造新的傳統設施，但最終產品只能在該國家或地區銷售。 3.半導體屬對國家安全至關重要項目：擬將一系列晶片歸類為涉及國家安全，並與國防部和情報局協商制訂清單管制，包括用於量子運算、輻射密集環境，和其他專業軍事能力的新進和成熟製程晶片。 4.加強美國出口管制：透過出口管制和CHIPS國家安全護欄條款，調整對儲存晶片的技術門檻限制並加強控制。對邏輯晶片應用，會設定比出口管制更加嚴格的門檻。 5.限制聯合研究和技術授權：限制與特定外國實體就引起國家安全問題的技術或產品進行聯合研究和技術授權工作。聯合研究定義為由兩人或多人進行的任何研究和開發，技術授權為向另一方提供專利、營業秘密或專屬技術的協議。
合成資料（synthetic data）「合成資料」（synthetic data）的出現，是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料，或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下，透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式，讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用，透過這個方法，資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下，使合成資料所訓練出來的分類模型（classifiers）不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中，最熱門的研究為運用「生成對抗網路」（Generative Adversarial Network, GAN）形成合成資料（亦有其他生成合成資料之方法），生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」（generator）與辨識網路（discriminator）對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果，使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料，也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室（Defense Science and Technology Laboratory, DSTL）於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告，此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司（BAE Systems）的應用智慧實驗室（Applied Intelligence Labs, AI Labs）執行「後勤科技調查」（Logistics Technology Investigations, LTI）計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一，探討在隱私考量下（privacy-preserving）「合成資料」當今技術發展情形，並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出，資料的種類多元且面向廣泛，包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等，針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同，也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估；報告指出，目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法，建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。
日本公布設立AI安全研究所與著手訂定AI安全性評鑑標準日本於2023年12月1日舉辦G7數位技術委員會（G7デジタル・技術大臣会合），由日本數位廳、總務省、經濟產業省共同會晤G7會員國代表，基於人工智慧（Artificial Intelligence，下稱AI）可能帶給全球創造性、革命性的轉變，同時也可能伴隨侵害著作權與擴散假訊息的風險，尤其是生成式AI可能對經濟、社會影響甚鉅，因此針對如何妥善使用AI技術，G7全體會員國共同訂定《廣島AI進程》（広島AIプロセス）文件，其聲明內容簡述如下： 1.訂定涵蓋《廣島AI進程》之政策框架（Framework） 2.訂定涵蓋AI設計、系統開發、規劃、提供與使用等所有與AI有關人員，（All AI actors, when and as applicable, and appropriate, to cover the design, development, deployment, provision and use of advanced AI systems）適用之《廣島AI進程》國際標準（Principle） 3.針對開發高階AI系統之組織，訂定可適用之國際行為準則（Code of Conduct） 為此，日本內閣府於2024年2月14日公布，於經濟產業省政策執行機關—獨立行政法人資訊處理推動機構（独立行政法人情報処理推進機構，下稱IPA）轄下設立日本AI安全研究所（Japan AI Safety Institute，下稱AISI），作為今後研擬AI安全性評鑑標準（據以特定或減少AI整體風險）與推動方式之專責機構，以實現安心、安全以及可信賴之AI為目標。AISI所職掌的業務範圍如下： 1.進行AI安全性評鑑之相關調查 2.研擬AI相關標準 3.研擬安全性評鑑標準與實施方式 4.研擬與各國AI專責機關進行國際合作，例如：美國AI安全研究所（U.S. Artificial Intelligence Safety Institute, USAISI） 另一方面，IPA將以內部人才招聘作為AISI成員之任用方式，預計組成約數十人規模的團隊。日本以與G7會員國共識為基礎，採專責機關—AISI進行研究與規劃，並推動日後擬定AI相關使用規範與安全性評鑑標準，據以實現AI應用安全之目標。我國對於AI技術之應用領域，未來應如何訂定使用安全規範，將涉及專業性與技術性事項之整體性規劃，日本因應AI課題而採行的做法值得我國未來持續關注。
美國加州《AB-5法》（Assembly Bill No. 5）美國加州於2019年9月通過AB-5法案（Assembly Bill No. 5），預計於2020年1月正式施行，本法目的在於強化零工經濟下非典型勞務提供者（如平台外送員）的權益保護，於加州現行勞動法令之基礎上，增訂關於各類勞務提供者之特別規定。 依本法主要規範，係推定替雇主（hirer）提供服務的工作者為僱傭契約關係下之僱員（employee），就最低工資、失業保險、勞災、醫療保險等面向，業者應對這些工作者提供等同受僱人之相關權益及保障；若要被例外認定為非成立僱傭關係之獨立承包商，則必須滿足不受公司於工作方面的控制指示、從事與公司通常業務範圍無關之業務、以及有實質接案自由等三要件，並要求業者應以上列標準判定其勞務提供者為僱員或獨立承包商，同時需於例外認定為獨立承包商時提出相關證明。 同時，本法亦考量到施行後其效力對既有營業形態之衝擊，分別採取以下措施： 針對例如派報員、商業捕撈（commercial fishermen）等業別，於本法正式施行後一定期間內，豁免前述列舉之特定領域勞務提供者適用本法來認定其與業者間的契約關係。亦即，在法案生效後的短期內，特定業者暫時不需適用該法所定要件來檢視與勞務提供者間之契約關係，避免本法貿然實施可能導致其無法經營日常業務的困境。 對於醫療保健專業人員、持有牌照之律師、建築師、會計師、證券經紀商等法明文列舉之特定職業，排除適用本法判定勞動關係的特別規定，而非暫時豁免適用。