德國聯邦內政部公布《資訊科技安全法草案》
美國國會於2018年8月13日通過之《出口管制改革法》（Export Control Reform Act of 2018, ECRA）第1758條，以國家安全為由，授權商務部建立對美國新興與基礎技術出口、再出口或移轉之認定與管制程序。有鑑於此，商務部下轄之工業安全局（Bureau of Industry and Security, BIS）於同年11月19日發布了法規制定預告（advance notice of proposed rulemaking），對外徵求關於認定「新興技術」之意見。 BIS指出，美國政府多年來依循《出口管制條例》（Export Administration Regulations, EAR）限制特定敏感技術或產品出口，以避免關鍵技術落入他國手中。惟既有之審查範圍已不足以涵蓋近年許多重大創新技術，故BIS先行臚列了14項擬在未來實施出口管制的新興科技，向公眾徵求其是否確屬「涉及國家安全之特定新興技術」相關意見。該14項科技包含：(1)生物技術；(2)人工智慧與機器學習技術；(3) 定位、導航和定時技術；(4)微處理器技術；(5)先進計算技術；(6)數據分析技術；(7)量子信息和傳感技術；(8)物流技術；(9)積層製造技術；(10)機器人；(11)腦機介面；(12)高超聲速；(13)先進材料；(14)先進監控技術。 除此之外，民眾亦得對如何認定「新興技術」提出一般性之意見，俾將來政策實施更加周全。意見徵求期間從2018年11月19日起，至2019年1月10日截止。
遊戲之部分名稱是否會造成商標權侵害? 觀察Active Network v Electronic Art案he Active Network Inc. 設立於美國德拉瓦州，主要營運項目為提供整合性資訊平台、市場行銷服務、及線上媒介；另，其主要線上營運項目還包含提供運動訓練服務、休閒活動及運動項目等行程安排，即提供個人健身訓練之建議及服務。 美商藝電(Electronic Art Inc.)設立於美國德拉瓦州，為全球互動娛樂軟體公司之領導者，主要營運範疇為研發、發行、及銷售個人電腦及電視遊樂器相關軟體，其軟體可提供包含PC, PS3, XBOX360, NDS, 及Wii…等平台使用。美商藝電所提供的遊戲軟體之一—活力健身房 (EA Sports Active)，目前該軟體僅提供予任天堂Wii遊戲平台，軟體內容為透過遊戲所提供的運動及健身活動，提供虛擬私人教練，給予技巧建議及健身時間表、消耗熱量建議…等功能。 依據Active Network公司所主張之起訴狀內容，未來美商藝電發展EA Sports Active 系列產品，EA Sports Active 2.0，會提供線上個人健身訓練建議及服務功能；如此，相較於Active Network自1999年開始提供的線上健身運動建議等服務項目看來，EA此款遊戲將和Active Network所提供之線上服務內容類似，故主張此款遊戲名稱中的active係侵害Active Network公司所註冊的「ACTIVE®」、「ACTIVE.COM®」、「THE ACTIVE NETWORK®」等商標權。 本案係Active Network於2010年5月28日於加州南區地方法院提起之民事訴訟，主張排除侵害並要求美金75,000-元之賠償金額；目前美商華藝(Electronic Art)尚未提出任何公開意見。未來可視後續法院意見暸解遊戲之部分名稱是否會造成商標權侵權之可能。
SWIFT與金融業者攜手合作發展區塊鏈電子投票環球銀行金融電信協會（Society for Worldwide Interbank Financial Telecommunication, SWIFT）於今年3月宣布將與德意志銀行、星展銀行、匯豐銀行、渣打銀行、證券軟體供應商SLIB與新加坡交易所（Singapore Exchange,SGX）聯合於亞太地區展開建構於分散式帳簿技術（Distributed Ledger Technology ,DLT）之電子投票概念性驗證(Proof-of-Concept, PoC)，探究分散式帳簿技術是否能有效簡化股東權利之行使，以提高市場參與者效率。 目前實務上召集股東會耗費大量人力與時間成本，紙本投票流程繁雜且費時，股東表決權也經常因代理行使錯誤導致無法及時反應股東真意，因此業界希望可以透過將區塊鏈分散式帳簿技術應用於電子投票系統，改善股東會之透明度與自動化程度，提升股東會之效能及股東參與度。 SWIFT表示區塊鏈電子投票概念性驗證將於2019年上半年展開， 旨在體現四大目標： 測試與發行人和證券存託機構（Central Securities Depository）建立的投票解決方案，同時該方案係以許可制的私有鏈（private blockchain）儲存與管理數據資訊。 展現基於ISO 20022所為之混合解決方案之可行性，將訊息之傳遞與分散式帳簿技術結合，促進互通性並避免市場分裂。 電子投票的概念驗證將會在沙盒環境中測試SWIFT的應用程式代管（host）能力。 確認使用ISO 20022作為應用程式介面標準化之基礎，透過應用程式介面將儲存於分散式帳簿節點間資料分享給分類帳。 期望透過區塊鏈技術之應用，以金融創新的解決方案改善傳統上股東會礙於書面投票或代理流程繁瑣之不便利，將區塊鏈技術與ISO標準相互結合，建立系統化之創新電子投票解決方案，促進市場發行者與參與者密切合作。 我國金融監督管理委員會為強化股東權益之保護，落實電子投票制度，於 106年1月18日發布金管證交字第1060000381號函釋：「依據公司法第一百七十七條之一第一項規定，上市（櫃）公司召開股東會時，應將電子方式列為表決權行使管道之一」；又隨著智慧型手機與行動網路普及，電子投票可能成為未來股東會股東表決權行使趨勢之一，此次SWIFT與業界共同提出之區塊鏈電子投票發展或可作為未來我國電子投票實務運作之參考。
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