美國擬將開放中國家禽類產品之進口
美國近期可能開放進口中國大陸將已處理或煮熟的家禽類產品至美國。美國農業部（The U.S. Department of Agriculture）表示中國若將處理過之家禽類產品出口至美國販售，前提是必須遵循美國相關食品進口規範完成妥當的進口申報程序，並且在中國所提出之出口健康認證（export health certificate）中，證明該家禽類產品有確實在適當的溫度等處理過程中進行妥善處理。
美國農業部食品安全及監督服務部門（Food Safety and Inspection Service, 簡稱FSIS）之相關負責官員於2014年6月初在美國國會中國事務執行委員會（Congressional-Executive Commission on China, 簡稱CECC）所舉行的聽證會（hearing）中指出，中國已經將出口健康認證提交給FSIS及動物植物健康監督服務（Animal and Plant Health Inspection Service, 簡稱APHIS）進行審核。在聽證會中，最讓美國負責官員顧慮是否通過開放中國進口家禽類產品之因素在於中國鬆懈的法律規範及其政府的貪汙問題，對於所出具的出口健康認證報告之確實性亦有待考證。美國負責的相關人員建議，中國大陸在產品製造過程的透明度是對於出口健康認證最重要的部分，能夠說服美國相信中國大陸對於食品及藥物安全在管理上的謹慎。
另外一個需要注意的地方在於食品原產地之標示（country-of-origin labeling，簡稱COOL）。在美國食品市場中，若食品大部分的成分來源是在美國境內處理的，則該食品會有「美國產品」（product of U.S.A.）之標示，但對於何謂「美國境內處理的食物」仍沒有明確的標準，對於國外進口美國的產品，在美國經過重新包裝或加工，則依據COOL相關規範，應標示該產品為「美國產品」。因此，在此條件下，若美國允許中國進口經過中國當局出口健康認證的家禽類產品，若進口至美國後，又在美國境內經過重新加工或是包裝，則該食品之COOL將會顯示該食品來自美國，而非出產自中國大陸。這樣的結果恐將會讓美國食品標示出現不完全精確之結果，也會讓消費者開始顧慮其購買的食品來源的顧慮及食品安全的可信度，美國將必須對進口食品的安全管控上建立更嚴謹的規範措施。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國民主黨國會議員針對「外國情報偵察法」(Foreign Intelligence Surveillance Act of 1978, FISA)提出修正草案，2007電子監察法案 (Responsible Electronic Surveillance That is Overseen, Reviewed and Effective Act of 2007, RESTORE Act of 2007)，主要目的在提高政府部門對外國人進行電子監聽之門檻，以增加電子監聽之隱私保障。 在911恐怖攻擊事件後，美國有不少電信業者開放其網路供政府部門進行電子監聽。但是隱私保護團體認為此一行為對於美國民眾之個人隱私造成莫大傷害，並對各大電信公司提起訴訟。為協助配合政府監聽要求之電信業者免於此一民事訴訟糾紛，布希政府要求國會修正外國情報偵察法的同時，增訂溯及既往之條款，使過去曾配合政府之監聽要求的電話及網路服務提供業者能免責，不需面對高額求償之訴訟。 儘管隱私保護團體認為該修正草案對於隱私權之保護比現行法規更為周延，但仍認為美國國會還應立法要求政府對於本國人之電話或電子郵件訊息之監聽，必須事先申請獨立之搜索票。但布希政府指出，針對所有可疑目標之監聽均一一申請獨立搜索票將會花費過多時間，影響監聽之效率。 由於此一修正草案具有高度爭議，因此美國國會已於日前延後該修正草案之表決時間，以便就該修正草案進行更周詳之討論。
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
企業監看員工網路活動法律爭議之防堵 澳洲網路安全專員啟動「社群媒體年齡限制專區」保障未滿16歲青少年的數位安全澳洲網路安全專員（eSafety Commissioner）於2025年10月啟動「社群媒體年齡限制專區」（Social Media Age Restrictions Hub），以落實2024年11月通過的線上安全法（Online Safety Act 2021）修正案。該次修正納入「社群媒體最低年齡」（Social Media Minimum Age, SMMA）框架之規定，以全面保障澳洲未滿16 歲的兒童及青少年。為落實SMMA，透過延緩取得帳號方式，而非全面禁止使用，以減輕青少年因登入帳號面臨的壓力及風險，從而維護其身心健康與福祉。 2025年12月10日受年齡限制的社群媒體平台必須採取合理措施，防止16歲以下的青少年建立或保留帳戶。eSafety 針對合理措施細節發布SMMA監管指引，並強調平台的合理措施不得僅依賴使用者自我申報年齡或出生日期，亦即要求業者透過嚴格的年齡驗證機制，限制特定年齡層的使用權限。eSafety調查顯示，儘管存在年齡限制，96%的10至15歲兒少使用過社群媒體，此現象凸顯強化業者責任的重要性。 為能更完整保護兒少隱私，線上安全法修正案另一重點在於授權澳洲資訊專員辦公室（Office of the Australian Information Commissioner）制定兒童線上隱私準則（Children's Online Privacy Code），確立以兒童最佳利益為核心的隱私保護標準，並規範線上服務應如何遵循澳洲隱私原則，該準則預計於2026年12月生效。此外，eSafety亦提供針對家長與青少年準備指南（Get-ready guide），協助其適應數位時代下的兒少保護新規定。