美國法院推翻過去電子郵件監視案件之判決立場
被上訴人 Bradford C. Councilman 是從事珍貴與絕版書籍網路建擋列表服務之 Interloc Inc. 的副總裁，該公司給與其顧客含有 "interloc.com" 網域名稱之電子郵件地址作為服務的一部份，並且提供如同電子郵件服務提供者之服務行為，本案起因於 1998 年 Bradford 指示該公司雇員透過修改郵件接收程序之方式，攔截並拷貝所有服務使用者與其競爭對手亞馬遜網路書店 (Amazon.com) 間的電子郵件通訊，亦即，所有來自 Amazon.com 的信件到達伺服器時，由於程式的運作，該信件於寄至使用者信箱前會先行複製，由 Interloc 公司員工加以閱讀。
本上訴法院之判決，乃針對電子郵件的傳送是否屬於監聽法中所謂的電子通訊 (electronic communication) 以及該公司之行為是否構成「攔截」皆作成肯定之解釋，對於電子郵件使用者隱私權之保護有指標性的影響。
英國資訊專員辦公室(Information Commissioner's Office, ICO)表示不論是否仍為歐盟會員國，英國仍需要明確有效的資料保護法，而關於公投退出歐盟(Brexit)結果，ICO發言人表示：「資料保護法是屬地的，不問公投結果為何，若英國不再是歐盟的成員國，即將施行的一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)亦不會直接適用於英國。然若英國希望在平等條件下的歐盟單一市場進行交易，我們必須證明資料保護是充足的，亦即英國資料保護標準必須符合2018年即將施行的歐盟的資料保護監管框架。對於許多跨境經營的企業與服務而言，遵循資料保護法律與歐盟一致性規範，既是企業組織，亦是消費者和公民所關注重點。ICO致力於與其他國家的監管機構密切合作，而且未來亦是如此。目前明確的法律保護相當重要，且考量到經濟發展，ICO會向政府提出建議，英國相關法規之改革仍屬必要。」 Brexit後，英國企業資料仍需傳輸至第三國，因此英國可能需爭取類似於瑞士、加拿大等，由歐盟執委會認定資料保護符合充足保護水準之模式；或是尋求類似歐盟與美國針對資料傳輸協議模式。然而目前英國的資料保護法(Data Protection Act 1998)與當前的歐盟資料保護指令仍具一致性，而目前資料從英國傳輸至第三國仍然需依標準契約條款(Standard Contractual Clauses)，或英國授權有約束力的企業自我拘束規則(Binding Corporate rules)，然而目前英國退出歐盟程序進行中，相關資料保護傳輸之法規範，仍待後續密切觀察。
世界衛生組織公布「人工智慧於健康領域之倫理與治理」指引世界衛生組織（World Health Organization, WHO）於2021年6月底公布「人工智慧於健康領域之倫理與治理」（Ethics and governance of artificial intelligence for health）指引。目前人工智慧於在改善診斷、治療、健康研究、藥物開發及公共衛生等健康領域皆有廣泛之應用與前景，而該指引首先指出人工智慧應用於健康領域中最相關之法律與政策外，並強調相關應用皆須以「倫理」及「人權」作為相關技術設計、部署與使用之核心，最後則提出人工智慧應用於健康領域之六大關鍵原則： 一、保護人類自主性（autonomy）：本指引認為人類仍應該掌有關於醫療保健系統之所有決定權，而人工智慧只是輔助功能，無論是醫療服務提供者或患者皆應在知情之狀態下作決定或同意。 二、促進人類福祉、安全與公共利益：人工智慧不應該傷害人類，因此須滿足相關之事前監管要求，同時確保其安全性、準確性及有效性，且其不會對患者或特定群體造成不利影響。 三、確保透明度、可解釋性與可理解性（intelligibility）：開發人員、用戶及監管機構應可理解人工智慧所作出之決定，故須透過記錄與資訊揭露提高其透明度。 四、確立責任歸屬（responsibility）與問責制（accountability）：人工智慧在醫學中所涉及之內部責任歸屬相當複雜，關於製造商、臨床醫師及病患間相關之問責機制之設計將會成為各國之挑戰，故須存在有效之機制來確保問責，也應避免責任分散之問題產生。 五、確保包容性（inclusiveness）與衡平性（equity）：應鼓勵應用於健康領域之人工智慧能被廣泛且適當地使用，無論年齡、性別、收入及其他特徵而有差別待遇，且應避免偏見之產生。 六、促進具適應性（responsive）及可持續性之人工智慧：人工智慧應符合設計者、開發者及用戶之需求與期待，且能充分具適應性之回應且符合使用環境中之要求。
德國車輛及其系統新技術研發計畫德國經濟與能源部於2017年11月公布車輛及其系統新技術補助計畫期中報告，補助的研究計畫聚焦於自動駕駛技術及創新車輛技術兩大主軸。 在自動駕駛研究中，著重於創新的感測器和執行系統、高精準度定位、車聯網間資訊快速，安全和可靠的傳輸、設備之間的協作、資料融合和處理的新方法、人機協作、合適的測試程序和驗證方法、電動汽車之自動駕駛功能的具體解決方案。其中以2016年1月啟動的PEGASUS研究項目最受關注，該計畫係為開發高度自動化駕駛的測試方法奠定基礎，特別是在時速達130公里/小時的高速公路上。 在汽車創新技術的研究發展上，著重於公路和鐵路運輸如何降低能源消耗和溫室氣體排放，包括透過交通工具輕量化以提高能源效率、改善空氣動力學之特性、減少整體傳動系統的摩擦阻力、創新的驅動技術。另外，也特別注重蒐集和利用在車輛操作期間產生的資料，例如在於操作和駕駛策略的設計，維護和修理，或車輛於交通中相互影響作用。 本報告簡介相關高度實用性技術研究計畫，同時展望未來研究領域，以面對現今產業數位化的潮流和能源效率及氣候保護的發展的新挑戰，因此，資通訊技術、自動控制技術以及乾淨動力來源技術，將會是未來交通領域研究的重點。
溫室氣體減量及管理法重要議題簡析