Google被控不當蒐集蘋果公司Safari瀏覽器用戶的個人資料
案件緣於Judith Vidal-Hall等三人對Google提告，主張Google規避蘋果公司Safari瀏覽器預設之隱私設定，在未取得用戶同意前，逕行使用cookies追蹤其網路活動，蒐集瀏覽器產生的資訊（the Browser-Generated Information, or ‘BGI’），並利用其對用戶發送目標廣告。原告認為這些作法可能使用戶的隱私資訊被第三人所探知，而且與Google保護隱私之公開聲明立場相違。此案於2015年3月27日由英國上訴審法官做成判決，並進入審理程序（裁判字號：[2015] EWCA Civ 311）。
本案主要爭點包含，究竟用戶因使用瀏覽器所產生的資訊是否屬於個人資料？濫用隱私資訊是否構成侵權行為？以及在沒有金錢損失（pecuniary loss）的情形下，是否仍符合英國資料保護法（Data Protection Act 1998）第13條所指損害（damage）的定義，進而得請求損害賠償？
法院於判決認定，英國資料保護法旨在實現「歐盟個人資料保護指令」（Data Protection Directive，95/46/EC）保護隱私權的規定，而非經濟上之權利，用以確保資料處理系統（data-processing systems）尊重並保護個人的基本權利及自由。並進一步說明，因隱私權的侵害往往造成精神損害，而非財產損害，從歐洲人權公約（European Convention of Human Rights）第八條之規定觀之，為求對於隱私權的保障，允許非財產權利的回復；倘若限縮對於損害（damage）的解釋，將會有礙於「歐盟個人資料保護指令」立法目的的貫徹。
法院強調，該判決並未創造新的訴因（cause of action），而是對於已經存在的訴因給予正確的法律定位。從而，因資料控制者（data controller）的不法侵害行為的任何損害，都可以依據英國資料保護法第13條第2項請求損害賠償。
本案原告律師表示：「這是一則具有里程碑意義的判決。」、「這開啟了一扇門，讓數以百萬計的英國蘋果用戶有機會對Google提起集體訴訟」。原告之一的Judith Vidal-Hall對此也表示肯定：「這是一場以弱勝強（David and Goliath）的勝利。」
註：Google 在2012年，曾因對蘋果公司在美國蒐集使用Safari瀏覽器用戶的個資，與美國聯邦貿易委員會（United States Federal Trade Commission）以2,250萬美元進行和解。
歐洲專利局於2019年12月20日，拒絕受理兩項以人工智慧為發明人的專利申請，並簡扼表示專利上的「發明人」以自然人為必要。另於2020年1月28日發布拒絕受理的完整理由。 系爭兩項專利均由英國薩里大學教授Ryan Abbott（下稱：專利申請人）的團隊申請，並宣稱發明人是「DABUS」。DABUS並非人類，而是一種類神經網路與學習演算法的人工智慧，由Stephen Thaler教授發明並取得專利。專利申請人先於2019年7月24日將自己定義為DABUS的雇主並遞出首次專利申請，再於2019年8月2日改以權利繼受人名義申請（Successor in Title）。專利申請人強調系爭申請是由DABUS發明，且DABUS在人類判定前，即自我判定其想法具新穎性（identified the novelty of its own idea before a natural person did）。專利申請人認為該機器應可以被視為發明人，而機器的所有人則是該機器創造出的智慧財產權之所有人─這樣的主張是符合專利系統的主旨，給予人們揭露資訊、商業化和進行發明的動機。申請人進一步強調：承認機器為發明人可以促進人類發明人的人格權和認證機器的創作。 在經過2019年11月25日的聽證程序（Oral Proceedings）後，歐洲專利局決定依《歐洲專利公約》（European Patent Convention）Article 81, Rule 19 (1)駁回申請。歐洲專利局強調，發明人必須是自然人（Natural Persons）是國際間的標準，且許多法院曾經對此做過相應的判決。再者，專利申請必須強制指定發明人，因為發明人需要承擔許多法律責任與義務，諸如取得專利權後衍生的法律權利。最後，雖然Article 81, Rule 19 (1)規定發明人應該要附上姓名與地址，但單純幫一個機器取名字，並不會使之符合《歐洲專利公約》的發明人要件。歐洲專利局強調，從立法理由即可知道，《歐洲專利公約》的權利主體僅限自然人和法人（Legal Persons）、專利申請的發明人僅限自然人。歐洲專利局表示，目前AI系統或者機器不具有權利，因為他們沒有如同自然人或法人一樣的人格（Legal Personality）。自然人因為生命而擁有人格，而法人的法人格來自於法律擬制（Legal Fiction）。這些法律擬制的人格來自於立法者的授權或者眾多司法判決的演進，而AI發明者是不具有此般的法律擬制人格。
德國2015年6月5日通過電動車法(EmoG)德國聯邦議會通過電力驅動車輛優惠法(下稱電動車法(Gesetz zur Bevorrechtigung der Verwendung elektrisch betriebener Fahrzeuge ,Elektromobilitätsgesetz-EmoG)，該法遂於於2015年6月5日生效。 德國為了達到減碳目標，不但大力推動再生能源，且亦於五年前成立國家電動車平台，希望於2020年達到全國有100萬輛電動車在街道上行駛之目標，德國政府為達此一目標，修法讓電動車可享地方政府提供的停車位以及可使用巴士車道兩項優惠。 該法對電動車之定義為(1)電池驅動車輛(2)可充式之油電混合車輛及(3)燃料電池車輛(電動車法第2條)，並提供優惠予(1)公用道路巷道之停放(2)全部或一部特定公用道路巷道之特別使用(3)進入或通過禁行區域，例外地許可之(4)公用道路巷道停放時之規費，免除之(電動車法第3條第4項)。 另外，為推廣使用，依道路交通秩序法第46條第1a項，電動車輛亦得黏貼特殊標識行駛於交通管制區、禁行區域及需繞道之路段。供巴士行駛道路亦同。而為了電動車之辨識，本法第4條亦規定電動車標識應具備之內容，並於2015年9月26日發相關之電動車標示規則。
國際可再生能源組織發布2021年約旦可再生能源進度評估報告2020年7月，約旦能源與礦產資源部發佈「約旦能源綜合戰略（2020-2030）」，主要著重於下列三點：一、提升再生能源發電比例，降低能源進口量。將本地能源發電比例提高，同時降低石油衍生品於能源結構和發電總量中之比例。二、暫停核電項目計畫，未來約旦將不採用傳統來源生產更多之電力。三、降低碳排放量。 而在2021年2月時，國際可再生能源組織（IRENA）與約旦能源與礦產資源部透過視訊會議的討論結果，共同發布一份約旦可再生能源進度評估報告，指出約旦的可再生能源電量自2014年至2020年間，由幾近為零，增長約20%。 上開結果可能與約旦能源與礦產資源部重視太陽光電（PV）和風力發電的政策有關，包括整合產業發展的各種有利條件，如當地產業發展及所需之技術，以使收益最大化。此外，為使未來可再生能源更加增長，同時為了因應電網基礎設施（the grid infrastructure）的發展進度與可再生能源發展的進步不同，創造能源最終用途的需求及使其盡早電氣化，將成為未來政策上最重要的方向之一。
英國資訊委員辦公室提出人工智慧（AI）稽核框架人工智慧（Artificial Intelligence, AI）的應用，已逐漸滲透到日常生活各領域中。為提升AI運用之效益，減少AI對個人與社會帶來之負面衝擊，英國資訊委員辦公室（Information Commissioner’s Office, ICO）於2019年3月提出「AI稽核框架」（Auditing Framework for Artificial Intelligence），作為確保AI應用合乎規範要求的方法論，並藉機引導公務機關和企業組織，評估與管理AI應用對資料保護之風險，進而建構一個可信賴的AI應用環境。 AI稽核框架主要由二大面向所構成—「治理與可歸責性」（governance and accountability）以及「AI特定風險領域」（AI-specific risk areas）。「治理與可歸責性」面向，係就公務機關和企業組織，應採取措施以遵循資料保護規範要求的角度切入，提出八項稽核重點，包括：風險偏好（risk appetite）、設計階段納入資料保護及透過預設保護資料（data protection by design and by default）、領導管理與監督（leadership management and oversight）、政策與程序（policies and procedures）、管理與通報架構（management and reporting structures）、文書作業與稽核紀錄（documentation and audit trails）、遵循與確保能力（compliance and assurance capabilities）、教育訓練與意識（training and awareness）。 「AI特定風險領域」面向，則是ICO特別針對AI，盤點下列八項潛在的資料保護風險，作為風險管理之關注重點： 一、 資料側寫之公平性與透明性（fairness and transparency in profiling）； 二、 準確性（accuracy）：包含AI開發過程中資料使用之準確性，以及應用AI所衍生資料之準確性； 三、 完全自動化決策模型（fully automated decision making models）：涉及人類介入AI決策之程度，歐盟一般資料保護規則（General Data Protection Regulation, GDPR）原則上禁止無人為介入的單純自動化決策； 四、 安全性與網路（security and cyber）：包括AI測試、委外處理資料、資料重新識別等風險； 五、 權衡（trade-offs）：不同規範原則之間的取捨，如隱私保護與資料準確性； 六、 資料最少化與目的限制（data minimization and purpose limitation）； 七、 資料當事人之權利行使（exercise of rights）； 八、 對廣泛公共利益和權利之衝擊（impact on broader public interests and rights）。 ICO將持續就前述AI特定風險領域，進行更深入的分析，並開放公眾討論，未來亦將提供相關技術和組織上之控制措施，供公務機關及企業組織進行稽核實務時之參考。