美國科技公司指控六名中國人竊取科技公司營業秘密
美國司法部起訴六名中國大陸公民，包含三名大學教授，在美從事商業間諜活動，自兩間科技公司竊取有關行動通訊技術的敏感資料，並已經提供中國大陸的大學及企業預備產製。如果罪名成立，最多可判刑15年。被竊取營業秘密包括載有薄膜體聲波共振器（FBAR）的原始碼、規格、配方等文件，主要應用在行動通訊，如平版、智慧型手機、GPS設備等消費性產品及軍事、國防通訊技術，其作用在於過濾無線訊號，改善通訊品質。
據報導，其中兩名被告張浩與龐慰為天津大學的教授，在美國南加州的一所大學攻讀電子工程學博士學位相識，期間獲得國防高等研究計劃署 (DARPA)提供的研究經費，研究FBAR技術。2005年取得學位後，分別進入Avago Technologies與Skyworks Solutions科技公司擔任FBAR工程師，並竊取分別屬於二公司的營業秘密。2006至2007年間，更開始接觸中國大陸的大學，尋找生產FBAR技術的可能性，最終得到天津大學支援，在中國大陸建立FBAR技術中心，更在2009年分別自二科技公司離職，擔任天津大學的全職教授，同時合資成立ROFS精密儀器公司，計畫生產FBAR產品，並已和企業和軍方簽訂契約。
美國政府表示，外國機構利用在美國活動的個人從事商業間諜活動，竊取美國企業投入高額成本開發的技術資料，將造成美國企業的重大損失，削弱市場競爭力，最終損害美國在全球經濟的利益，故將持續調查、蒐集不法證據，以打擊商業間諜活動與制止竊取營業秘密為首要任務。
林昭如
專案經理 編譯整理
Chinese Professors Among Six Defendants Charged with Economic Espionage and Theft of Trade Secrets for Benefit of People’s Republic of China, JUSTICE NEWS, May. 19,2015, http://www.justice.gov/opa/pr/chinese-professors-among-six-defendants-charged-economic-espionage-and-theft-trade-secrets (last visited Jun. 3, 2015)
Chinese Professors Charged With Economic Espionage ,Bloomberg Business , May. 19,2015,(Updated May 20, 2015) http://www.bloomberg.com/news/articles/2015-05-19/six-chinese-charged-by-u-s-with-stealing-wireless-technology (last visited Jun. 3, 2015)
英國於三月份發布2021年度財政預算案，其中說明為鼓勵新創企業（快速成長型企業）發展而公布了八項策略，包含：立即提供救濟以抵抗新冠肺炎帶來的風暴、政府成立新基金「Future Fund: Breakthrough」投資新創企業、企業激勵員工措施（EMI）之重視、發行高科技技術簽證、培養下一世代人才、新創企業協助成長計畫（針對數位化及企業管理）、研發稅收減免計畫之修正以及英國主板上市規則之修正。 其中英國主板上市規則之修正部分，主要委託外部專家Lord Hill信行獨立審查。經審查後專家提出15項建議，包含： 財政部須向議會提交一份年度報告，並於報告中說明已採取或即將採取之專家建議。 財政部應隨時注意英國金融行為監理總署 （Financial Conduct Authority, FCA）是否為英國打造適合新創企業發展並擁有良好監管之公開市場。 應於優質板（Premium Listing）開放上市公司使用雙層股權結構，但須搭配相關監管措施以維持良好公司治理。 重新定義、命名標準板（Standard Listing）。 修正並降低股權分散之要求，並建議依據不同規模公司設置不同分散比例。 放寬特殊目的收購公司（Special Purpose Acquisition Company, SPAC）限制，同時為保護一般投資人建議新增「異議股東股份收買請求權」。 建議修正公開說明書相關部分，如：放寬豁免規定、允許使用替代文件。 建議考量於英國二次上市之企業毋庸另行製作公開說明書，而允許使用於其他國家上市之公開說明書。 建議修正董事以及發行人責任，促使其提供前瞻性訊息。 擴大科技研發公司上市時豁免獲利之要求至其他新創企業。 建議降低優質板歷史財務文件之要求。 考量如何運用科技提高一般投資人參與公司治理。 修改上市規則以利提高公司籌資之效率。 審查現行公開發行相關規則，確定各規則均有符合設立目的。 放寬廣泛金融生態系統限制，如：放寬養老基金投資限制、解決競爭稅收環境以及中小企業研發優惠。
英國將於西密德蘭郡大規模推行5G試驗計畫英國數位、文化、媒體暨體育部（Department for Digital, Culture Media & Sport, DCMS）於2018年3月公布5G測試平台及試驗計畫（5G Testbeds and Trials Programme）中之都市聯網計畫（Urban Connected Communities Project）政策文件，將於英國大規模推展5G試驗。同年9月4日，數位部部長宣佈其5G試驗團隊正與西密德蘭郡聯合管理局（the West Midlands Combined Authority, WMCA）及相關產業夥伴合作準備正式商業案例，預計將於2019年推行第一個計畫項目。 本項目內容側重於醫療及汽車業，包含： 1. 透過流暢的視訊方式進行遠距醫療諮詢（Outpatient appointment）或緊急醫療情況之諮詢，而該視頻之內容除可回放外，與家人及看護間並可進行共享查看，以提升醫療照護之效率與品質。 2. 「聯網救護車」：醫療輔助人員得於事故現場即時獲得專家建議，例如與顧問或臨床專家進行視訊。並於救護車內即能傳送患者之即時資訊至醫院，使患者抵達醫院時能進行快速且妥適處理。 3. 即時傳輸公共巴士上之閉路電視（CCTV）畫面，以便立即採取行動制止反社會行為（anti-social behaviour）。 計畫將可獲得高達5000萬英鎊之資金，並於柏明罕、考文垂以及伍爾弗漢普頓（Birmingham, Coventry and Wolverhampton）設立試驗中心執行相關計畫。
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
未事先告知即監視員工之通訊 企業被判侵犯個人隱私根據2005年一項統計調查指出，員工超過一千人的公司中，36.1％對員工從公司內部外寄的電子郵件加以監視，而同時亦有26.5％的公司正準備對員工由公司內部發送的電子郵件加以監視。若是以員工超過二萬人的公司來看，更有高達40％的公司已然利用過濾科技對員工外寄的電子郵件加以監視，而正準備利用相關科技對員工外寄的電子郵件加以監視的公司亦高達32％。 然而根據歐洲人權法院近日所做出的判決，不論公司是否訂有清楚的員工使用政策，一旦公司並未告知員工其在公司內的通訊或電子郵件往來可能會受到公司的監視，則該公司將可能違反歐洲人權公約(European Convention on Human Rights)。 該案例乃是由於一位任職於英國南威爾斯之卡馬森學院(Carmarthenshire College)的員工—Lynette Copland發現自己的網路使用情形及電話均遭到工作單位之監視，憤而向歐洲法院提出告訴。由於卡馬森學院並未提醒員工在工作場合之電子郵件、電話或其他通訊可能遭到監視，因此Lynette Copland之律師主張當事人在工作場合之電話、電子郵件、網路使用等其他通訊都應具有合理的隱私權期待，而受到歐洲人權公約第8條的保障。歐洲法院判決Lynette Copland可獲得約5910美元之損害賠償以及1,1820美元之訴訟費用。