FTC對廣告不實的孩童增高藥片開鍘
HeightMax以英語和西班牙語在網際網路和收音機等方式播送廣告，並捏造一位名為William Thomson的生化博士，宣稱HeightMax在其臨床試驗與長期的研究後，可以在6個月內令使用者增加2至3英吋的身高等。FTC指出被告製作虛偽不實的廣告內容且無確實證據可供支持該公司的論述，經佛羅里達州法院宣判，被告Sunny Health Nutrition公司將支付37萬5千美元的和解金與190萬美金的廣告費用，來賠償消費者並為更正的內容。
日本2011年個人資料外洩事件及事故的件數比前年減少為1551件，但洩漏的個人資料筆數卻超過前年一成以上，約有600萬筆個人資料外洩。從數字來看預估的賠償金額是超過1900億日幣。 日本網路資安協會（JNSA）與資訊安全大學研究所的原田研究室及廣松研究室共同針對報紙集網路媒體所報導的個人資料外洩相關事件及事故所進行的調查所做的結論。 新力集團旗下的海外公司雖然發生合計超過1億筆的大規模個人資料外洩的意外，但此一事故並無法明確判別是否屬於個人資料保護法的適用範圍，因此從今年的調查對象裡排除。 在2011年發生的資料外洩事件有1551件，比起前年的1679件減少128件，大約跟2009年所發生的個人資料外洩差不多水準。外洩的個人資料筆數總計約628萬4363筆，與前年相較約增加70萬筆。平均1件約洩漏4238筆個人資料。 將事故原因以件數為基礎來分析，可以發現「操作錯誤」佔全體的34.8％為第一位，其次是「管理過失」佔32％，再接下來是「遺失、忘記帶走」佔13.7％。但以筆數來看，值得注意的是「管理過失」佔37.7％最多，但「操作錯誤」就僅有佔2.3％的少數。 再以佔全體事件件數5％的「違法攜出」就佔了全體筆數的26.9％；在佔全體件數僅有1.2％的「違法存取」卻在筆數佔了20.9％，可以看到平均每一件的受害筆數有開始膨脹的傾向。 再者從發生外洩原因的儲存媒體來看，紙本佔了以件數計算的68.7％的大多數，以USB記憶體為首的外接式記憶體佔了10.1％；但以筆數計算的話，外接式記憶體佔了59.1％、網路佔了25.5％的不同的發生傾向。 從大規模意外來看，金融機關與保險業界是最值得注意，前10件裡佔了7件。從發生原因來看，「違法攜出」及「內部犯罪」所造成的事故10件中有4件，其次是「管理過失」。規模最大的是山陰合同銀行的受委託人將業務所需的165萬7131件個人資料攜出的事故。 依據2011年所發生的事件及事故的預估賠償額是1899億7379萬日幣。遠超過前年的1215億7600萬日幣。平均一起事件預估損害賠償金額有1億2810萬日幣，每人平均預估賠償金額是4萬8533日幣。
微軟將針對美國政府是否對其在都柏林之主機具有管轄權提出上訴在2014年4月時，美國裁決法官James Francis就聯邦檢察官的申請，依據1986年的「電子通訊隱私法」（Electronic Communications Privacy Act, “ECPA”）第2703條第a項之規定，針對微軟客戶的e-mail對微軟公司發出了搜索令。然而，該搜索令所要求的e-mail資料儲存在微軟位於愛爾蘭都柏林的資料中心，因此微軟以美國政府對於愛爾蘭並無司法管轄權為由，拒絕配合執行該搜索令，並且對發出搜索令的法官提出異議。但是Francis法官認為這並不是「域外搜索令」(extraterritorial search warrants)，並指出在網路互聯的世界中，重點是對資料的控制，而不是「電子財產」的所在位置，於是拒絕了微軟的異議。 於2014年7月，微軟向紐約曼哈頓地方法院再度針對該搜索令提出異議，主張如果美國法院依據「電子通訊隱私法」要求資訊服務提供者提供位於愛爾蘭主機的客戶電子郵件資料，應透過美國與愛爾蘭政府的「多邊司法互助協定(Mutual Legal Assistance Treaty，“MLTA”)」來進行。但地方法院做出以下的裁決：1.在網路世界，電子財產之地理位置不是絕對的；2. 「電子通訊隱私法」第2703條a項所稱之搜索令並不是傳統上的搜索令，而是「搜索令」與「傳票」性質混合的命令，功能是為了讓網路服務業者（Internet Service Provider, “ISP”）提供所擁有的資料給法院；3.國會應無意透過繁瑣的「司法互助協定」來取得位於海外的電子證據；據此，地方法院維持Francis裁決法官的裁決，並且判定微軟藐視法庭。 微軟隨後在2014年12月，以地方法院使用了錯誤的法律理由、沒有根據的推斷立法目的、疏漏重要判決先例的援引、逾越國會立法的優先權並且誤解了「網路流通」的概念等理由，向美國第二巡迴法院提出上訴。 目前蘋果、AT&T、思科、Verizon以及其他科技公司都支持微軟的上訴，認為如果認可美國政府對於本國公司在境外所設置的資訊主機有司法管轄權，將會嚴重衝擊美國以外國家的資料保護法。此案目前仍在法院審理中。
新創及中小企業如何因應美國之《訴訟透明法案》今年7月，美國國會議員Issa提出了《2024年訴訟透明法案》（H.R. 9922, the Litigation Transparency Act of 2024，下稱《訴訟透明法案》），要求當事人揭露民事訴訟中所取得之金融支援的來源，如商業貸款機構等，以提高訴訟透明度並降低濫訴之情形，惟此提案恐導致美國新創及中小企業更難成功起訴竊取其專屬技術之大企業。 近年來，許多大型科技公司從較小的競爭對手竊取其專屬技術，然而僅有少數案例成功取得賠償金，如：伊利諾州地方法院要求Amazon向軟體公司Kove IO支付5.25億美元的賠償金等。這是由於新創及中小企業縱有證據證明其智慧財產權被盜，在訴訟中多面臨沒有足夠資力與大型科技公司抗衡之窘境，因此往往被迫接受遠低於其所受損失之和解金。透過這種方式，大型科技公司能掌握技術並支付低於取得該技術授權所需之成本，因此被稱之為「有效侵權（efficient infringement）」。 新創及中小企業近期透過與第三方金融資助者協議共享訴訟取得之賠償等方式，降低其進入訴訟程序的經濟門檻，以對抗大型科技公司所採取之「有效侵權」。然而最近一系列案例顯示，中國大陸所支持的第三方金融資助者助長了針對美國企業之智財訴訟，引發了國家安全問題，故立法者為降低營業秘密被外國競爭對手取得之風險、避免無意義之訴訟被廣泛提起，要求當事人揭露其於民事訴訟中所取得之金融支援來源。若《訴訟透明法案》通過，原告所採取之法律策略將可能外洩，而第三方金融資助者亦將受到各方之抨擊，進而導致新創及中小企業在訴訟中更難取得金融支援。 綜上所述，若要降低訴訟之可能性，新創及中小企業須強化其對於專屬技術之保護，從根本減少專屬技術洩露之風險，以避免訴訟發生或進入後端訴訟。有鑑於新創及中小企業與大企業相比，在智財保護觀念上更接近學研單位，且對於營業秘密之管理多未臻完備，因此為確保其能有效落實對營業秘密之管控，建議新創及中小企業可參考智慧局所發布之《學研機構營業秘密管理實作要領》，量身訂作符合自身需求的營業秘密管理制度，並循序完善相應之營業秘密管理措施，以降低專屬技術被竊取的風險。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
美國OMB發布人工智慧應用監管指南備忘錄草案美國行政管理預算局（United States Office of Management and Budget, OMB）於2020年1月發布「人工智慧應用監管指南（Guidance for Regulation of Artificial Intelligence Applications）」備忘錄草案。該備忘錄草案係基於維護美國人工智慧（AI）領導地位之目的，而依據美國總統川普（Donald John Trump）於2019年2月簽署之「維持美國人工智慧領導地位（Maintaining American Leadership in Artificial Intelligence）─行政命令13859號」，並在啟動美國人工智慧計畫後180天內，經OMB偕同科技政策辦公室（Office of Science and Technology Policy, OSTP）、美國國內政策委員會（United States Domestic Policy Council）與美國國家經濟委員會（National Economic Council）與其他相關機構進行協商，最後再由OMB發布人工智慧應用監管指南備忘錄草案，以徵詢公眾意見。 該備忘錄草案不僅是為了規範新型態AI應用技術，更希望相關的聯邦機構，在制定AI應用產業授權技術、監管與非監管方法上，能採取彈性的制定方向，以避免過度嚴苛的規定，反而阻礙AI應用的創新與科技發展，繼而保護公民自由、隱私權、基本權與自治權等價值。同時，為兼顧AI創新與政策之平衡，應以十大管理原則為規範制定之依據，十大管理原則分別為： 培養AI公眾信任（Public Trust in AI）； 公眾參與（Public Participation）； 科學研究倫理與資訊品質（Scientific Integrity and Information Quality）； AI風險評估與管理（Risk Assessment and Management）； 獲益與成本原則（Benefits and Costs）； 彈性原則（Flexibility）； 公平與反歧視（Fairness and Non-Discrimination）； AI應用之揭露與透明化（Disclosure and Transparency）； AI系統防護與措施安全性（Safety and Security）； 機構間之相互協調（Interagency Coordination）。 此外，為減少AI應用之阻礙，機構制定AI規則時，應採取降低AI技術障礙的方法，例如透過聯邦資料與模型方法來發展AI研發（Federal Data and Models for AI R&D）、公眾溝通（Communication to the Public）、自發性共識標準（Voluntary Consensus Standards）之制定及符合性評鑑（Conformity Assessment）活動，或國際監管合作（International Regulatory Cooperation）等，以創造一個接納並利於AI運作的環境。