美國國會將跟進加州與馬里蘭州 立法禁止商家禁止或限制消費者於評價網站上散佈負面評價
看準消費者利用網路就其各別消費經驗進行評論的商機，不少業者紛紛提供專門作為消費評論的網路平台服務，例如美國最大評論網站yelp以及臺灣的「愛評網」等評論網站。然而，消費者若在網路上就其消費經驗對特定商家發表負面評論，難免對於商家的商譽或營業表現造成影響，因此部分商家試圖利用各種手段避免消費者於熱門評論網站中發表負面評論。最常見的手段為商家藉由其與消費者間的契約中加入「禁止負面評論約款」（Nondisparagement Clause），向發表負面評論的消費者或經營評價網站的業者主張其契約上的權利，但該作法也導致消費者與商家間的法律層出不窮。
較為人所知的爭議案例為，一間位於紐約市的酒店因至該酒店參加婚宴的顧客於Yelp等評論網站上留下諸多負面評價，該酒店即依據契約向使用場地舉辦婚宴的新婚夫妻， 以每一則負面評價500美元為計，收取一筆高額的賠償金。另有較特別的案例為，紐約市有一名牙醫師於其與診所病患間的契約中明訂授權約款，將任何病患可能於就診後作成的負面評價，以著作權授權的方式授予該名牙醫師，而該名牙醫師復以被授權人的身分，依據該契約向Yelp等消費評價網站主張刪除網站上針對其所營診所的相關負面評價。
因應愈來愈多的商家藉各種手段試圖限制消費者在熱門評價網站上發表負面的消費經驗或評論，加州議院於2014年9月正式表決通過並由該州州長簽署，於民法中增訂第1670.8條（California Civil Code §1670.8）之規定，使消費者發表消費評論之自由能夠受到更完整的保障。依據該法之規定，消費者有權對其所消費商品或服務的出賣人、出租人或其受僱人與代理人發表陳述（statement）；若任何契約禁止或限制消費者發表與其消費經驗相關評論之權利，則該契約應屬無效。總檢察長(Attorney General)以下的檢察官或個案消費者可透過民事程序向違反該法律規定者起訴，法院最高可以將行為人處以初犯2500元美金以及累犯每次5000美元的罰款。
馬里蘭州議會亦於2016年2月表決通過於該州《商業法》（Commercial Law）中增訂14.1325條（MD. Comm. Law gcl. §14.1325），該州法規定與上述加州州法同樣保障消費者對其消費經驗加以評論之權利，且違反該法的行為人除了將負擔1000美元及累犯每次5000元美金的罰款之外，若構成輕罪(misdemeanor)則可能被處以一年以下的拘禁，且得併科1000美元罰金。
除了上述二州對保障消費者消費評論的法制加以強化之外，美國國會也正在進行相關的立法工作。聯邦參議院於2015年12月表決通過《2015年消費者評論自由法》（Consumer Review Act of 2015），該法案（H.R.2110, 114th Cong. (2015-2016)）目前於聯邦眾議院的「工商業與貿易委員會」（Subcommittee on Commerce, Manufacturing, and Trade）中待審。該部聯邦法除了將使任何禁止或限制消費者以任何方法評論商品或服務的契約效力歸於無效之外，更禁止商家與消費者約定移轉任何關於消費經驗評論的智慧財產權。
黃宇良
法律研究員 編譯整理
California Civil Code ,CAL. CIV. CODE §1670.8 (2014), available at: http://leginfo.legislature.ca.gov/faces/billNavClient.xhtml?bill_id=201320140AB2365
Maryland Commercial Law, MD. COMM. LAW GCL. §14.1325, available at : http://mgaleg.maryland.gov/webmga/frmMain.aspx?pid=billpage&stab=01&id=HB0131&tab=subject3&ys=2016rs
Consumer Review Act of 2015, S. 2044, 114th Cong. (2015), available at: https://www.congress.gov/bill/114th-congress/senate-bill/2044
Consumer Review Act of 2015, H.R.2110, 114th Cong. (2015-2016), available at: https://www.congress.gov/bill/114th-congress/house-bill/2110/actions
近年來，人臉辨識（Face recognition）技術迅速發展，增加便利性的同時，也伴隨了種種隱憂，如：對隱私權的侵害、公部門權力濫用等，是以加州舊金山市（San Francisco）和麻薩諸塞州薩默維爾市（Somerville）分別在今年（2019）5月和6月發布公部門使用人臉辨識技術的相關禁令，加州奧克蘭市（Oakland）並於7月16日跟進，成為美國第三個禁止公部門使用人臉辨識技術的城市。 2018年麻省理工學院曾針對人臉辨識技術的正確率做過研究，其研究結果報告顯示黑人女性辨識錯誤率超過30%，遠不如白人男性；美國公民自由聯盟（American Civil Liberties Union, ACLU）也針對Amazon人臉辨識軟體Rekognition做過測驗，結果該系統竟誤將28名美國國會議員顯示為嫌疑犯，這兩項研究顯示，人臉辨識技術存有極高錯誤率且對種族間存有很大的偏見與歧視。對此奧克蘭市議會主席卡普蘭（Rebecca Kaplan）一項聲明中表示：「當多項研究都指出一項新興技術具有缺陷，且造成寒蟬效應的時候，我們必須站出來」。 卡普蘭並表示：「建立社區和警察間信任與良好關係以及導正種族偏見是很重要的，人臉辨識技術卻反而加深此問題」、「對於隱私權和平等權的保護是最基本的」，故奧克蘭市通過禁止公部門使用人臉辨識技術的法令，原因如下： 人臉辨識系統所依賴的資料集，具高度不準確性。 對於人臉辨識技術的使用與共享，尚缺乏標準。 這項技術本身具有侵犯性，如：侵犯個人隱私權。 政府如果濫用該技術所得之資訊，可導致對弱勢族群的迫害。 雖然目前美國僅有三個城市通過政府機關禁止使用人臉辨識技術的法令，但依照目前的發展狀態，其他的城市甚至州在未來也可能會跟進頒布禁令。
遊戲內容標示不實，FTC將開罰許多玩家所引頸期待的遊戲：『橫行霸道：聖安地列斯』（ Grand Theft Auto: San Andreas ）在今年風光上市。其遊戲的內容不僅可以欣賞到 洛杉磯、舊金山與拉斯維加斯等地維妙維肖的城市風景外，更可以滿足玩家瘋狂的想像，如：殺人放火、參與幫派火拼等。但也由於遊戲內容充斥過多的血腥、暴力與色情情節， 根據美國分級制度 Entertainment Software Rating Board （ ESRB ）的分類，本遊戲應該是屬於「只限成人（ AO, Adults Only ）」，不過本遊戲在說明書上只有標示 M （ Mature ）等級，意指適合十七歲以上的人購買。 Rockstar 公司的行動違反廠商自律以及欺騙消費者。對 FTC 來說，這是非常嚴重的問題， FTC 並且警告 Rockstar 公司須對產品重新包裝並標示，如不改善，將處以高額的罰款
法國出版商起訴GOOGLE侵權法國3大出版商5月11日宣稱將起訴Google，因Google未獲出版社允許，掃瞄了成千的書籍上傳到其網路圖書館。法國3大出版社為Gallimard、Flammarion和Albin Michel，在巴黎法院要求98億歐元(美金114億元)的損害賠償。 出版商宣稱Google未經同意而用數位掃描將近1萬本書籍內容於網站上，使大眾可以在線上獲得。出版商的法律團隊代表表示每掃描一本出版社書籍就要付1000歐元損害賠償。 對此，Google回應，他們堅信書籍掃描計畫是合法的，並且說明，我們非常驚訝收到此種指控，我們確信Google Book計畫符合法國法律和國際著作權法。 Google對出版商表示：「Google肩負著繼續與出版商一同工作，並且幫助出版商發展數位服務和讓出版的著作得以讓法國與海外的網路使用者接觸。」 另一位法國的出版商La Martiniere，在2009年用同樣的爭議成功的起訴了Google，在美國法院也推翻了Google掃描美國出版書籍內容的經營模式。
NIH公布最新GWAS基因型與表現型數據資料庫分享近用方針經過了一整年向各界諮詢與彙整各方意見後，美國國家衛生研究院（NIH）於今年8月底，公布其所資助之GWAS基因型與表現型數據資料庫（genotype-phenotype datasets）之分享近用方針。此方針希望在保障研究參與者的個人隱私前提下，協助科學研究社群取得相關基因數據資料。GWAS數據資料對科學有顯著的幫助，並具有龐大的潛在公共利益，然而，提供個人的基因型與表現型資料進行科學研究，涉及個人隱私與秘密之保護，故具有高度的敏感性而受到大眾關切。 因此，NIH在訂定這項方針時，為了搜集各方意見，首先於去年5月，宣布計畫更新GWAS的數據資料分享政策，後於去年8月公開徵詢大眾對方針之意見，次又依據所蒐集之各方意見，於去年12月針對此分享政策舉辦會議進行討論，根據這些討論所形成之共識，併同NIH內部討論之結果，最後形成此項分享政策。 方針中指出，如何在促進科學研究之目的，與保護相關參與人的權利間取得平衡，是相當重要的議題，故本方針分別對研究人員近用之程序、基因數據資料的處理與參與者權利之保護進行詳細規範。舉例來說，本方針要求欲近用資料庫的研究人員，提供其研究必須使用此資料庫的書面說明資料；另外也會對所有存放在資料庫的數據資料進行去個人化處理，使該項資訊無法再以技術判別，並使用隨機方法加密，以確保參與者的隱私與保密資料不遭外洩。根據NIH表示，此方針雖然僅是對GWAS數據資料庫的近用作規範，但未來亦有意將其作為近用其他類似資料庫的規範參考架構。