Google挑戰法國最高行政法院對被遺忘權之看法
2016年3月法國個人資料保護主管機關「國家資訊自由委員會」（Commission Nationale de l'Informatique et des Libertés, CNIL）要求Google等搜尋引擎公司，刪除網路搜尋所出現之歐洲公民姓名。此舉參考2014年歐洲法院（European Court of Justice）對於Mario Costeja González一案（C 131/12）所作裁決，Google公司和Google西班牙公司須遵守西班牙資料保護局（Agencia Española de Protección de Datos, AEPD）要求，移除出現原告姓名之搜尋結果。Google表示不服，並上訴法國最高行政法院（Conseil d'État）。
於本案中Google提出兩點主張：第一，CNIL對於被遺忘權（right to be forgotten）適用範圍過大，聲稱所搜尋到之姓名等資訊，屬於事實或來自新聞報導和政府網站之合法公開網站資訊，認為CNIL將隔絕原本在法國可為其他人所知之合法資訊；第二，Google主張向來遵守各國個人資料保護政策，將遵照CNIL要求，但僅限刪除在法國網域內之歐洲公民姓名，無法及於全球網域，除非法國政策已為全歐盟或全球所適用，不然法國個人資料保護審查制度不能延伸至其他國家。
對於網路公民權利推廣不遺餘力之「電子前線基金會」（Electronic Frontier Foundation, EFF）認為CNIL對法國公民資料保護之特別要求，將對Google造成損害。
李姿瑩
組長 編譯整理
Google Challenges Right to Be Forgotten in French High Court, http://www.ecommercetimes.com/story/Google-Challenges-Right-to-Be-Forgotten-in-French-High-Court-83533.html (last visited MAY 25, 2016)
Google appeals French order for global 'right to be forgotten', http://www.reuters.com/article/us-google-france-privacy-idUSKCN0YA1D8 (last visited MAY 25, 2016)
美國參議員院能源與自然資源委員會（U.S. Senate Committee on Energy and Natural Resources）主席Jeff Bingaman於2012年3月7日向國會提出推動建立潔淨能源標準（The Clean Energy Standard，CES）法案。該提案的主要內容為，自2015年開始，所有電力業者（electric utility）的能源必須最少有24%是來自於潔淨能源，並且每年增加3%直至2035年達到84%。 潔淨能源發電除了風力、太陽能等再生能源發電之外，還包括核能、天然氣和碳捕集與儲存(Carbon capture and storage, CCS)技術的燃煤火力發電等。同時，為了鼓勵發電廠採用再生能源，零碳發電機將可以得到全額的信貸，低碳發電機則可依其碳濃度（carbon intensity）（與最高效的燃煤火力發電廠的之比較）的比例獲得部分貸款。為使提案獲得支持，提案中並沒有對總量排放或是發電量成長上做出限制。至目前為止，共有八位民主黨參議員為該法案的共同提案人，Bingaman預計將在未來幾週內與行政官員和公用事業官員舉行聽證，並尋求支持。 歐巴馬總統在2011和2012年的國情咨文中皆呼籲國會通過潔淨能源標準，並且在2013年的預算提案中提到，確保美國在潔淨能源經濟的領導地位是政府的戰略核心之一，此法案的推動便是為了呼應美國目前重要的政策走向，因此政府對國會通過該法案亦表達了支持的立場。，潔淨能源標準將會驅動潔淨能源領域中的創新和投資，並且帶來大量的就業機會，幫助美國維持在潔淨能源經濟中的領先地位，因此，潔淨能源標準建立的討論是重要且必須的，而可以預期的是，除了吸引大量投資者、發展美國的多元化電力發電態樣和碳排放量的大幅下降以外，更重要的是，將引起世界各國對此議題的廣泛討論，因而值得持續關注。
美國醫療保健領域對新興資料儲存系統理論「資料湖泊」(Data Lake)的應用在現今資訊流通快速蓬勃發展的時代，巨量資料(Big Data)帶來效率與生產力等龐大效益已無庸置疑。相較於將資料以「資料倉儲」(Data Warehouse)模式儲存，「資料湖泊」(Data Lake)被廣泛視為巨量資料快速演進的下一步。 美國的醫療保健領域為因應巨量資料發展並提升醫療保健系統的透明度與有責性，美國醫療保險與補助中心(Centers for Medicare & Medicaid Services, CMS)於2013年底建立CMS虛擬研究資料中心(Virtual Research Data Center, VRDC)，讓研究員能夠以安全有效率的方式取得並分析CMS的龐大醫療保健資料。此種資料倉儲模式會對進入的資料預先分類，並整合為特定形式以指導後續分析的方式。缺點在於為讓資料更易於分享，會進行「資料清理」(data cleaning)以檢測及刪除不正確資訊並將其轉換成機器可讀取格式，各資料版本會被強制整合為特別形式，但資料清理和轉換的過程會導致明顯的數據流失，對研究產生不利的限制。有鑑於此，為更有效益的應用巨量資料，Pentaho首席技術官James Dixon提出新的資料儲存理論—資料湖泊(Data Lake)，此概念於2011年7月21日首先被討論於美國《富士比》雜誌中，目前在英美國家公部門和民間企業間已被熱烈討論。 與Data Warehouse最大不同在於Data Lake可包含「未被清理的資料」(unclean data)，保持其最原始的形式。故使用者可取得最原始模式的資料，減少資源上處理數據的必要，讓來自全國各政府機關的資料來源更易於結合。Data Lake主要有四點特性：1.以低成本保存巨量資料(Size and low cost)2.維持資料高度真實性(Fidelity)3.資料易取得(Ease of accessibility)4.資料分析富彈性(Flexible)。儲存超過百萬筆病患資料的加州大學歐文分校醫療中心(UC Irvine Medical Center)即以Hadoop架構為技術建立了一個Data Lake，該中心能以最原始的形式儲存各種不同的紀錄數據直到日後需要被分析之時，可協助維持資料的來源與真實性，並得以不同形式的醫療數據進行分析項目，例如患者再住院可能性的預測分析。 但相對的Data Lake在安全性和檢視權限上也有一定的風險，尤其是醫療保健領域，因為這意味著病患的資料在個資生命週期裡隨時可被取得，因此資訊的取得應被嚴密控制以維持各層級的安全與保障，在建立安全的Data Lake之前，必須審慎考慮誰有資訊檢視權限以及透過什麼媒介取得Data Lake中的資料等問題。
美國國防部「人工智慧國防運用倫理準則」美國國防部（Department of Defense）於2020年2月採納由美國國防創新委員會（Defense Innovation Board, DIB）所提出之「人工智慧國防運用倫理準則（AI Principles: Recommendations on the Ethical Use of Artificial Intelligence by the Department of Defense）」，以衡平倫理與人工智慧於國防帶來之增益。 美國國防創新委員會為美國聯邦政府下之獨立委員會，設置目的在於依美國新創科技，提供意見予美國國防部，與美國國防部並無隸屬關係。有鑑於人工智慧之運用範疇日益增廣，美國國防創新委員會遂提出旨揭「人工智慧國防運用倫理準則」，以因應人工智慧於國防之應用所產生之問題。 倫理準則適用於「戰爭或非戰爭用途之人工智慧之設計以及應用」，對於「人工智慧」之定義，倫理準認為人工智慧並無精確之範疇，只要「對於資訊有所處理並旨在達到所賦予任務之資訊系統」，皆為本準則下之人工智慧。倫理準則指出，「人工智慧」與美國國防部3000.09指令下之「自動化武器系統（Autonomous Weapon System）」之定義不同，但有可能重疊，而所謂「自動化武器系統」為「一經人類選擇啟動，即可在無人類監督之情形下，自動針對目標進行鎖定或進行攻擊之自動化武器系統」。 美國國防創新委員會表示，該準則旨在切合美國既有憲法、法律、國際公約之傳統標準下，融入現代化對於人工智慧之要求，如國際公約中之戰爭法（Law of War）即為本準則之傳統標準之一，舉例而言，如人工智慧被裝置於武器中，其設計及應用應符合最小傷亡原則、避免傷及無辜原則等。 除此之外，準則亦包含以下現代化對於人工智慧之要求：（1）人類對於人工智慧系統之設計、應用以及使用應善盡判斷以及注意義務，且人類應該對於人工智慧系統因瑕疵所帶來之傷害負擔最終責任；（2）對於目標之選擇或分類，應維持公平性，且不得有歧視性；（3）對於人工智慧之設計、應用以及使用，應有明確之工程標準以及資料保存程序，此一工程標準以及資料保存程序應為一般具有專業知識之工程人員可據以理解、分析、追蹤問題所在並加以改善；（4）「戰爭或非戰爭用途之人工智慧」應有明確之應用領域，且完善之檢測、維修，應適用於該人工智慧之全部生命週期。
中國大陸之工業和信息化部發布《算力標準體系建設指南》之徵求意見稿，欲加強算力低碳標準發展2025年10月21日，中國工業和信息化部發布《算力標準體系建設指南》（徵求意見稿），公開徵求意見。提出九大部分，包含基礎通用、算力設施、算力設備、算網融合、算力互聯、算力平台、算力應用、算力安全以及綠色低碳標準。其中，「綠色低碳」標準旨在引導算力產品、平台及應用在全生命週期內實現環境友好、資源節約與能源高效利用，包含： 1. 綠色低碳產品標準：規範算力產品從設計、生產、使用到廢棄處理全過程的環境影響。包括節能設備技術要求、有害物質管控、材料回收與循環利用，以及生命週期評估（LCA）等標準。 2. 綠色低碳平台標準：建立可以整合統計與分析電、水、碳、熱、冷等資訊的綜合性管理平台。標準涵蓋了平台的架構設計、數據對接與管理功能，以實現能源使用的精細化監測。 3. 綠色低碳應用標準：針對算力服務過程中的環保表現進行評價，包含碳足跡核算、環境適應性、綠色供應鏈管理以及綠色算力的計算方法。 4. 能效監測技術標準：定義算力中心的各項能效核心指標，如電效、水效、碳效及空間效率。此外，也規範了監測頻率、先進節能技術的使用規範以及可再生能源的使用佔比。 5. 算力電力協同標準：規範算力資源與電力資源的協同調度，重點包含「源網荷儲」一體化、算電協同管理及相關關鍵設備的技術要求，以提升整體能源利用效率。 根據徵求意見稿，到2027年，中國將在算力通用基礎、基礎設施、設備、網路融合、平台、應用、安全以及綠色低碳等領域，制定或修改50項以上標準。