瑞典Attunda地方法院關於Hyperlink之侵害著作權判決-
透過輸入網址或點選超連結(Hyperlink)方式找尋資料，是網路運作基礎之一。而單純以Hyperlink方式另開新視窗呈現其他網頁，由於只是方便快速連結到其他網站或網頁內容，並無涉及重製行為，因此實務上普遍認為並無侵害著作權的問題。然而瑞典Attunda地方法院於2016/10/13，就一則使用Hyperlink方式之案例卻認定有侵害著作權。
此案例起因於瑞典原告Jonsson在非洲Zambezi河上，拍攝到高空彈跳發生意外之影片，後該影片未得原告同意遭他人上傳至YouTube網站。被告比利時L’Avenir新聞網站報導此事件時，於文中提供Hyperlink(lånkat från hemsidan till YouTube)，使讀者能連結到YouTube上之該則影片。本案原告主張並無授權上傳YouTube影片，也無允許被告在其網路報導得以提供Hyperlink連接至YouTube網站影片，以此要求L’Avenir新聞網站負擔侵害其公眾傳輸權之責任。
瑞典Attunda地方法院引用歐盟法院於2016/09/08GS Media, C-160/15案中關於Hyperlink判決見解，認定若超連結之內容有權利人合法授權，Hyperlink行為固無侵權可言，但若連結之內容未受權利人合法授權時，需先判定行為人是否是以營利為目的；若為肯定，則推定行為人明知其內容違法、Hyperlink行為構成公眾傳輸行為，但行為人可舉證推翻，證明其不知內容違法而未構成侵權。本案由於超連結內容是未經由原告授權，且瑞典Attunda法院認定L’Avenir新聞網站以營利為目的使用Hyperlink，於網站無法證明不知內容非法情況下，因此判定被告構成侵權。
瑞典法院所引用的歐盟判決引起諸多批評，論者有謂超連結功能是網路運作基礎之一，該判決認為以營利目的使用即應推定對內容違法有明知，不僅「營利目的」此一條件之內涵為何，需待後續更多判決個案方可確定具體內容；而且造成所有線上新聞網站擬使用超連結影片及內容、又無法得知內容是否有被合法授權時，必須承擔更大的侵權風險；因此產生的自我審查，將弱化網路之基本運作功能，且使言論自由及通訊自由受到侵害。
吳建興
法律研究員 編譯整理
歐盟法院新聞稿http://curia.europa.eu/jcms/upload/docs/application/pdf/2016-09/cp160092fr.pdf(last visited Dec.14,2016)
瑞典Attunda地方法院判決請參：https://drive.google.com/file/d/0B6d07lh0nNGNWmlBRGhRbko2R28/view(last visited Dec.14,2016)
CaseC-160/15, GS Media v Sanoma, http://curia.europa.eu/juris/celex.jsf?celex=62015CJ0160&lang1=fr&type=TXT&ancre=(last visited Dec.14,2016)
Eleonora Rosati, Linking to unlicensed content: Swedish court applies GS Media ,The IPKat,(Oct.26,2016 11:16 a.m.), http://ipkitten.blogspot.tw/2016/10/linking-to-unlicensed-content-swedish.html(last visited Dec.14,2016)
Statut du lien hypertexte : décision (hyper) décevante de la CJUE,LA QUADRATURE DU NET, Sep.8,2016,http://www.laquadrature.net/fr/arret-CJUE-lien-hypertexte(last visited Dec.14,2016)
根據專利資料庫公司IFI CLAIMS公佈2016年美國專利統計報告，IBM以8,088件專利再度蟬聯冠軍，其中多著重在人工智慧（artificial intelligence）、認知運算（cognitive computing）、及雲端（cloud）等技術領域，也有健康醫療相關專利。 近期IBM Health與美國食品藥品管理局（U.S. Food and Drug Administration）展開兩年期之合作研究，透過區塊鏈技術（blockchain）以安全且去中心化的方式進行數據共享，如：交換電子病歷、臨床試驗、基因數據、甚至過去難以取得的病患行動與穿戴裝置數據及物聯網（Internet of Things）數據等。 傳統上病患的病歷資訊存放於各診療單位或醫療機構，造成資訊管理效率及互通性較低，在區塊鏈技術的架構下，有效率的將大量且多樣的醫療數據進行彙整，並藉審查追蹤紀錄以防止竄改，提升病歷數據傳輸管理的可靠性及安全性。在如此多元化的醫療數據共享環境下，有助於醫療診斷、更將能促進產業發展。 此外，過去病患穿戴裝置所測得的日常生理數據，不管在數據取得、或將該些數據應用至臨床診斷上皆存有許多問題，如今區塊鏈技術將能提高物聯網數據資訊之整合性。依調查顯示，預計有80%新創組織採用區塊鏈技術於物聯網數據管理與應用上。 其他應用商機更包括居家監控、慢性疾病管理、藥物整合（medication reconciliation）及供應鏈管理等。IBM預估，至2017年底將會有16%的健康醫療機構採用以區塊鏈技術為架構的管理工具，並預測十年內採用比例將達72%。 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。
美國「人工智慧應用管制指引」美國白宮科學與技術政策辦公室（The White House’s Office of Science and Technology Policy , OSTP）於2020年1月9日發布「人工智慧應用管制指引」（Guidance for Regulation of Artificial Intelligence Application），為美國政府機關起草人工智慧規範並進行管制時提供指引，該指引內要求各機關之規範應遵循以下10項人工智慧原則： 一.公眾對AI之信任：政府對AI之管制或其他措施應促進AI之可靠性、健全性，且於應用上應具備可信性。 二.公共參與：政府應提供機會讓利害關係人參與AI管制規範立法程序。 三.科學實證與資訊品質：科學實證與資訊品質：政府機關發展AI之相關技術資訊，應透過公開且可驗證之方式提供給大眾參考，以提高大眾對AI之信任與協助政策制定。 四.風險分析與管理：應採取以風險為基礎之分析評估方法，確認哪些風險係可接受之風險，或那些風險代表無法接受之損害或所失利易大於預期利益。 五.利益與成本：政府於擬定相關規範時，應小心評估AI對於整體社會之利益，與預期外之效果。 六.彈性：法規應持續滾動檢視與調修以因應AI之創新應用。 七.公平且無歧視：政府應針對AI之應用與決策，考量公平與無歧視相關議題。 八.揭露與透明：透明度與揭露程序之建立可提升公眾對AI應用之信任。 九.安全：政府應特別注意AI系統內所儲存或傳輸資訊之安全與相關安全維護控制措施。 十.跨機關合作：政府各部會或機構間應相互合作與分享經驗，以確保AI相關政策之一致性與可預測性。
美國參議院通過「寬頻資料促進法」2008年10月，美國參議院通過「寬頻資料促進法」（Broadband Data Improvement Act），由總統簽署後施行。此新法賦予機關提升寬頻有關資料正確性的義務，以精確的資料作為相關政策制定時之衡量基準。美國政府認知，必須架構最完善的寬頻網路基礎，方能保持美國在科技領域的世界領先地位，因此聯邦政府有責任持續拓展寬頻接取網絡，並著手佈建次世代寬頻技術。而此前提，在於取得精確資料供後續施政依循。 以往美國聯邦通訊委員會（FCC）蒐集寬頻相關資料的方式，常被批評不合時宜，2008年3月FCC主動改善其蒐集資料的方式，要求寬頻業者必須透過地域性人口調查方式，提供使用者人數、速度、及技術類型等資料。此新法更要求FCC表列出欠缺寬頻設施的地區，兼調查該等地區人口及收入水準，而改善寬頻接取的情形，為加速佈建寬頻環境的第一步。 除此以外，新法的要求尚包括：１、美國商業部及其他機關應促進所蒐集相關資料的正確性，以擬定較妥適政策來提升寬頻技術架構；２、FCC針對寬頻佈建展開年度例行調查，以五碼郵遞區為一地理單位，列出尚未有寬頻的地區。並依據未有寬頻服務地域的人口數據，劃定可提供最多連線且傳輸高畫質影像的寬頻服務層級。此外，研究其他25個國家與美國寬頻服務的異同點；３、美國國勢調查局（Census Bureau）應持續調查社區居民是否擁有電腦，採取撥接或寬頻連線；４、設置補助金來促進網路普及。 惟有評論家指出，該法雖立意甚佳，但直至下個會計年度通過配套法案前，政府根本沒有足夠預算可執行此法律，該法可能只是政策測溫，並無太大實質效益。