歐洲法院針對國家安全數據保留政策之隱私權問題作出裁決
歐洲法院於2016年12月21日針對英國2014年數據保留及調查權力法案（Data Retention and Investigatory Powers Act 2014；簡稱DRIPA）作出裁決，其認為該法案授權政府機關得要求電信營運商「普遍性及無區別性」保留使用戶之流量及位置數據，並應政府機關指示提供，違反歐盟電子通訊隱私指令（2002/58/EC；E-Privacy Directive），與歐洲聯盟基本權利憲章第7條私生活與家庭生活受尊重之權利，及第8條個人資料受保護之權利。
詳言之，歐洲法院認為，歐盟電子通訊隱私指令15(1)，雖承認會員國在保障國家安全、國防、公共安全及預防、調查、偵查及起訴刑事犯罪或未經授權使用電子通信系統之行為下，可立法採取適當措施予以限制電子通訊之隱私權，但由於流量及位置數據是可以藉由保留數據精確得出個人私生活，並據以建立個人簡介，因此，倘允許「普遍性及無區別性」之要求保留數據，對於歐洲聯盟基本權利憲章是非常深遠與特別嚴重之侵害，將導致個人未受任何通知，政府即可要求電信營運商保留數據，使民眾之私生活處於不斷被監視之中。
據此，該裁決進一步指出，立法上須具備特定標準及客觀證據，足以證明個人或其數據可能與重大刑事犯罪或恐怖主義有關連性，且保留數據行為具有打擊重大犯罪或預防嚴重公共安全風險之利益，方可限縮歐洲聯盟基本權利憲章所規定之基本權利，且應採取適當保護措施，並確保保留數據於保存期間結束後能徹底且不可復原之銷毀。
然而，歐洲法院之此項裁決見解，在英國脫離歐盟已成定局之情形下，其遵循態度與影響力為何，尚不可知，甚且對於其國內於12月實行，以賦予政府更大權力監控民眾之調查權力法案（Investigatory Powers Act. 2016）之衝擊程度為何，亦值得後續觀察。
楊証淙
組長 編譯整理
1、 http://curia.europa.eu/juris/document/document.jsf?text=&docid=186492&pageIndex=0&doclang=en&mode=req&dir=&occ=first&part=1&cid=735356 (last visited Jan. 09, 2017).
2、 http://eur-lex.europa.eu/LexUriServ/LexUriServ.do?uri=CELEX:32002L0058:en:HTML (last visited Jan. 26, 2017).
http://www.legislation.gov.uk/ukpga/2016/25/contents/enacted/data.htm (last visited Jan. 26, 2017).
微軟成為crowdsourcing(集結式資訊來源)服務的第一會員，其服務用於對抗專利流氓(patent trolls)所提出昂貴的訴訟，挑戰將訴訟中所使用的軟體專利使之無效。 Litigation Avoidance是由全球線上社群100萬名科學家及技術人員所組成的Article One Partners所建立的一種付費服務。該組織採用crowdsourcing，其為透過網際網路所採用的一種社交媒體工具，藉由找出前案或先前揭露資料中證明專利無效之證據。而Article One所取得的利潤是由使用crowdsourcing資訊的企業而來的，但並未對外揭露收費的價格。 根據Article One指出，Litigation Avoidance主要針對的目標是專利流氓，其為購買大量專利，透過所買的專利向其他企業提出訴訟，進而要求權利金或授權金。 受到專利流氓提出訴訟的微軟指出，Litigation Avoidance服務將是應訴前調查專利品質的另一種工具。微軟首要專利律師Bart Eppenauer說明，”使用Litigation Avoidance服務其目的為降低風險及降低潛在的訴訟成本”。 Article One試圖解決問題之一，為crowdsourcing技術可於數周內得到專利評估結果，可取代需花費數月或數年始得產生結果的美國專利商標局低效能的專利審查系統。
澳洲及紐西蘭公路監理機關聯合會發布輔助與自動車輛駕駛之教育與訓練研究報告澳洲及紐西蘭公路監理機關聯合會（Austroads）於2020年3月18日發布「輔助駕駛及自動駕駛車輛之駕駛人教育及訓練報告（Education and Training for Drivers of Assisted and Automated Vehicles）」，該報告目的在於研究有哪些技巧、知識與行為，為目前與未來人們使用具有輔助或自駕功能車輛所需具備的；並檢視註冊與發照之相關機關應擔任何種角色，以確保駕照申請人具有足夠能力以使用相關科技。報告中所關注之輔助與自駕車輛，為具有SAE自動駕駛層級第0至第3級之輕型或重型自駕車輛；目前澳洲道路規範並未禁止第3級之自駕車使用，但駕駛人仍應保持對車輛之控制且不得同時進行其他行為。 報告認為目前之駕駛執照發照架構尚不需改變，但註冊與發照機構仍可於輔助與自動駕駛車輛的學習與評估中扮演一些角色，包含： 鼓勵經銷商、製造商與相關利益團體進行有關如何安全運用相關系統，同時避免過度依賴之教育與訓練。 支持將自駕車技術相關之特定重要資訊整合進所有層級之教育與訓練中，但不使用強制性之評估程序進行能力評估。 應關注如何於澳洲設計規範（Australian Design Rules, ADRs）或澳洲新車評估計畫（Australasian New Car Assessment Program, ANCAP）中規範特定車輛之安全公眾教育、整合重要資訊於既有的知識與技術訓練，以及建立強制之學習計畫。 未來澳洲及紐西蘭公路監理機關聯合會將繼續發展相關計畫以實施本報告中之相關建議，以使教育訓練系統更加完善。
日本智財戰略本部成立兩專案小組並公布2015年度本部成員日本依據2013年6月發布之「智慧財產政策願景」，目前正由智慧財產戰略本部所屬之「檢證/評價/企畫委員會」，著手制定2015年度之智慧財產推進計畫。 此外，委員會並針對產業財產權領域下的「地方智財活用促進」和「智財紛爭處理」兩項課題設置專案小組，將分別就促進地方中小企業的智財活用、管理工作，以及創造有利於妥善設定、保護、活用專利權之專利紛爭處理機制等議題進行集中的檢討，作為智財戰略本部制定2015年度智財推進計畫之參考和依據。 而依日本智慧財產基本法第29條之規定，組成智財戰略本部之本部員，除包括總理大臣在內之內閣全體均為當然成員外，還將另由總理大臣任命對智財創造、保護和活用有優秀見識之民間專門人士擔任成員。就此，日本於2015年3月19日已公布2015年度之智財戰略本部成員名單，十位民間專門人士當中除了前日本專利師會會長奧山尚一、東京大學理事長五神真等人外，同時納入身兼京都精華大學校長身份的漫畫家竹宮惠子、總合科學技術創新會議議員原山優子、專精於智財及競爭法的律師宮川美津子以及東北電子產業股份有限公司總經理山田理惠等四位女性部員，成員背景囊括產業財產權和內容著作權之產業、學研、實務界專門人士。
歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》2019年4月9日，歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》（Ethics Guidelines for Trustworthy AI）。此次內容大致延續歐盟人工智慧高階專家小組（High-level Expert Group on Artificial Intelligence）於2018年12月18日發布的《可信賴人工智慧倫理準則草案》（Draft Ethics Guidelines for Trustworthy Artificial Intelligence）之內容，要求人工智慧須遵守行善（do good）、不作惡（do no harm）、保護人類（preserve human Agency）、公平（be fair）與公開透明（operate transparency）等倫理原則；並在4月9日發布的正式內容中更加具體描述可信賴的人工智慧的具體要件，共計七面向概述如下： 人類自主性和監控(Human agency and oversight)：AI係為強化人類能力而存在，使人類使用者能夠做出更明智的決策並培養自身的基礎能力。同時，AI應有相關監控機制以確保AI系統不會侵害人類自主性或是引發其他負面效果。本準則建議，監控機制應可透過人機混合（一種整合人工智慧與人類協作的系統，例如human-in-the-loop, human-on-the-loop, and human-in-command）的操作方法來實現。 技術穩健性和安全性(Technical Robustness and safety)：為防止損害擴張與確保損害最小化，AI系統除需具備準確性、可靠性和可重複性等技術特質，同時也需在出現問題前訂定完善的備援計劃。 隱私和資料治理(Privacy and data governance)：除了確保充分尊重隱私和資料保護之外，還必須確保適當的資料治理機制，同時考慮到資料的品質和完整性，並確保合法近用資料為可行。 透明度(Transparency)：資料、系統和AI的商業模型應該是透明的。可追溯性機制（Traceability mechanisms）有助於實現這一目標。此外，應以利害關係人能夠理解的方式解釋AI系統的邏輯及運作模式。人類參與者和使用者需要意識到他們正在與AI系統進行互動，並且必須了解AI系統的功能和限制。 保持多樣性、不歧視和公平(Diversity, non-discrimination and fairness)：AI不公平的偏見可能會加劇對弱勢群體的偏見和歧視，導致邊緣化現象更為嚴重。為避免此種情況，AI系統應該設計為所有人皆可以近用，達成使用者多樣性的目標。 社會和環境福祉(Societal and environmental well-being)：AI應該使包含我們的後代在內的所有人類受益。因此AI必須兼顧永續發展、環境友善，並能提供正向的社會影響。 問責制(Accountability)：應建立機制以妥當處理AI所導致的結果的責任歸屬，演算法的可審計性（Auditability）為關鍵。此外，應確保補救措施為無障礙設計。