技術進步、資訊流通、隱私保障
澳洲雪梨聯邦法院於本月 24 日對分散式 P2P 業者 Kazaa 發出命令，要求 Kazaa 營運商 Sharman Networks 必須在 10 日內（ 12 月 5 日之前），在其提供下載的軟體中加入關鍵字過濾技術（ keyword filter system ），否則應立即停止營運。市場人士普遍認為 Kazaa 暫時停止營運的可能性相當地高。 源起於去年底澳洲當地唱片業者控告 Kazaa 一案，今年 9 月 5 日澳洲聯邦法院認定 Kazaa 營運商 Sharman Networks 構成著作權侵害，除判決唱片業者勝訴外，法院並判定 Kazaa 必須在 2 個月內修改其軟體程式，加入相關過濾技術，以避免使用者傳輸違法音樂檔案；另一方面，判決賦予唱片業界得提交 3000 個關鍵字名單 ( 包括了曲目及歌手姓名 ) 要求 Kazaa 加以過濾的權利，該名單並得每兩週加以更新。 直至本月 24 日， Kazaa 仍表示其無法控制高達 100 萬使用者的個人行為，拒絕修改其提供下載的 P2P 軟體，導致聯邦法院不得不下達最後通牒。 Kazaa 營運商 Sharman Networks 雖已提起上訴，但在現時關鍵字過濾技術實施不易之下，澳洲 Kazaa 恐將步上已於本月 7 日關閉的 Grokster 後塵。
印度為促進新創公司發展 將不予受理軟體專利申請案印度「專利設計與商標管理局」（Controller General of Patents, Designs and Trademarks）於2016年2月19日發佈最新的「審查電腦相關之發明專利準則」（Guidelines for Examination of Computer Related Inventions, CRIs），決定在專利申請之審查程序中落實印度於1970年所制定的專利法(Patents Act, 1970)之意旨，未來當局將不再受理與電腦相關的軟體專利申請案。印度《專利法》第3條第k項排除本質上為數學演算法、商業方法與電腦程式運算法則等申請案之可專利性（Patentable）。該規定在印度《專利法》於2002年、2004年與2005年修法過程中，雖面臨各方利益團體試圖影響國會立法放寬法定可專利性範圍的壓力，但仍然為印度國會（Bhārat kī Sansad）所保留。 然而，印度「專利設計與商標管理局」卻於2015年8月21日發佈違反《專利法》意旨的CRIs，導致軟體專利的可專利性被實質上放寬。一般認為開放申請軟體專利的政策將會阻礙新創公司的發展，並有利於所謂「專利主張實體」（Patent Assertion Entity, PAE）藉大量軟體專利向一般公司提起訴訟或請求授權金，導致印度當局遭受國內新創軟體公司與相關非政府組織的激烈抗議。 「自由軟體法律中心」（Software Freedom Law Center, SFLC）與「印度軟體產品圓桌會議」（Indian Software Product Industry Round Table, iSPIRT）等機構即代表眾多新創公司與學術界人士上書印度「總理辦公室」（Prime Minister’s Office），請求政府對2015年8月發佈的CRIs進行檢討。SFLC等組織的積極作為，成功說服印度當局作出暫緩該高度爭議的CRIs生效之決定。代表SFLC等組織的專家表示，印度的軟體已受到《著作權法》與《營業秘密法》的足夠保障，進一步開放發明人申請軟體專利只會對該國軟體產業並無助益。 印度當局與相關團體在數個月間密集的進行研議，終於在2016年2月決定修正原先發佈的CRIs，使其回歸印度《專利法》不開放軟體專利申請的立法意旨。
法國國家資訊自由委員會將推出符合GDPR的人工智慧操作指引（AI how-to sheets）法國國家資訊自由委員會（CNIL）於2023年10月16日至11月16日進行「人工智慧操作指引」（AI how-to sheets）（下稱本指引）公眾諮詢，並宣布將於2024年初提出正式版本。本指引主要說明AI系統資料集建立與利用符合歐盟一般資料保護規則（GDPR）之作法，以期在支持人工智慧專業人士創新之外，同時能兼顧民眾權利。 人工智慧操作指引主要內容整理如下： 1.指引涵蓋範圍：本指引限於AI開發階段（development phase），不包含應用階段（deployment phase）。開發階段進一步可分為三階段，包括AI系統設計、資料蒐集與資料庫建立，以及AI系統學習與訓練。 2.法律適用：當資料處理過程中包含個人資料時，人工智慧系統的開發與設計都必須確定其適用的法律規範為何。 3.定義利用目的：CNIL強調蒐集及處理個資時應該遵守「明確」、「合法」、「易懂」之原則，由於資料應該是基於特定且合法的目的而蒐集的，因此不得以與最初目的不相符的方式進一步處理資料。故明確界定人工智慧系統之目的為何，方能決定GDPR與其他原則之適用。 4.系統提供者的身分：可能會是GDPR中的為資料控管者（data controller）、共同控管者（joint controller）以及資料處理者（data processor）。 5.確保資料處理之合法性：建立AI系統的組織使用的資料集若包含個人資料，必須確保資料分析與處理操作符合GDPR規定。 6.必要時進行資料保護影響評估（DIPA）。 7.在系統設計時將資料保護納入考慮：包含建立系統主要目標、技術架構、識別資料來源與嚴格篩選使用…等等。 8.資料蒐集與管理時皆須考慮資料保護：具體作法包含資料蒐集須符合GDPR、糾正錯誤、解決缺失值、整合個資保護措施、監控所蒐集之資料、蒐集之目的，以及設定明確的資料保留期限，實施適當的技術和組織措施以確保資料安全等。 對於AI相關產業從事人員來說，更新AI相關規範知識非常重要，CNIL的人工智慧操作指引將可協助增強AI產業對於個資處理複雜法律問題的理解。
美國加州於6月28日通過新版個資隱私法規加州立法體系在2018年6月28日通過了美國最嚴格的個人資料隱私法規，該法案無異議通過，並已經加州州長Jerry Brown簽署同意，將於2020年1月1日施行，以賦予科技產業修正其內部政策的緩衝期間。 該法案之所以如此速戰速決，據媒體解讀是為了避免該法案內容成為加州11月選舉併公民投票之公投提案的一部分。如以公投方式通過這部法規，日後修正時將重新以公民投票進行，有造成修法困難的疑慮；而以立法者立法方式通過這部法規，賦予立法者有對其修訂改正權限，於日後能以一般修法程序進行修法。 該法案內容與2018年5月25日實施的歐洲GDPR規範相近似，將造成加州原先隱私權規範些許改變，與倡議最初法案不同的地方在於，揭露接受個資第三人的相關資料時需揭露該第三者之類型（category）而非其身分。 隨著本年度加州消費者隱私保護法（The California Consumer Privacy Act）的修法，大型科技公司如Google和Facebook等蒐集有大量消費者個人資料者，都將受到重大影響，依據該法，一般使用者可以向企業確認被蒐集的個資種類以及個資販賣流向，亦可以請求中止個資的蒐集及販賣，提升了一般使用者在以往對於個資使用上的地位。 自歐洲GDPR規範實施以來至目前，美國聯邦法尚未有相應強度之規範，本次加州修法可認係GDPR實施以來美國國內第一部因應而修正之法律。