美國Farmers Insurance Group在加州以竊取營業秘密為由控告前員工以及Automobile Club of Michigan
2017年10月，美國知名保險公司Farmers Insurance Group（下稱Farmers）在加州法院提訴，控告前員工Venkatesh Kamath（下稱Kamath）、前資訊長Shohreh Abedi（下稱Abedi）和競爭對手American Automobile Association（下稱AAA協會）旗下的Automobile Club of Michigan（下稱Auto Club）竊取營業秘密。
Farmers聲稱，於2015年起使用Guidewire Software（下稱Guidewire），以更新其理賠處理和保險服務系統。Kamath因Guidewire業務，接觸到Farmers高度敏感與機密資訊。Abedi前為Kamath上司，曾監督Guidewire計畫初期階段。之後Abedi至Auto Club任職，協助Auto Club轉換使用Guidewire，並挖角包括Kamath在內許多Farmers員工。Kamath離職前，從Farmers電腦中拷貝超過6400份檔案，其中包括與Guidewire計畫及Famers核心業務相關的營業秘密資訊。
Farmers控訴Kamath、Abedi及Auto Club違反加州營業秘密法（California Trade Secret Act）、從事不公平競爭、違反忠實義務及其他事由，除訴請賠償外，也請求法院禁止被告使用其營業秘密。
本案非Farmers與AAA協會首次因營業秘密事宜而對訟。2010年間，Farmers曾控告AAA協會旗下Auto Club Group竊取其投保客戶機密資訊，惟該案當時經法院以Farmers未能證明有何損失或損害為由，駁回其訴。Farmers公司於2017年10月對Auto Club提起的本件訴訟，法院實務的發展為何，值得後續觀察。
- Don Jergler, Farmers Files Trade Secrets Suit in California Against Auto Club Michigan, Former Employees, INSURANCE JOURNAL, Oct. 31, 2017
- Don Jergler, Farmers Suing Auto Club Michigan, Ex-Employees; Theft of Secrets Alleged, CARRIER MANAGEMENT, Nov. 1, 2017
- The Auto Club Group Selects Guidewire Products to Transform Core, Data, and Digital Capabilities; Capgemini Selected as Implementation Provider, BUSINESS WIRE, May 15, 2017
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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。
美國能源部加強推動智慧電網之網路安全，並提供自我評估調查工具美國能源部於今年（2012）6月28日發布一套新的網路安全自我評估調查工具（Cybersecurity Self-Evaluation Survey Tool），以強化保護公共事業的業者避免遭受網路安全的攻擊，這套工具也是能源部為施行其於5月31日公布的網路安全能力成熟度模型（Cybersecurity Capability Maturity Model）的一部分，同時此模型的發展也是為了支持白宮的電力網路安全風險管理成熟度倡議（ Electricity Subsector Cybersecurity Risk Management Maturity Initiative）。 網路安全成熟度模型的發展乃係由能源部與國土安全部共同領導，並且與業界、其他聯邦機構以及卡內基大學軟體工程研究所合作進行，該模型的四個目標在於：加強電力網路安全能力、使相關業者可以有效並持續設立網路安全能力的基準、分享知識、解決的方法與其他相關的參考資料、使業者得以排定對於改善網路安全的行動以及投資上的優先順序，以幫助業者發展並且評估他們的網路安全能力。 此次發佈的評估工具則是以問卷的方式，著重在情境式的認知與威脅及弱點的管理，而後能源部將針對自願提供評估結果的業者提供個案報告，幫助業者改善其網路安全能力，同時，能源部也建議業者，建立優先行動方案，以解決差距的問題，並且定期評估追蹤網路安全能力的改善進度，能源部也提醒業者注意網路威脅環境上與技術上的改變，以進行應變的評估。
歐盟提出先進製造先進歐洲報告與行動方針 著名商標之淡化保護 v.s. 嘲諷性使用著名商標之言論自由保障－從美國商標法及判決評析