德國法院判決Google沒有進行事先審查網站內容之義務
德國最高法院在2018年2月27日判決，Google在搜尋結果連結顯示之前，並無須確認該網站是否存在毀謗性言論，亦即，Google沒有義務事先審查搜尋結果中連結的內容。
此案件的背景是由兩個受到網路言論攻擊的人所提出，其主張為防止其他網路使用者攻擊他們言論的網站出現在Google搜尋結果的連結上，因此希望Google其中的一個部門—Alphabet公司，設置搜尋過濾器，就用戶曾經在網站上發表過不良評論以及損害賠償的相關資訊不會在未來的搜尋結果出現。
本案涉及關於「被遺忘權」(“Right To Be Forgotten”)的討論，所謂被遺忘權是由2014年5月，歐盟法院(ECJ)所作成之裁定，即人們可以要求Google和微軟Bing（MSFT.O）等搜尋引擎於搜尋人名出現的網頁結果中，刪除不適當或不相關的訊息。
本案中，對於Google沒有對搜尋結果進行過濾，Google是否因此有侵害被遺忘權之爭議，德國最高法院表示，搜尋引擎經營者僅須於收到明確且具識別性侵犯個人權利的通知時，採取相關行動即可，並毋須事先檢查該網站之內容是否合法。蓋立法者及社會皆普遍認為，若將搜尋引擎審查網站的內容定為其一般性義務，則其商業模式的本質將備受嚴重質疑，且又由於數據具有管理上的困難性，若無此類搜尋引擎的幫助，人們不可能在網路上獲得有實質有意義的使用，因此搜尋引擎不須將此列為其義務。
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王怡茜
法律研究員 編譯整理
Maria Sheahan & Mark Potter, Google not obligated to vet websites, German court rules, REUTERS, Mar. 13, 2018, https://www.reuters.com/article/us-google-lawsuit-germany/google-not-obligated-to-vet-websites-german-court-rules-idUSKCN1GB18K （last visited：Mar. 13, 2018）.
Danny Sullivan, The Myths & Realities Of How The EU's New "Right To Be Forgotten" In Google Works, SEARCH ENGINE LAND, MAY 16, 2014, https://searchengineland.com/eu-right-forgotten-191604 （last visited：Mar. 13, 2018）.
日本學術會議所屬「深化與推動開放科學檢討委員會（オープンサイエンスの深化と推進に関する検討委員会）」為深化與推動開放科學發展，於2020年5月28日發布建言（原文為提言）。本建言接續國際間提倡的「資料驅動型科學」、與日本Society5.0政策內「資料驅動型社會」構想，目的在於凸顯研究資料共享概念與共享平台的重要性，梳理現行措施下的問題，並提出政策與制度調適建議。 建言提出三項觀察。其一，研究論文投稿至期刊出版機關，論文尚未審查通過並發表前，論文本身與經整理之研究資料的著作財產權雖屬於原作者所有，出版機關原則會另與投稿作者約定，作者不得對外公開其研究成果與研究資料，目的在於避免未經審查通過的成果與資料散布，造成錯誤訊息流通。COVID-19疫情蔓延期間，美國國家衛生研究院（National Institutes of Health, NIH）、國立研發法人日本醫療研究開發機構（AMED）等研究資助機構，則依循過往大規模傳染病發生時的慣例，與期刊出版機關等達成協議並發表聲明，只要作者同意釋出，即允許有關論文發表前得先將研究成果與資料與WHO及外界共享，期待藉資料快速公開流通協助對抗疫情。這些措施體現了資料的重要性與共享可能性，但共享後，利用方新取得的資料應如何繼續以適切方式公開，則有賴資料的數位平台機制完備現行作法的不足。其二，資料本身非著作物，不直接受著作權法保護，各國法例亦較少另外賦予資料庫（database）法定權利。日本則在不正競爭防止法增訂「提供予特定對象資料（限定提供データ）」保護制度，定義非法取用原僅授權特定人使用之資料的行為，將落入不當競爭行為的範疇，強化營業與數位資料利用之法定權利保護。其三，近年來，日本公平交易委員會因應Google、Amazon可能運用資料蒐集達成市場壟斷的疑慮，重新檢討其反托拉斯政策，顯示資料利用亦可能牴觸反托拉斯法；歐盟一般資料保護規則（GDPR）的規範強度與密度較日本國內法為高，則讓資料利用涉及個資時，無法僅以日本個資法為標準。資料利用涉及多部法規，增加資料利用者合法使用的難度，從而降低研究者再利用研究資料的意願。 基於上述觀察，本建言提出以下法制與政策建議：（1）統整不正競爭防止法、個人資料保護法、著作權法等相關法規範，同時考量研究資料本身特性與社會應用途徑，作成指引供外界遵循；（2）國家應資助學術界或進行研發活動之機構，建構得長期蒐整、保存與共享研究資料之平台，協助實現跨領域或跨部門的研究資料融合利用與價值創造；（3）針對研究成果採用的原始樣本（如岩石、土壤、生物、物質等），以及人文社會科學領域研究的原始資料（如文書紀錄、書籍、技術等），建立永久保存之制度。
美國運輸部公布自駕車3.0政策文件美國運輸部（Department of Transportation）於2018年10月4日公布「自駕車3.0政策文件」（Preparing for the Future of Transportation: Automated Vehicles 3.0）」，提出聯邦政府六項自駕車策略原則： 安全優先：運輸部將致力於確認可能之安全風險，並促進自駕車可帶來之益處，並加強公眾信心。 技術中立：運輸部將會依彈性且技術中立之策略，促進自駕車競爭與創新。 法令的與時俱進：運輸部將會檢討並修正無法因應自駕車發展之交通法令，以避免對自駕車發展產生不必要之阻礙。 法令與基礎環境的一致性：運輸部將致力於讓法規環境與自駕車運作環境於全國具備一致性。 主動積極：運輸部將主動提供各種協助，以建構動態且具彈性之自駕車未來，亦將針對車聯網等相關補充性技術進行準備。 保障並促進自由：運輸部將確保美國民眾之駕駛自由，並支持透過自駕科技來增進安全與弱勢族群之移動便利，進而促進個人自由。 「自駕車3.0政策文件」並建立五個策略，包括利益相關人參與、典範實務（best practice）、自願性標準、目標研究（Targeted research）與規範現代化等，配合以上原則進行。美國運輸部並肯認其先前提出之「安全願景2.0（A Vision for Safety）」中之安全性架構，並鼓勵技術與服務開發商持續遵循自願性之安全評估，並重申將依循自我認證（self-certification）而非特定認證管制途徑，以促進規範之彈性。
美國專利與商標局拒絕以AI為發明人的專利申請美國專利與商標局於2020年4月27日拒絕人工智慧（AI）為發明人之申請並闡明發明人僅限於自然人。本案是美國專利與商標局首次拒絕人工智慧為發明人之申請，同時本最終審查意見（下稱：本意見書）也是第一次闡明發明人僅限於自然人。本意見書也被收錄在美國專利與商標局「人工智慧」、「首席專利審查官最終審查意見」之頁面，作為指標案例。 本意見書是在回應2020年1月20日專利申請申復案（Petition）之審查意見。回顧本專利申請案之基本資料表，發明人名字為「DABUS」、姓氏部分僅以括號註明「由人工智慧自行產生的發明」。本案法定代理人及申請人均為Stephan L. Thaler。Stephan L. Thaler表示，DABUS是一個神經網路系統且「有創意的機器」。美國專利與商標局表示，綜觀美國專利法的用詞（如：Whoever）及立法脈絡，均可得知發明人指的是自然人。具體而言，發明人必須是貢獻發明概念（Conception）的人，專利審查程序手冊（MPEP）定義「發明概念」是一個將發明人「創造行為之心智的完整呈現」（the complete performance of the mental part of the inventive act），僅有自然人具有「心智」（Mental/ Mind），因此發明人僅限於自然人。本審查意見又援引Beech Aircraft Corp. v. EDO Corp.判決，指出「發明人僅限於自然人」。所以，將專利申請基本資料表的姓名欄位填上「DABUS（由人工智慧自行產生的發明）」並不符合美國專利法第115條（35 U.S. Code § 115）。 本案於2019年7月29日提出，隨即於2019年8月8日被美國專利與商標局以「申請文件欠缺，不符合發明人與其繼受人之規範」（35 U.S. Code § 115和37 CFR 1.64）拒絕受理。幾番修正往返後，美國專利與商標局於2019年12月17日仍以「申請文件欠缺」不予受理，Stephan L. Thaler續行申復。美國專利與商標局於2020年4月27日做出本意見書。同一由DABUS創造的發明，但由Ryan Abbott作為申請人的案件，已被歐洲專利局和英國智慧財產局於2019年12月以雷同的理由拒絕。目前美國專利與商標局、歐洲專利局、英國智慧財產局面對人工智慧為發明人之專利申請，立場都是發明人僅限自然人。
新加坡網路安全局發布人工智慧系統安全指南，以降低AI系統潛在風險新加坡網路安全局（Cyber Security Agency of Singapore, CSA）於2024年10月15日發布人工智慧系統安全指南（Guidelines on Securing AI Systems），旨在強化AI系統安全，協助組織以安全之方式運用AI，降低潛在風險。 該指南將AI系統生命週期分成五個關鍵階段，分別針對各階段的安全風險，提出相關防範措施： （1）規劃與設計：提高AI安全風險認知能力，進行安全風險評估。 （2）開發：提升訓練資料、模型、應用程式介面與軟體庫之供應安全，確保供應商遵守安全政策與國際標準或進行風險管理；並辨識、追蹤及保護AI相關資產（例如模型、資料、輸入指令），以確保AI開發環境安全。 （3）部署：適用標準安全措施（例如存取控制、日誌記錄），並建立事件管理程序。 （4）運作與維護：持續監控AI系統的輸入和輸出，偵測異常與潛在攻擊，並建立漏洞揭露流程。 （5）壽命終期：應根據相關行業標準或法規，對資料與模型進行適當之處理、銷毀，防止未經授權之存取。 CSA期待該指南發布後，將有助於預防供應鏈攻擊（supply chain attacks）、對抗式機器學習攻擊（Adversarial Machine Learning attacks）等安全風險，確保AI系統的整體安全與穩定運行。