歐盟議會否決新版著作權指令案，指令案將於9月再次進行表決
歐盟議會於2018年7月5日針對新版著作權指令案進行投票，其中278票贊成、318票反對、31票棄權，否決新版著作權指令案。
指令案被否決之主要原因在於其中具爭議性之Article 11、13。Article 11規定，網路資訊整合平台業者（aggregation service）未來在引用他人所發佈之新聞資料或以超連結，連結至該新聞網頁時，非營利之平台業者需取得出版者之同意，營利之平台業者則需支付使用費，外界將此稱為「超連結稅」（link tax）;而Article 13則規定，網路資訊整合平台業者需確保上傳之內容未侵害他人之著作權，否則當上傳資訊有侵害他人著作權之情形，平台業者亦應負相關責任。
非營利之網路資訊整合平台業龍頭之一〈維基百科（Wikipedia）〉認為該指令案之通過恐將對其造成影響，為表達抗議於2018年7月4日關閉維基百科西班牙、義大利及波蘭版，而其共同創辦人之一Jimmy Wales亦於個人Twitter上發文表達反對意見。惟另一方面，歐洲電視台、出版業者及Paul McCartney（披頭四成員之一）等藝術創作者則認為，新版著作權指令案將有助於著作權之保護，而表達支持之立場。
新版著作權指令案將於修正後，於同年9月份再付議會表決。因指令案通過與否，將對相關平台業者造成實質上之影響，後續動態值得繼續追蹤及注意。
陳昱宏
法律研究員 編譯整理
欧州議会、「リンク税」導入など含むEU著作権指令の改正案を否決（最後瀏覽日：2018/07/19） https://japan.cnet.com/article/35122039/
欧州議会、著作権新指令案否決 条項見直し9月に再投票へ（最後瀏覽日：2018/07/19） http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1807/05/news140.html
Parliament to review copyright rules in September（最後瀏覽日：2018/07/19） http://www.europarl.europa.eu/news/en/press-room/20180628IPR06809/parliament-to-review-copyright-rules-in-september
Italy Wikipedia shuts down in protest at EU copyright law （最後瀏覽日：2018/07/19） https://www.bbc.com/news/world-europe-44696302
根據全球資訊網基金會（World Wide Web Foundation）及英國開放資料協會（Open Data Institute）指出，全球77個國家正進行Open Data政府開放資料政策，但實際運作上，各國政府提供公眾近用之資料集佔不到全世界政府資料的10%，呈現各國Open Data政策實行還有很大進步空間。 全球資訊網基金會與英國開放資料協會所合作的網絡平台－政府開放資料研究網絡（Open Data Research Network），針對各國政府開放資料執行狀況進行評比並提出Open Data Barometer研究報告。此報告指出，英國政府開放資料執行及成效排名第一，其次排名陸續為美國、瑞典、紐西蘭、丹麥、挪威。除此之外，專以倡導開放知識、資料、內容的國際非政府組織，開放知識基金會（Open Knowledge Foundation），則提出基於Open Data可用性及近用性進行70個國家的排名，英國仍是第一名，其次為美國、丹麥、挪威、荷蘭。從上述兩項研究報告中，英國在Open Data政策落實的成效受到高度肯定，而歐美地區仍在Open Data政策實行上領先世界其他地區的國家。 Open Data Barometer研究報告指出，目前各國政府傾向不提供具潛在爭議性的政府資料，但此類資料往往具再利用價值，例如政府財政預算及交易資料、公司登記、土地登記等相關資料。全球資訊網創始人Berners Lee表示，政府及企業不應考量提供資料集而無法收取費用，或有意掩蓋政治敏感之資料來保護政治利益，而對於公布會造就人民生活的重大進步但具爭議性之資料集，感到卻步。 目前多數國家開放資料之機器可讀性資料與資料集之免費授權（Open License）皆少於7%，報告中說明全球資料集實際可用性仍偏低，亦發現各國提供資料之收費不僅沒有效率，資料再利用授權關係也不明確，使得企業及使用者處在法律不確定之風險中。 全球面對開放資料的進展雖已有初步成效，但成功經驗仍集中在歐美國家，世界上其他國家在開放資料的可用性及近用性，仍與歐美國家有顯著差距，為能促進全球人民生活福祉及活絡商機，各國政府應更積極地執行開放資料政策，並持續改進。
德國首例因Twitter超連結的裁定出爐根據德國法蘭克福地方法院日前於4月20日的一則假處分裁定（Beschluss vom 20.04.2010, Az. 3-08 O 46/10），禁止被告以超連結方式，讓點取該鏈結的人，得以連結到刊登有損害原告商業信譽的文章頁面。 本件事實起源於一名匿名的網友在不同的網路論壇中，發表刊登有侵害原告商業信譽的言論，而曾經與原告有商業上往來的被告，利用自己Twiiter帳戶，發表超連結，並在鏈結網址下加上「十分有趣」的文字，讓看到該訊息的朋友，都可以點選鏈結連接到這些不利於原告商業信譽的文章、言論。原告因而向法院申請假處分裁定，禁止被告以超連結方式繼續為有損原告商業信譽的行為。 法蘭克福地方法院的這起裁定，被視為是德國國內第一起法院對Twitter等社群網站的警告，德國輿論各界也普遍認為，法院透過裁定對外明白宣示社群網站使用者往往誤認網路社群空間為「半私人場域（須加入好友才得以分享資訊、留言等）」，在自己的帳戶上發表心得、感想、分享文章等行為，還是有構成侵權責任的可能性。 該裁定出爐後，德國各界則開始討論被告設定超連結的行為是否構成網路侵權責任，持贊成意見者認為，即使該違法言論非被告本人所發表，被告設定超連結的行為，也讓自己與該違法言論「合而為一（zueigen gemacht）」，也就是，讓外界以為該違法言論就是被告本人所撰寫刊登；根據德國電信服務法（Telemediengesetz, TMG）第7條規定，內容提供者須為「自己」的言論負擔法律責任。 反對者則拿其他超連結的案例舉出，法院認定被告是否構成網路內容提供者的侵權責任，通常會檢視被告對於該違法言論的內容是否知悉、被告是否違背其檢查監督義務（Überprüfungspflicht），例如被告須為一定行為藉以與原撰文者劃清界線等。但因各該檢驗標準都係由法院依據個案加以認定，讓人無所適從，產生網路侵權行為的判斷標準過於浮動之疑慮，德國國會也因此著手進行電信服務法的修法。
美國勞動部就業培訓署發布《人工智慧素養框架》美國勞動部就業培訓署（The U.S. Department of Labor’s Employment and Training Administration，簡稱ETA）於2026年2月13日發布《人工智慧素養框架》（Artificial Intelligence Literacy Framework，以下簡稱本框架），旨在鼓勵公共勞動力系統與教育系統擴大推動AI素養（AI literacy）相關教育與培訓，為美國勞工因應AI時代之經濟與工作變遷提供方向指引，協助其培備所需核心能力。 本框架目標在支援勞動部執行《美國AI行動計畫》（Winning the Race: America’s AI Action Plan）及《美國人才戰略：為黃金時代打造勞動力》（America’s Talent Strategy: Building the Workforce for the Golden Age）兩部政策文件所揭示之任務，二者均將AI素養列為應於勞動力與教育體系全面推展之基礎性優先事項。本框架可分為三部分，第一部分提出AI素養的工作定義，並就勞工、雇主、教育與培訓提供者及州與地方機構四類受眾，分別說明框架的應用方式；第二部分界定所有勞工應具備的AI素養能力及其具體範疇與實作要求；第三部分則就培訓方案的設計與執行，提供課程規劃與推動策略的具體指引。 一、概念定義 本框架將AI素養定義為一套使個人得以負責任地使用與評估AI技術的基礎能力，並以對現代職場日益重要的生成式AI為核心。美國勞動部指出，「素養」應理解為隨著AI普及各行各業，所有勞工與學生與AI工具互動之知識與技能基準。 本框架分別針對四類受眾分別說明其應用方式。就勞工而言，現有勞工、求職者及即將進入職場之學生，可以此了解AI素養對職涯發展的意義與技能培養方向，在提升工作效能之餘開創新的職涯機會。就雇主而言，可據此建立企業內部AI素養培訓，確保員工有效且負責任地使用AI工具。就教育培訓提供者而言，可將AI素養融入現有課程，為學習者建立職場所需的核心能力。就州與地方機構而言，則可推動勞動與教育體系之AI素養培育，協助學生與求職者因應市場變遷，並回應雇主對AI人才之需求。 二、AI素養五大基本內容領域 本框架界定五大AI素養基礎內容領域，構成所有勞工應具備的能力基線。 1.了解AI原則（Understand AI Principles）：理解AI的核心概念、能力與限制，為有效應用奠定基礎。 2.探索AI用途（Explore AI Uses）：探索不同AI工具與應用情境，及其如何與人類專業知識相輔相成。 3.有效導引AI（Direct AI Effectively）：掌握如何提供適當情境脈絡與撰寫清晰提示詞，以產生有效輸出。 4.評估AI輸出（Evaluate AI Outputs）：評估AI生成結果之準確性與相關性，並了解如何對其輸出進行迭代優化。 5.負責任地使用AI（Use AI Responsibly）：以合乎倫理且安全的方式使用AI，保護重要資訊並對結果負責。 三、AI素養七大推行原則 本框架提出七大推行原則，作為培訓方案設計與執行的具體指引。 1.啟動體驗式學習（Enable Experiential Learning）：透過實際操作培養AI素養，使學習者得於真實情境中練習AI技能。 2.將學習融入情境（Embed Learning in Context）：將學習融入既有流程並結合產業特性，使學習成果更具實踐價值。 3.建立互補性人類技能（Build Complementary Human Skills）：借助AI強化人類之判斷力、創造力與問題解決能力。 4.消除學習前置障礙（Address Prerequisites to AI Literacy）：消弭AI素養學習之障礙，包括數位素養不足與寬頻網路取得的問題。 5.建立持續學習路徑（Create Pathways for Continued Learning）：提供系統性進修路徑，協助學習者提升進階AI技能並拓展職涯發展。 6.培育賦能角色（Prepare Enabling Roles）：培育管理者、輔導人員及其他於學習歷程中扮演支持角色之人員。 7.以敏捷性為設計原則（Design for Agility）：建立主動的內建機制，以隨AI能力演進迅速更新素養內容與推動方式。 面對AI時代工作型態之快速變遷，美國《人工智慧素養框架》在政策制定、勞動力轉型與AI人才系統化培育等面向所揭示之架構與策略，具有參考價值，可以供我國政府機關研擬相關政策時參考。