日本經產省修正〈電子商務交易及資訊商品交易等準則〉
日本經濟產業省於2018年12月19日修正「電子商務交易及資訊商品交易等準則」（電子商取引及び情報財取引等に関する準則，以下稱「本準則」），主要係因應2018年《不正競爭防止法》在促進資料利用之環境整備方面，以及《著作權法》在應取得著作權人同意之行為範圍部分之修正。
本準則首次公布於2002年3月，係經產省透過學界、產業界及金融界專家、相關主管機關、消費者等各方合作，整理民法等各相關法規釋疑而成，因此，須隨著法規修正更新本準則中的法規適用、爭點、說明等內容。經產省期能透過本準則提高交易當事人對電子商務交易及資訊商品交易相關市場的可預見性（foreseeability），並促進交易。
本準則此次修正相關重點如下：
- 於網站上販售或公布用以安裝程式或存取、複製數位內容（digital content）及程式之帳號及密碼者，應負相關衍生之法律責任。
- 針對透過網路蒐集、輸出、於內部網路登載、投影他人著作物等利用行為者，加以限制規範。
- 若學校授課、企業培訓係使用網路進行遠距教學，或遠距教學服務之供應商有償向學校、企業提供課程而違法利用他人著作物者，則學校、企業、服務供應商須依著作權法負相關法律責任。
- 使用者（被授權人）基於契約取得供應商（授權人）之同意得以使用資訊商品，縱使該資訊商品之智慧財產權（著作權、特許權）受讓予他人，使用者仍得繼續使用該資訊商品。
- 因體驗版之手機應用程式、軟體、共享軟體，對使用功能或使用期間有所限制，若行為人違法散布解除限制方法於網路者，則行為人應負之法律責任。
- 向第三人提供全部或部份有償之資料集（dataset）等行為者，加以限制規範。
- 針對使用P2P共享軟體將檔案上傳至網路、自網路上下載以及提供P2P共享軟體等行為，就是否違反著作權法進行討論。
- 拍攝到第三人著作物之合理使用。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
黃敏瑜
法律研究員 編譯整理
「合成資料」（synthetic data）的出現，是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料，或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下，透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式，讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用，透過這個方法，資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下，使合成資料所訓練出來的分類模型（classifiers）不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中，最熱門的研究為運用「生成對抗網路」（Generative Adversarial Network, GAN）形成合成資料（亦有其他生成合成資料之方法），生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」（generator）與辨識網路（discriminator）對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果，使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料，也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室（Defense Science and Technology Laboratory, DSTL）於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告，此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司（BAE Systems）的應用智慧實驗室（Applied Intelligence Labs, AI Labs）執行「後勤科技調查」（Logistics Technology Investigations, LTI）計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一，探討在隱私考量下（privacy-preserving）「合成資料」當今技術發展情形，並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出，資料的種類多元且面向廣泛，包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等，針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同，也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估；報告指出，目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法，建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。
國際貨幣組織呼籲各國共同擬定監管加密貨幣之框架加密貨幣經濟襲捲全球，國際貨幣組織(IMF)總裁Christine Lagarde於官方網站發表對加密貨幣經濟可能涉及之風險及未來各界應如何共同應對之看法；認為加密貨幣有無限發展之潛力，其所應用之技術不僅提升金融產業發展，更為其他領域注入創新技術，惟發展之同時，潛在不法風險逐漸浮上檯面，加密貨幣不受中央銀行監管，並因其匿名性而容易成為洗錢、資恐的全新金融犯罪工具；另外，全球加密貨幣交易活動越發頻繁，交易價格的極端波動性，以及與傳統金融體系之間的關聯不明確，皆可能危害全球金融之穩定性。 Christine Lagarde認為加密貨幣交易之監管，與監管傳統金融所制定之政策並無二致，皆應以「確保金融穩定性和保護消費者」為首要政策，因此，提出幾個應對方向： 將加密貨幣創新技術用於監管行為技術中 (1)分散式帳本技術 (DLT) 為加快市場參與者與監管機構之間的訊息共享，確保用戶交易安全，可將此技術用來建立註冊標準，驗證客戶資訊及數位簽章；各政府機關亦可利用此技術所獲得之相關數據減少逃漏稅現象。 (2)生物辨識、人工智慧與加密技術 將生物辨識、人工智慧與加密等技術來強化數位安全，及時辨識可疑交易行為，有效抑止非法交易。 全球應共同發展出監管框架，跨國合作打擊不法 有鑑於加密貨幣的流通是全球性的，全球應共同發展出監管框架，2018年G20高峰會中加密貨幣也納入討論議題，藉由凝聚國際間共識，避免創新科技淪為犯罪工具。 面對加密貨幣價格的波動性，各界有不同解讀，有認為這只是一時狂熱所造成，終將泡沫化；亦有認為就如同物聯網發展初期革命一般，加密貨幣將破壞整個金融體系，取代現有的法定貨幣；惟Christine Lagarde表示事實應該是介於這兩個極端想法之間，各界不應片面否定加密貨幣，應採包容之看法迎接這項新科技，更應正視其潛在之危險。 國內現已有多家虛擬貨幣交易平台實際運營，為保護消費者權益，避免國內虛擬交易平台淪為洗錢、資恐行動之犯罪溫床，日前法務部已邀集金管會、內政部、央行、警政署、調查局等單位進行跨部會協商，擬於收集各界意見後，修訂相關規範，以利我國對於虛擬貨幣監管之政策方向與範圍能符合各方期待。
加拿大隱私專員與首席選舉官針對聯邦政黨發布個人資料保護指引加拿大隱私專員辦公室（Office of the Privacy Commissioner of Canada, OPC）與加拿大首席選舉官（Chief Electoral Officer of Canada, CEO）於2019年4月1日聯合針對聯邦政黨發布個人資料保護管理之指引（Guidance for federal political parties on protecting personal information）。目前加拿大選舉法（Canada Elections Act, CEA）僅概括規範政黨須制定隱私政策，以保護選民之個人資料，惟其卻未有具體法規制度落實。對此加拿大隱私專員辦公室認為政黨必須提出具體隱私政策來履行其法律義務。 現行加拿大選舉法規範聯邦政黨必須於其網站上公布隱私政策，並提交給加拿大選務局（Elections Canada）。若其隱私政策變更，必須通知首席選舉官，且即時更新網站上隱私政策版本。加拿大聯邦各政黨須於2019年7月1日前完成相關規範，為具體實踐政黨隱私保護制度，加拿大隱私專員辦公室提出幾點隱私政策之必要條件： 一、 聲明蒐集個人資料之類型與如何蒐集個人資料？ 二、 如何保護其蒐集之個人資料？ 三、 說明如何利用個人資料？是否會將個人資料給予第三方？ 四、 針對個人資料蒐集、利用之人員如何培訓？內部控管機制為何？ 五、 蒐集分析之資料為何？是否有利用cookie或相關應用程式蒐集？ 六、 設置處理個資隱私疑慮專責人員 除此之外，該辦公室更建議參採國際隱私保護作為，著重公平資訊原則，政黨於個資隱私保護上須有其問責制、目的明確性、透明化、限制性蒐集，且未經當事人明確同意不得蒐集政治觀點、宗教或種族等敏感性個資，並應建置保障性措施與合規性管理機制。
開原碼授權 印度要走自己的路印度理工學院的 Deepak Phatak 啟動了一項建立 Knowledge Public License （知識公共授權，簡稱 "KPL" ）的計畫，這種授權計畫允許程式人員跟他人分享自己的點子，但是同時保留軟體的修改權。它很像柏克萊軟體發行計畫或 MIT 授權計畫。目的是希望為建立一種環境，開發者既可以借助開放原始碼的合作力量，又能保護個人的利益。這項計畫還有助於舒緩開原碼運動和專屬軟體商之間日趨緊張的關係。 Phatak 的授權計畫有著先天的數量優勢。由於委外的興起和繁榮，印度已經成長為一個重要的軟體發展中心。 Phatak 也發起了一項 Ekalavya 計畫，鼓勵大家提出開原碼運動的新概念。