歐盟執委會發表數位政府有助於因應COVID-19疫情之說明
歐盟執委會（European Commission, EC）於2020年3月24日發表新聞稿，說明在COVID-19疫情期間，各國政府要求人民保持社交距離甚或自我隔離；人民無法會面互動下，數位政府政策成為維持正常生活的解套方式。歐盟於新聞稿中重申先前建構「歐盟內部市場電子交易之電子身分認證與信賴服務規則」（REGULATION EU No 910/2014 OF THE EUROPEAN PARLIAMENT AND OF THE COUNCIL of 23 July 2014 on electronic identification and trust services for electronic transactions in the internal market and repealing Directive 1999/93/EC，以下簡稱 eIDAS）、電子識別（electronic identification, eID）以及發展信任服務（trust services）的必要性，例如電子戳記（eTimestamps）、電子圖章（eSeals）、電子簽章（eSignatures）、網站認證（Website authentication）等均屬之。歐盟公民無須離開住宅，即可和公部門互動。
除了公部門，信任服務可以支援歐盟企業（特別是疫情嚴重地區的中小型企業）遠端執行業務，維持業務連續性。例如金融服務對交易、認證、安全性及防洗錢等領域發展數位化：eID識別客戶身分、整合同一客戶的海外金融帳戶服務、遠端驗證防洗錢要求；電子簽章可與客戶遠端簽署金融服務契約；電子註冊交付服務（electronic registered delivery service）則作為安全交換重要文件或契約之機制。
在零售業而言，安全的電子交易對於線上業務尤為重要。例如eID可對購買酒類等管制商品或藝術品等高價商品之消費者進行更嚴格的身分檢查；電子簽章和電子戳記則強化文件及流程追蹤機制，降低追蹤成本。 在運輸部門，以汽車共享服務為例，eID可用於證明客戶的身份，提供安全登錄，並允許客戶進行遠端車輛解鎖。而貨運及物流產業，若在不同營運商運送之間遇有延遲，則電子戳記可使責任歸屬更加明確。另外，對重要文件使用電子圖章，可證明文件完整性、有效性並減少對紙本文件的依賴，並降低疫情期間會面之風險。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
劉芷宜
法律研究員 編譯整理
歐盟2019電子政府基準報告，資訊工業策進會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=5&i=0&d=8375&no=67（最後瀏覽日：2020/05/04）。
2010年4月6日美國聯邦哥倫比亞巡迴上訴法院於Comcast v. FCC一案中，判決美國聯邦通訊傳播委員會（FCC）要求網路服務供應商（ISP ）對所有形式資料傳輸一視同仁的「網路中立性」要求係逾越權限，有違法律保留原則。此裁判將為美國大型網路內容提供業者(ICP)的經營模式及網路使用者上網習慣投下震撼彈。 網路中立性(Net Neutrality)係指同一ISP應公平地處理所有網路服務，不得因頻寬需求而有差別待遇。查原因案件乃業者Comcast禁止某些用戶透過網路點對點(peer-to-peer)的方式，傳輸大型影音檔案，其認為用戶這種做法會佔用過多頻寬，拖累其他用戶的網路速度；FCC則認為Comcast此舉違反了網路中立性。 在判決書中，哥倫比亞巡迴上訴法院援引判決先例(stare decisis)，認為立法者課予FCC必須對全美人民提供一「公平、有效率、公正分配」的廣電服務。惟本案FCC擅以立法者未明確授權的網路中立性作為規制準則，逾越其管制權限而違法。 FCC發言人Jen Howard表示：「法院沒有道理否定保障網路自由與開放的重要性，也不該阻止其他可促成這個重要目的的方法。」此判決對諸多大力提倡網路中立性的大型ICP業者，無疑是一大打擊；ISP將來也可能對消費者依照資料傳輸流量分級收費（即tiered service），形成新的網路服務發展型態。FCC目前正極力爭取立法者通過「網路中立性法案」尋求管制的合法性，後續發展值得注意。
歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效歐洲專利局（European Patent Office, 下稱EPO）於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧（Artificial Intelligence, AI）與機器學習（Machine Learning, ML）的可專利性審查細則。 在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項，然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明，例如：神經網路、遺傳演算法、支援向量機（Support Vector Machines, SVM）、K-Means演算法、核迴歸和判別分析，不論它們是否能夠藉由數據加以訓練，此類運算模型和演算法本身，因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。 其中，EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形，說明可否具備發明技術特徵： （一）可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳，此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵（例如：影像邊緣、像素數值）的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類，屬於分類演算法的技術應用。 （二）可能不具技術性 根據文字內容進行分類，本身不具技術目的，而僅是語言學的目的（T 1358/09） 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類，但未說明所產生分類的技術用途，亦被認定本身不具技術目的，即使該分類演算法的數據價值高（例如：穩健性）（T 1784/06）。 在新版審查指南中亦指出，當分類方法用於技術目的，其產生之訓練集（training set）和訓練分類器（training the classifier）的步驟，則能被視為發明的技術特徵。 近年來，人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中，無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等，隨著人工智慧和機器學習技術快速發展，新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準，EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術，將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」
為杜絕網路盜版行為，美國網路服務提供者合作建置Six Strikes系統美國電影協會(Motion Picture Association of America, MPAA)和美國唱片業協會(Recording Industry Association of America, RIAA)於2011年6月共同組成著作權資訊中心(Center for Copyright Information，簡稱CCI)，並說服Verizon、AT&T、Time Warner、Comcast、Cablevision等美國5大網路服務提供者加入，簽訂備忘錄，表示合作建置「著作權警告系統(Copyright Alert System，簡稱CAS)」，又謂「Six Strike系統」，該網站可向有提供下載非法檔案服務之網站業者發出警告或給予處罰，預計於2013年正式運作。 所謂「Six Strikes」，係指網路服務提供者發現有盜版行為時，會發出不同程度的6次警告。至於Six Strikes系統運作方式，係由各網路服務提供者自行決定要採取可有效打擊網路盜版的方式。目前美國5大網路服務提供者中，除Comcast及Cablevision以外，其它3個網路服務提供者已公開Six Strikes警告措施內容。 基本上，第1、2次警告屬於「通知(notice)」，僅利用電子郵件或電話通知使用者已侵害著作權；第3、4次警告屬「承認(acknowledgement)」，即利用彈跳視窗(pop-up)告知使用者侵害著作權情形已有3次以上等訊息，並且使用者應點選該告知侵權訊息之彈跳視窗方可進入其欲瀏覽的網站，使用者若點選視窗則視為其承認本身侵權行為；第5、6次警告則屬「因應措施(mitigation)」，即其它3個網路服務提供者會讓使用者感受到上網速度變慢，或是直到使用者上完著作權教育課程前，不讓其進入常瀏覽的網站等措施，而使用者亦可對網路服務提供者採取的措施提出異議。 但仍有論者對此提出不同看法，諸如若使用者利用虛擬私人網路(VPN)或非BitTorrent之檔案共享形式，分享檔案，即可迴避Six Strikes系統，或有論者認為侵權與否應由法院判斷，而非由網路服提供者逕行判斷等質疑，此一系統後續發展有待進一步關注。
歐盟與17家社交網站業者達成協議，強化青少年上網安全受惠於網路的高度普及與上網費用的調降，網路已成為民眾日常生活所不可或缺的事項。由於整體網路人口中，青少年占有極高的比重，如何提供青少年一個安全的網路空間，向為各國所關注的議題。 近年來社交網站在歐洲發展迅速，根據統計，現階段歐洲約有4,170萬的網路使用者，參與各種類型的社交網站。為防止日益嚴重的網路霸凌（Cyber-Bulling）及兒童賣春等問題，歐盟於2009年2月與MySpace、Facebook等17家社交網站達成協議，相關業者承諾將於自家網站上提供一個「申告侵害」（Report Abuse）的按鍵，便利使用者快速通知業者來自於他人的不合宜接觸或行為，以防止青少年受到網路霸凌或網路援交訊息的困擾。 社交網站業者除承諾提供上述通報機制外，在此次協議中，業者亦承諾強化青少年個人隱私的保護，以避免有心人士輕易透過社交網站，取得青少人之私密資料。