美國國會議員（Patrick Leahy）提案（PROTECT IP Act）封鎖違反智慧財產權的非法網站
美國國會議員日前提案，擬立法對抗違反智慧財產權的非法網站。該法案（Preventing Real Online Threats to Economic Creativity and Theft of Intellectual Property Act, 或稱PROTECT IP Act）主要係針對侵害智慧財產權的非法網站，擬賦予美國司法部或著作權人，可向法院聲請於網路上封鎖該網站，或者不讓其在搜尋引擎上顯示，亦即讓該非法網站從網路徹底消失。同時，經營網路金流的業者以及網路廣告商，也不得再提供服務給予這些違反智慧財產權或者是販售贗品的非法網站。
該法案明確的規定，舉凡與非法網站相關的資料、數據、索引、超連結等，皆需從網際網路上移除。亦即，美國人民在網路上將不會再看到這些非法網站的任何資訊，若該法案通過，將連帶影響到Google、Yahoo等搜尋引擎的實務運作。有反對者指出，此舉將使得美國政府可以決定美國人民在網路上應該看什麼內容，因此戲稱該法案為網路審查法案（Internet censorship bill）。
網路巨擘Google執行長（Eric Schmidt）也於今年5月中聲明反對該提案，認為該提案已經嚴重侵害言論自由。執行長Eric Schmidt表示，美國政府試圖以立法手段解決複雜的網路侵權爭議，以立法封鎖、移除非法網站所有資料，跟中國限制網路言論自由的方式如出一轍。
目前該法案尚未通過，已出現不少反對聲浪，財產權以及言論自由同樣是憲法上保障的權利，究竟應如何在保障著作財產權人與言論自由間取得平衡，該法案未來發展值得密切注意。
世界智慧財產權組織（ WIPO ）大會第三十三屆會議於 2006 年 9 月 25 日 （星期一）在瑞士日內瓦正式開幕，有來自全球 183 個會員國共襄盛舉，此次會議將於 9 月 25 日 至 10 月 3 日 間舉行。本次世界智慧財產權組織大會將審查該組織的工作進展，還有討論未來的政策方向，包括今年 3 月間在新加坡外交會議中所協商通過的「商標法條約（ the Singapore Treaty on the Law of Trademarks ，故本條約又被簡稱為新加坡條約 Singapore Treaty ）」、網域名稱、保護廣播組織與視聽表演之規定等議題。 其中今年協商通過的新加坡條約規範中，納入雷射圖樣（ 3D ）商標、動作商標、顏色、氣味及聲音等不同類型的商標，突破傳統商標只強調視覺觀感的象徵，增加許多非視覺的商標類型，以求符合商業的新興趨勢，勢必將使未來商標的應用更加多樣化。此外在新加坡條約中也增加相關救濟規定，如：商標申請人若非故意而導致逾期未完成註冊，締約國應提供權利回復的方式（ Rule9 ）等，對於申請人的保護更加周到。
因應禁止「競業禁止條款」，企業得透過「資料存證」，證明營業秘密存在及擁有近年來，關於「競業禁止條款」之合法性及有效性等，一直是被廣泛討論的議題，在2023年1月5日，美國聯邦貿易委員會（Federal Trade Commission, FTC）發布禁止「競業禁止條款」之提案，並指出依調查結果顯示，其造成勞工薪資降低及壓抑流動性等負面影響，故企業未來可能須透過主張《統一營業秘密法》(Uniform Trade Secrets Act)或《防衛營業秘密法》(Defend Trade Secrets Act)等，以保護營業秘密。同時應值注意者為，有論者提出未來解決方案為企業應推動自動化營業秘密管理系統，而其中一個必要元素是應採取「資料存證」措施，以證明營業秘密存在及擁有。 所謂自動化營業秘密管理系統，即透過工具，對於營業秘密進行「識別」與「評估」，並應對於不具有經濟價值的資訊進行解密。惟為避免增加營業秘密外洩風險，故相關系統應僅留存後設資料。與此同時，為取得盜用營業秘密相關的勝訴裁判，除應留存及保護任何時點的後設資料外，更應採取能夠證明營業秘密存在及擁有之措施，如透過雜湊值或區塊鏈等技術進行「資料存證」，以確保能夠在訴訟上提供必要證據。 最後，近期司法院、法務部、臺灣高等檢察署、內政部警政署及法務部調查局共同規劃與建置「司法聯盟鏈」機制，藉由區塊鏈技術，並結合已通過經濟部智慧財產局審查核准之b-JADE證明標章，明定嚴謹之數位資料管理要求，以期強化數位證據同一性及建立簡便驗真程序。因此，未來企業若落實b-JADE證明標章所定之管理要求，將幫助營業秘密數位資料通過驗真程序。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
加拿大隱私專員辦公室針對聯邦廣播與電信修法提出隱私權與個資保護建議加拿大隱私專員辦公室（Office of the Privacy Commissioner of Canada, OPC）於2019年1月11日就其聯邦廣播通訊法（Radiocommunication Act, RA）與電信法（Telecommunications Act, TA）提出隱私權與個資保護建議。現行加拿大聯邦廣播通訊法針對個資保護並無特別立法，而其電信法第七條雖有提及要注重個資隱私，卻無實質責任規範。惟廣播與電信公司蒐集、處理及利用個資時，如何確保當事人之個資隱私受到保護，就此加拿大隱私專員辦公室提出三點修法建議。 一、電信法及廣播通訊法應包含哪些隱私安全與資訊安全之概念？ 基於人民將大量敏感個資委託給電信業者，以獲得互聯網、電話及電視通信便利服務。惟個人資訊不但具有龐大商業價值，對於執法機關和情報安全機構也具有相當利益。基於以下因素，加拿大隱私專員辦公室建議制定電信業者更新之安全機制與公共安全義務。 保護措施 現行法規之保護措施應該適用於現代通訊工具，所有設備儲存與傳輸之敏感性個資都應受到保護，而非僅限於被使用之個人資訊。 門檻提升 數據蒐集之法律標準需加強，提升隱私保護。 保存期限要求 除法律特別規定之保存期限外，相關通訊數據保存應於最短時間內刪除，通盤完整保留數據為不必要之風險。 強制協助命令 強制監督 關於電信商既已存在之標準，監視與保留通訊之數據，依據政府要求提供者，政府須解釋其合理性。 透明度 除加拿大電信商提供年度報告，政府單位依據合法授權來請求加拿大客戶數據之情況下，應有相關報告以示公平。 二、政府管理政策與產業治理之有效性衡平 鑑於資訊技術與商業模式蒐集數據為不透明，普通消費者根本無從得知個人資訊是如何被取得及利用分享，當事人較難根據資訊來識別問題，亦難區別是否當事人是否為有效性之同意，故加拿大隱私專員辦公室認為其應該有權審核或檢查電信業者使用技術範圍內之事務，以確保現實情況與隱私法規範保護一致。故應使加拿大隱私專員辦公室能與其他聯邦監管機構（Canadian Radio-television and Telecommunications Commission, CRTC加拿大廣播電視和電信委員會與加拿大競爭局）共享資訊，並授予加拿大隱私專員辦公司發布命令與實施行政罰鍰之權力，且允許其進行積極之合規性審查。 三、立法設計中應包含消費者保護、權利行使及可及性 加拿大人民享受數位經濟帶來之好處，同時希望個人資訊之利用為無疑慮地，人民相信政府及立法機關會做好保護措施。惟目前加拿大之隱私立法仍為相當寬鬆，近期相關數據洩漏事件亦已證實電信公司無法善盡管理負責任，透明度與問責制度皆不足，相關消費者保護與權利行使皆須更完善，並需要更多資金進行改善。 加拿大個人資料保護和電子文件法（Personal Information Protection and Electronic Documents Act, PIPEDA）個資隱私法下，公司或組織於所提供服務相關時，可獲取、使用及共享資訊，但在提供服務之資訊外，尚有許多資訊共享於其他目的。電信公司蒐集日常生活資訊，針對敏感性個資，隱私法規範為明確的，但若個人數據非敏感性，則會帶來許多隱含空間，當事人是否為有意義之同意？加拿大隱私專員辦公室認為他們應該要有更多法律權力，透過執法確保電信數據生態系統之信任，並整合聯邦與省之法規。政府與業者創新使用數據皆能受到監管，於事件未發生時，則有前端監督其合規性，將使市場有明確性，且能向人民進一步保證其關注將獲得解決。
美國國家標準暨技術研究院規劃建立「人工智慧風險管理框架」，並徵詢公眾對於該框架之意見美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險，於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF）之規畫並徵詢公眾意見，截止日為9月15日，並預計於10月發布正式報告。 依照NIST說明，公眾所建議之人工智慧風險管理框架，可促進人工智慧之可信賴性，其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」（accuracy）、「可解釋性」（explainability）、「偏見」（bias）等議題。此外，上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。 依現有公眾意見徵詢結果，其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期，必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之，當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時，如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費，將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者，從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民，故在設計系統時，應從預先設定之假設事實反面（counter-factual）思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題（例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」）。惟進行上述驗證需要大量社會資料，因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制，使這些社會資料可以被蒐集、使用。 此外，亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標，以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速，未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現，故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。 最後，目前也有許多徵詢意見指出，許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之，當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性，則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」（audit logs），惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料，因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標，為未來應持續關注之議題。