美國最高法院認定美國環保署須負責管制溫室氣體排放
今（2007）年4月2日，美國最高法院以5票對4票之決議，認定美國環保署（the Environmental Protection Agency）必須負責管制美國境內二氧化碳等溫室氣體之排放。過往，美國環保署主張其並無權限去管制溫室氣體排放，因為溫室氣體並不是美國潔淨空氣法（the Clear Air Act）所定義的空氣污染源（air pollutant）。然而，法院指出，在潔淨空氣法中要求美國環保署必須管制可能危害公眾健康或福祉的任何空氣污染源，而溫室氣體符合該法對於空氣污染源之定義，所以除非美國環保署可以斷定溫室氣體並未導致氣候變遷，或者可以提供合理解釋說明為何其無法判斷是否溫室氣體導致氣候變遷，否則美國環保署須依法對溫室氣體採取進一步行動。
判決同時指出，美國環保署不能以氣候變遷之不確定性為理由來迴避其職責，如果該不確定性足以防止美國環保署對於溫室氣體與氣候變遷兩者關聯做出合理判斷，則美國環保署必須說明清楚。
然而，持不同意見的法官則指出，法院應將全球暖化問題留給國會與總統來處理；且州政府（訴訟是由Massachusetts州為首的12個州政府對美國環保署提出）並無立場對美國環保署提出告訴。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
目前網路上雖然有CINEMANOW、MOVIELINK等業者提供電影下載服務，不過，業者提供下載的電影卻只能限制在電腦主機上觀賞，無法將電影燒錄到光碟後在電視螢幕播放。因此合法下載電影的網路服務，一直無法獲得社會大眾的熱烈回響。 雖然好萊塢影片業者對於防範未經授權的影片在網路上散播一事，不遺餘力，但盜版問題仍存在，因此美國的DVD Copy Control Association（DVD複製管制協會）決定改寫其加密科技，以配合好萊塢業者改變對抗盜版的整體策略--藉由提供消費者合法、便宜和方便的數位電影下載管道，壓縮盜版的生存空間。該協會發言人 Greg Larson表示：「我們要以民眾想要的方式，提供他們想要的娛樂。」。 線上視頻服務商GUBA的創辦人兼執行長MCINERNEY 已和SONY PICTURES與WARNER BROS對提供合法的電影下載達成協議。McInerney說：「這只是這個產業第一季的第一分鐘，現在你可以用DVD燒錄電影，不久之後，寬頻的進展將帶來更快速的網路影片傳輸，一切便水到渠成。」
Facebook支付5.5億美元解決涉及侵犯隱私的訴訟案使用過Facebook（臉書）上傳照片時，不難發現其內建功能可透過臉部辨識「自動標記」（tag）好友的功能，建議用戶標記照片內的人物，而自從該功能於2011年啟用後，始終存有侵害用戶隱私權的疑慮。本案訴訟自2015年開始，及針對臉書「自動標記」的標籤建議功能爭論。美國於2018年經美國聯邦法院裁定，該功能在未經用戶同意的情況下蒐集並存儲相關使用者的生物特徵資料（biometric data），違反美國伊利諾州（Illinois）生物識別資料隱私法（Biometric Information Privacy Act）。雖然臉書已開始公開與用戶說明其可選擇關閉其識別功能，並針對上述聯邦法院判決提出上訴，卻仍於2019年8月敗訴。因此臉書同意以5.5億美元和解，用於支付伊利諾州的用戶（符合條件的）及訴訟相關費用。
智慧聯網趨勢下的城鎮再進化－日本 ICT 社區總體營造 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 ）」