LPL與華映在美侵權訴訟–加州法院駁回部份主張
韓國樂金飛利浦（LPL）在美國加州控告華映（CPT）專利侵害案，自2002年8月起，至今已纏訟五年之久。
LPL控告CPT侵害其4件Side-mount專利（US6,002,457、US5,926,237、US6,373,537、US6,020,942），與2件Process專利（US4,624,737、US5, 825,449）。華映表示，前4件被加州法院以欠缺依據駁回。對此判決，華映表示欣慰。
LPL與華映之間的專利侵權訴訟爭議不休。華映強調，其在尊重智慧財產權的理念下蒐集證據進行因應，加州法院雖以LPL所提Side Mount訴訟欠缺依據（Lack of Standing）下令駁回LPL訴訟，但就另二件Process專利部份，目前法院對於雙方所提交之post trial motion作出部份同意及部份駁回的決定（Order），但法院尚未做出正式判決。
彭博社報導已傳出，美國洛杉磯聯邦法院網站已公佈裁決文，並同意LPL對華映加重侵權賠償的請求，以及持續侵權與判決前和判決後之利益與法律費用賠償。但並未透露加重賠償之確切金額。就此，華映發表聲明指出，對法官准許LPL部分訴求的初步決定，感到遺憾。華映表示其已掌握證據，待收到法院正式判決後將積極因應，且不排除上訴。
中國大陸國家發展改革委員會及財政部重新核定農業轉殖基因安全評估試驗收費標準，擴大相關試驗範圍，並於去（2005）年12月29日公告實施，有效期2年，而農業部2003年的第303號公告同時廢止。2003年的公告僅針對「環境安全檢測」與「食用安全檢測」訂定收費標準，但是隨著基改作物種植面積與種類逐年增加，因此增列了中間試驗、環境釋放、生產性試驗在進行安全評價時，也需要收取相關費用。
澳洲數位轉型局12月發布《政府負責任使用人工智慧政策2.0》，以強化公部門之AI風險管理2025年12月初，澳洲數位轉型局（Digital Transformation Agency，下稱DTA）發布《政府負責任使用AI政策2.0》（Policy for the responsible use of AI in Government 2.0），旨在進一步強化公部門在AI的透明度、問責性與風險管理能力，於2025年12月15日生效，取代 2024年9月實施的過渡版本。 一、適用範圍 政策適用於所有非企業型聯邦實體（Non-corporate Commonwealth entities），即不具獨立法人地位、直接隸屬於政府的機關或單位。企業型聯邦實體則被鼓勵自願遵循。政策定位為「補充與強化既有法制」，非另訂獨立規範，因此在實務中須與公務員行為準則、資安規範及資料治理制度併行適用。 二、政策重點 在政策施行的12個月內，適用機關須完成以下要求，以確保落實AI治理架構： （一）制度建置 1. AI 透明度聲明：機關須在政策生效後 6 個月內發布「AI 透明度聲明」，公開 AI 使用方法與現況。聲明中須說明機關風險管理流程、AI 事件通報機制及內外部申訴管道，確保使用過程透明、可追蹤。 2. 人員指定與培訓： 機關須指定制度問責人員（Accountable officials）以及AI使用案例承辦人（Accountable use case owners）。 所有員工皆須進行關於負責任使用AI的培訓，機關並依員工職務權責提供個別員工進階訓練。 3. 建立內部AI使用案例註冊清單（Internal AI use case register），以供後續追蹤 該清單至少包含： （1）使用案例負責人（Accountable use case owners）：記錄並持續更新範疇內 AI 使用案例的指定負責人。 （2）風險等級（Risk rating）：AI使用案例的風險等級資訊。 （3）異動紀錄：當使用案例的風險評級或負責人變更時，須即時更新清單。 （4）自定義欄位：各機關可根據其需求，自行增加欄位。 （二）AI 使用案例範疇判斷 機關須在評估所有新案例，依以下特徵判斷AI應用是否屬於「範疇內（In-scope）」的應用： 1.對個人、社群、組織或環境造成重大損害。 2.實質影響行政處分或行政決策。 3.在無人工審查的情況下，大眾將直接與AI互動或受其影響。 4.涉及個人、敏感資料等資訊。 （三）進階風險評估 依AI影響評估工具（Impact Assessment Tool）針對公眾近用權；不公平歧視；加重刻板印象；損害人、組織或環境；隱私顧慮；資料敏感之安全顧慮；系統建置之安全顧慮；公眾信任等8類別，加以判斷範疇內AI應用，若有任一類別被評為「高風險」，即判定為「高風險」；若所有類別中最高的分數為「中風險」，則整體判定為中風險。 判定為中、高風險之AI應用，均需進行全面審核。中風險須列出所有中風險項目及其控管措施，主要為內部控管；而高風險則要求向DTA報告，且每年至少進行一次全面審核與風險再評估。 澳洲欲透過發布AI透明度聲明、更新AI使用案例註冊清單、強制執行AI應用之風險評估及人員培訓，確保公部門對AI的負責任使用與問責。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》，落實AI資料管理與追蹤。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
逐漸式微的「不可避免揭露原則（Inevitable Disclosure Doctrine）」在2023年，多個美國法院判決拒絕採納「不可避免揭露原則（Inevitable Disclosure Doctrine）」，顯示出該原則將不再是原告於營業秘密訴訟中的一大利器，原告亦無法僅透過證明前員工持有營業秘密資訊且處於競爭狀態，便要求法院禁止該名前員工為其競爭對手工作。 在2023年2月，美國伊利諾伊州北區法院於PetroChoice v. Amherdt一案中指出，法院在適用「不可避免揭露原則」時會遏制競爭對手之間的員工流動，故將評估個案事實並嚴格限制其適用。在2023年6月，美國伊利諾伊州北區法院於Aon PLC v. Alliant Ins. Services一案中指出，根據2016年美國國會所通過的「保護營業秘密法案（Defend Trade Secrets Act, DTSA）」，該法案拒絕了「不可避免揭露原則」的適用，並禁止法院僅憑他人所知悉的資訊，阻礙其尋求新的工作，因此駁回了原告的損害賠償主張。在2023年9月，美國密蘇里州東區法院於MiTek Inc. v. McIntosh一案中同樣拒絕了「不可避免揭露原則」的適用，儘管該州的州法並未明確表達採納或拒絕該原則。 除此之外，美國聯邦法院在去年度的每一份報告意見中（Reported Opinion），皆未顯示出根據「不可避免揭露原則」申請禁令或取得救濟是合理的。換言之，大多數的美國法院都拒絕採納「不可避免揭露原則」或嚴格限制其適用。 綜上所述，儘管「不可避免揭露原則」能有效防止來自前員工不當使用其營業秘密的威脅，但其不再是未來營業秘密訴訟中的勝訴關鍵。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
美國廣告網路平台服務提供業者針對抑制網路侵權發佈作業準則Google、Microsoft、Yahoo、AOL、24/7 Media、Adtegrity、Condé Nast、SpotXchange數個以美國為主要營運基地的廣告網路平台服務提供者於7月中針對抑制網路侵權聯合發佈一套最佳作業準則，規劃透過減少涉嫌侵權、盜版網站的廣告收益分配，達到抑制網路侵權的效果。 在這個自發性參與的準則中，廣告網路平台服務業者將維持並公告其遏阻與避免販售盜版物品、侵害著作權網站的政策，根據該作業準則，廣告網路平台業者將接受並處理來自權利人有關有疑慮的網站通知、提供合適的通知內容參考指引、指定負責收受侵權通知的窗口，並針對相關控訴採取適當的調查，相關業者將確保其內部處理程序能落實此一作業準則要求。 針對此一發展，著作權產業團體如美國唱片業協會、美國電影協會對此一準則皆大表贊成與歡迎，而公益團體Public Knowledge亦讚許此一準則相當明智，同時也呼籲內容產業團體可以發展其保護網路使用者與媒介的相關作業準則。