美國參眾兩院提出嚴禁專利藥廠簽訂授權學名藥協議系列法案
美國過去透過Hatch-Waxman Act之立法，建立起「簡易新藥申請」（Abbreviated New Drug Application，ANDA）制度，促使學名藥廠開發學名藥後，能較迅速地通過藥品查驗登記，且首家獲得ANDA上市許可的學名藥廠還可享有180日的市場專屬保障；但是，專利藥廠近年卻設計出授權學名藥（Authorized Generic Drug）、原廠學名藥（Rebranded Generic Drug）和專利與學名藥訴訟和解協議（Brand-Generic Litigation Settlement）等智慧財產權管理策略，用以瓜分專利到期後的學名藥市場。
為了矯正此種實務發展，今（2007）年初美國參眾兩院先後提出內容一致的「公平處方藥競爭法案」（Fair Prescription Drug Competition Act, S.438）和「修正聯邦食品藥品化妝品法禁止授權學名藥上市法案」（To amend the Federal Food, Drug, and Cosmetic Act to prohibit the marketing of authorized generic drugs, H.R.806），禁止專利藥廠自行或間接製造銷售原廠學名藥，或是授權第三人製造銷售授權學名藥，企圖透過立法方式，確保首家提出ANDA的學名藥廠，在其所獲180日市場專屬期間內，不會因專利藥廠利用推出原廠或授權學名藥之策略而稀釋掉該學名藥的市佔率。但本法案未禁止專利藥廠與獲得市場專屬保護的學名藥廠簽訂類似協議；假使該學名藥廠經商業判斷後寧願與專利藥廠簽訂協議，僅需依現行規範將該協議通報FTC和司法部即可。
美國參議院亦提出「保護可負擔學名藥取得法案」（Preserve Access to Affordable Generics Act, S.316），禁止專利藥廠直、間接簽訂給予ANDA申請者任何對價（不限金錢）且要求其不得研發、製造、銷售或販賣該學名藥之專利侵權訴訟和解協議；例如專屬給付和解協議（Exclusion Payment Settlement）、逆向給付和解協議（Reverse Payment Settlement）等。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
2016年8月底，歐洲電子通傳監管機構（Body of European Regulators for Electronic Communications, BEREC）根據歐洲議會（European Parliament）與歐盟理事會（Council of the European Union）通過的第2015/2120號規章（下稱2120號規章）第5條第3項的規定，推出規範歐盟各會員國國家監管機構（national regulatory authorities, NRAs）落實網路中立性原則的指南，為歐洲近年積極鼓吹數位人權運動寫下勝利的一頁。 該指南主要針對2120號規章以下幾條進行細部說明： 1. 第一條：規範主體與範圍； 2. 第二條：定義； 3. 第三條：網路中立權利的保障； 4. 第四條：確保網路中立的資訊透明措施； 5. 第五條：監管機制； 6. 第六條：罰則； 7. 第十條：規章實施與過渡條款。 指南補充說明了原先規章中，各條條文的相關細部規範。BEREC不只對各條規範中較為模糊的敘述提供明析的論述，同時也強化NRAs規範網路服務供應商（internet service provider, ISP）應提供網路中立服務的拘束力。 該指南的立場旨在希望歐洲網路終端用戶近用網路的權利受到更為完善的保障，且為了達成這樣的目標而為ISPs所提供的服務設下了更為嚴苛的門檻。不過BEREC也表示，ISPs可以在不影響其他終端用戶的權利及傳輸速率下，為特定服務提供特別的服務方案，例如：即時醫療服務（real-time health services）。當然，針對這些特定服務，各國NRAs必須加以監管以確保其他網路終端用戶的權利。 雖然該指南對歐盟各會員國的NRAs有行政指導上的指標意義，不過有趣的是，英國通訊傳播管理局（Office of Communications, Ofcom）身為BEREC的會員，但英國已非歐盟會員，Ofcom是否會提出適用英國自己的網路中立性規範，以及歐盟各會員國對於該指南的適用狀況值得繼續追蹤。
德國聯邦參議院通過保護數位世界隱私之《電信與電子媒體資料與隱私保護法》德國聯邦參議院於2021年5月28日通過《電信與電子媒體資料與隱私保護法》（Gesetz zur Regelung des Datenschutzes und des Schutzes der Privatsphäre in der Telekommunikation und bei Telemedien, TTDSG），其目的係保護數位世界中的資料與隱私，平衡數位服務使用者利益與公司經濟利益，並解決因德國電信法（Telekommunikationsgesetz, TKG）、電信媒體法（Telemediengesetz, TMG）與歐盟一般資料保護規則（General Data Protection Regulation, GDPR）同時並行，使消費者、電信服務提供者以及監管機關不確定如何適用上開法律之情況。 TTDSG彙集TKG、TMG中資料與隱私保護相關之條文，包含電信保密（Fernmeldegeheimnis）（第3條至第8條）、交通位置資料（第9條至第13條）、來電通知與號碼顯示（第14條至第16條）、終端使用者名錄和相關資料提供（第17條至第18條），以及允許匿名化、可隨時停止使用服務和保護未成年之相關措施（第19條至第23條），並參考GDPR和電子隱私保護指令（ePrivacy-Richtlinie）新增數位遺產（digitaler Nachlass）、終端設備隱私保護、同意管理以及監管之規定。 TTDSG於第4條新增數位遺產規定，終端使用者繼承人或具有相似法律地位者，可以向供應商行使繼承人權利，不受電信保密相關規定限制；在終端設備隱私保護和同意管理之部分，TTDSG第24條規定原則上第三方僅能在終端使用者同意下，於使用者的終端設備中儲存與近用資料，且當事人可隨時撤銷同意。 最後在監管方面，則分為個人資料保護相關與電信媒體領域，前者依TTDSG第28條、第29條由德國聯邦資料保護與資訊自由委員會（Die Bundesbeauftragte für den Datenschutz und die Informationsfreiheit, BfDI）作為獨立的資料保護監管機構，後者則依TDSG第30條屬德國聯邦網路局（Bundesnetzagentur）的職權範圍。
美國EPA以強制法制推動大型工業設施導入符合綠色環保、效率節能等新興技術措施為落實推動可謂污染源主要大宗之大型工業設施，積極改善並導入符合綠色環保、效率節能等新興技術或措施，美國環保署（Environmental Protection Agency，EPA）於2010年12月完成「溫室氣體排放量許可方案（Framework for Greenhouse Gas Permitting Programs）」以確保未來國內新設置大型工業設施，其溫室氣體排放量能取得認定，並符合聯邦「清潔空氣法案（Clean Air Act）」許可規範。環保署並將推動各項行動，協助州地方政府調整法令及措施，屆時符合聯邦法規相關要求標準。 依據此方案，自2011年1月起美國境內大型工業設施若有興建或進行重大修改計畫，必須使用能源效率措施、符合效率成本科技來興建，確保能減少溫室氣體排放，並取得符合許可證明，以此模式控制達成美國溫室氣體減量目標。 並且，環保署並同時公佈制訂「特定產業新污染源排放標準（New Source Performance Standards，NSPS）」，而特定產業將包括石化燃料發電廠與煉油廠，兩項目前可謂最大工業污染源；並且所管制的空氣污染源，擴及包括溫室氣體、毒性化學物質，以及六種於「清潔空氣法案（Clean Air Act）」明定指標污染物(Criteria Pollutant)的重大常見空氣污染物。這些NSPS將設立特定產業新工業設施污染物之排放標準限制，並規範控制既有工業設施之空氣污染。美國環保署表示，未來將定期更新這些標準限制，以因應相關科學技術革新。 環保署官員認為，這些推動措施將引領美國企業永續升級，開發更多綠色能源技術，吸引更多投資，並增加整體產業競爭力。然而，環保署這些措施，卻引起美國石油協會(American Petroleum Institute)代表的反彈，並認為環保署這項強制措施是史無前例，亦不符合「清潔空氣法案（Clean Air Act）」立法意旨及規範用意。環保署近來積極推動「溫室氣體排放量許可方案」，以及制訂「特定產業新污染源排放標準」，未來成效如何，及是否得以落實實施，有待後續觀察。
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 ）」