Dell與Alcatel-Lucent在東德州“線上買賣”（Online Buying）專利侵權訴訟，Dell敗訴
美國東德州聯邦地方法院的法官於今年2月5日，對Dell指稱Alcatel-Lucent侵害其所有之兩項線上管理顧客及產品資料的電腦製造方法專利乙案作出判決。判決指出，因為Dell無法向陪審團證明Alcatel-Lucent有引誘或侵害Dell專利權的事實，而Alcatel-Lucent亦無法以明確且具說服力的證據證明系爭案件中Dell所有的專利為無效，所以本案亦無任何損害賠償問題。Dell於訴訟中所主張的兩項專利權，主要為關於加速促進顧客線上下單購物的技術，其美國專利權號碼分別為6,182,275及6,038,597。關於本判決結果，原告Dell方面尚未表示是否會對本判決提起上訴，然被告法商Alcatel-Lucent則對此判決結果表示則肯定。
Alcatel-Lucent與Dell之間的專利訴訟並未就此結束, Alcatel-Lucent在加州之前起訴Dell, Gateway及Microsoft專利侵權之訴訟，主要為影像解碼及選擇影像播放模式技術之專利，專利號碼分別為4,958,226; 4,383,272; 4,763,356；5,347,295及 4,439,759.，該專利訴訟自2003年開始在加州纏訴。Alcatel-Lucent主張被告三家公司應給付專利侵權之損害賠償一共超過美金30億的天價，本案業已上訴，審理的法院已訂期將於近日展開審判。然而，由於Gateway去年被宏碁(Acer)併購後，已積極地與Alcatel-Lucent進行談判，雙方並於今年2月中達到庭外和解的協議。所以，Dell在東德州敗訴的消息，是否會影響其未來在加州是否會繼續訴訟或尋求庭外和解的態度，將是市場人士專注的焦點。
隨著英國國家健康服務（National Health Service, NHS）的改革，英國於去（2012）年3月27日通過衛生和社會照護法（The Health and Social Care Act 2012）。當中一項主要的變革即是成立衛生與社會照護資訊中心（The Health and Social Care Information Centre, HSCIC）作為醫療健康資料的專責機構。而這樣的變革，也影響過去病歷資料的蒐集、分享和分析方式。依據衛生和社會照護法的規定，HSCIC若受到衛生部長（Secretary of State for Health）指示、或來自照護品質委員會（Care Quality Commission, CQC）、英國國家健康與臨床卓越研究院（National Institute for Health and Clinical Excellence, NICE）、醫院監管機構Monitor的命令要求時，在這類特定情況之下，可以無需尋求病患同意，而從家庭醫師（GP Practice）處獲得病患的個人機密資料（Personal Confidential Data, PCD）。 今(2013)年3月獲NHS授權， 由HSCIC於6月開始執行的care.data服務，即是依據前述立法所擬定之方案。care.data藉由定期蒐集醫療照護過程中的相關資料，對病患於國內所為的各項健康和社會照護資訊（例如病患的住院、門診、意外事故和緊急救護記錄）進行具延續性之連結。以提供即時、正確的NHS治療和照護資訊給民眾、門診醫師和相關部門之官員，進而達到care.data所設定的六項目標，支援病患進行治療的選擇、加強顧客服務、促進資訊透明性、優化成果產出、增加問責性，並驅動經濟成長。 然而，由於care.data是以英國民眾就醫行為中，屬於基礎醫療的家庭醫師（General Practitioner, GP）系統為基礎，所提取的資料包括家族歷史、接種疫苗、醫師診斷、轉診記錄、生理指標，以及所有NHS處方。其次，care.data在進行初級和次級資料連結時，將會透過NHS號碼、生日、性別和郵遞區號，這四項可識別資料的比對。因此雖然care.data在涉及敏感性資料時會加以排除，但此項服務仍引起社會上相當大的爭議。包括部分醫師、隱私專家和的社會團體皆提出質疑，質疑care.data是否有充分告知病人、HSCIC所宣稱的匿名性是否足夠、此項服務對醫病關係的衝擊、該服務所宣稱的資料分享退出機制（opt-out）並未妥善等。 care.data是NHS所推出的創新資料現代化服務，但同時也涉及病患隱私權保護之議題。反觀我國近來所推動的醫療健康資訊加值再利用政策，英國的案例值得我們持續觀察其發展。
美國聯邦最高法院受理美國發明法複審程序違憲爭議案美國聯邦最高法院於2017年6月13日受理Oil States Energy Servs., LLC v Greene’s Energy Group, LLC案之上訴，並將針對美國發明法的專利複審程序是否有違憲之虞的爭點進行處理。事實上，自從2016年美國聯邦最高法院的Cuozzo Speed案認定專利審判暨上訴委員會（Patent Trial and Appeal Board, PTAB）之專利複審程序可適用最寬廣合理解釋原則（broadest reasonable interpretation standard，BRI）後，針對美國專利法第314條規定美國專利複審程序之最終裁決結果不可上訴條款，就已經突顯出可能違憲之問題。加以來自各界的法庭之友於MCM訴惠普專利侵權案中提交意見書，以促使法院審理美國發明法的專利複審程序究竟有無違反美國憲法第3條及修正法案第7條，而有法律條文賦予行政機關司法權力是否違憲之議題，也再一次突顯專利複審程序可能存在的違憲問題。 本案件聯邦最高法院將對PTAB的權限以及專利複審程序進行重新檢視。倘若專利複審程序中PTAB最終裁決結果不可上訴條款造成違憲，可能會影響到美國專利制度之運作，不僅是正在申請或是已獲證的專利都會受到影響。而曾經被PTAB裁決無效的專利，也可能產生尋求司法救濟的可能。
澳洲2020年5月全國數位經濟與科技會議會後聲明澳洲產業、科學、能源及資源部（Department of Industry, Science, Energy and Resources）於2020年5月15日舉行全國數位經濟與科技會議，並於會後發表「2020年5月全國數位經濟與科技會議會後聲明」。本次會議由澳洲產業科學能源及資源部部長擔任主席，邀集各州、領地地方政府的創新或科技部門首長，以視訊方式研商COVID-19疫情後如何整合澳洲企業的數位能量，並使澳洲在2030年成為全球數位經濟的領先者。 聲明中首先肯定澳洲數以萬計的企業在面對COVID-19疫情時所展現的危機應對能力與提出各式數位科技解決方案，用以支持員工、服務消費者、提出資源供應的替代方案、溝通利害關係人等，有效地提升了營運與財務上的效率。而政府則藉由提供各式財務、社會保險與稅務上的支援措施，並持續針對個別情況規劃最適的支援方案。 聲明指出根據研究，數位工具將能協助小型企業每週節省約10小時的工時，並提升約27%的營收；若乘上澳洲全國小型企業的總數，等於每週可省下約2200萬小時的工時，並可年增約3850億元的營收。企業在疫情期間所採取的數位科技解決方案是未來推動營運模式數位轉型的契機，因此在疫情後整合澳洲官方與民間的數位能量，將是疫情後經濟復甦與未來經濟成長的關鍵。 聲明指出與會聯邦及地方政府相關首長已達成共識，將組成「數位經濟與科技資深官員小組」（Digital Economy and Technology Senior Officials Group），專責整合聯邦政府與地方政府的數位政策。本小組將提出數位經濟政策與企業所需的支援措施，用以加速數位轉型與COVID-19疫情後的經濟復甦，包含完成人工智慧及自主系統能力地圖（Artificial Intelligence and Autonomous Systems Capability Map），來找出尚待強化的能力與可加強合作的契機。 此外本小組將合作推動數位與資通安全工作、關鍵技術法規鬆綁，以協助減少企業法遵障礙並支持數位經濟成長。COVID-19疫情下揭示澳洲推動數位轉型的重要性，期許本小組能有效整合數位能量並填補數位落差，未來將每年召開三次全國數位經濟與科技會議，追蹤澳洲數位經濟與科技生態系的推動情形，並聽取資深官員小組的定期工作報告。
經濟合作與發展組織發布《促進AI可歸責性：在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》經濟合作與發展組織（Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD）於2023年2月23日發布《促進AI可歸責性：在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》（Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI）。本報告整合ISO 31000：2018風險管理框架（risk-management framework）、美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）人工智慧風險管理框架（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF）與OECD負責任商業行為之盡職調查指南（OECD Due Diligence Guidance for Responsible Business Conduct）等文件，將AI風險管理分為「界定、評估、處理、治理」四個階段： 1.界定：範圍、背景、參與者和風險準則（Define: Scope, context, actors and criteria）。AI風險會因不同使用情境及環境而有差異，第一步應先界定AI系統生命週期中每個階段涉及之範圍、參與者與利害關係人，並就各角色適用適當的風險評估準則。 2.評估：識別並量測AI風險（Assess: Identify and measure AI risks）。透過識別與分析個人、整體及社會層面的問題，評估潛在風險與發生程度，並根據各項基本價值原則及評估標準進行風險量測。 3.處理：預防、減輕或停止AI風險（Treat: Prevent, mitigate, or cease AI risks）。風險處理考慮每個潛在風險的影響，並大致分為與流程相關（Process-related）及技術（Technical）之兩大處理策略。前者要求AI參與者建立系統設計開發之相關管理程序，後者則與系統技術規格相關，處理此類風險可能需重新訓練或重新評估AI模型。 4.治理：監控、紀錄、溝通、諮詢與融入（Govern: Monitor, document, communicate, consult and embed）。透過在組織中導入培養風險管理的文化，並持續監控、審查管理流程、溝通與諮詢，以及保存相關紀錄，以進行治理。治理之重要性在於能為AI風險管理流程進行外在監督，並能夠更廣泛地在不同類型的組織中建立相應機制。