歐盟法院判決，電信業者是否有提供其客戶個人資料之義務，由各會員國自行制定規範
歐盟法院於2008年1月29日判決（Az. C-275/06）指出，基於歐盟現行相關指令規範，並未強制或禁止電信服務提供者有提供客戶或使用者之個人資料的義務。
本案源起於西班牙著作權人團體Productores de Música de España對電信服務提供者Telefónica提出之著作權侵害訴訟。原告Productores de Música de España主張被告Telefónica有義務提供其網路使用者之身分，因該網路使用者乃透過被告所提供之連線服務，連線至檔案分享平台KaZaA，並提供下載違反著作權之音樂檔案。被告Telefónica 則根據西班牙現行資訊社會及網路使用之相關規範，拒絕提供該客戶之個人資料。根據西班牙法令，僅有在刑事犯罪追訴或有明顯侵害公益之情事下，始允許電信服務提供者提供客戶之個人資料。
西班牙法院因此向歐盟法院提出預先決定（Vorabentscheidung)*之請求，請其確認基於現行歐盟法規，各會員國是否應強制民事訴訟程序之當事人，即本案的電信服務提供者，有提供足以確認其使用者身分之資料的義務規定，以達有效遏止著作權侵害之目的。歐盟法院在分析各相關指令如電子商務、隱私權保障等相關規定後，認為歐盟現行法規並未就此議題有強制規定，各會員國應於考量隱私權以及其他權利之保障，且在不違法歐盟規範前提下，自行決定是否在國內制定類似之規定。
反觀德國在落實歐盟「儲存通訊資訊指令（Directive 2006/24/EC）」於國內法後，則允許在符合特定情況下，當事人於民事訴訟程序中有提供個人資料之義務。該法令因存有違反隱私權保護之爭議，通過後迄今仍有極大之反對聲浪。
*因歐盟條約規定，若會員國法院對於條約解釋、共同體組織與歐洲中央銀行行為之有效性與解釋以及執委會所設立的機構的章程之解釋有疑問，且會員國法院認為上述問題之決定於判決之作成有其必要，得申請歐洲法院裁決，此為預先決定。
為重新對各類再生能源與用於大眾運輸工具之生質燃料使用量確立具約束力之目標，歐洲議會下之工業及能源委員會於2008(今)年9月11日決定批准一項跨黨派協議案。 今年年初，歐盟執委會曾遞交一項促進歐盟境內對再生能源使用量之建議案，亦即設定至2020年時，歐盟境內再生能源使用量應達總能源使用量之20%；同時，該建議案也包含了一項關於生質燃料使用量亦應達到10%之目標。不過，在考慮關於不斷上揚之糧食價格、生物多樣性之消失及廣受質疑之CO2減量價值等因素後，也導致許多團體要求降低執委會最初設定之目標。而經過數月詳細地分析2千多份修正案報告後，執委會再生能源建議案報告起草人Turmes，在今年9月中旬宣佈，該項建議案目前現已獲得跨黨派支持。 於Turmes報告中，其建議應對生質燃料之使用訂立階段性目標：即(1)至2015年時應達到5%；及(2)至2020年時則應增加至10%；同時，其還特定，就未來達成生質燃油使用比例目標而言，至少有40%應要透過利用「非以糧食或飼料競爭性」為原料之第二代生質燃料，或使用綠色電能與氫能源環保車而來；至於其他種類生質燃油之利用，則應須在符合嚴格之環境永續性標準下，方能一併被納入計算。而為支持年初所提之建議案，德國、英國及波蘭等國也在6月份提出一項新的彈性機制：即在會員國間可透過合作型計畫來達成各自之目標。此外，對至2020年未達目標之會員國，歐洲議會成員將另批准一套「財務性懲罰原則」來處理之；同時，就懲罰所取得之款項，也將成立一項獎勵專款來激勵超過目標之國家。 不過，綠色組織團體卻認為利用生質燃料因具後述缺點如：(1)成本昂貴、(2)對氣候保護方面並無任何助益、及(3)利用不符永續性標準之生質燃油也僅是增加生物多樣性流失與糧食價格而已，故而對於議會批准該協議案感到失望。
日本東京大學透過Proprius21專案促進產學合作Proprius21專案乃是日本東京大學提供企業界可以與該校共同進行研究的一種機制，屬產學合作方式之一。此專案之提出，係該校有鑒於過去產業界與學術界合作進行共同研究的模式，多以特定的企業與特定的研究室間進行一對一的研究為主。然此一共同研究方式雖可讓大學所產出的知識貢獻給社會。但仍嫌規模過小，課題及責任分擔或目標成果不夠明確，所以需要一個可以創造更大規模的創新的機制。基此，東京大學希望透過Proprius21專案創造一個可由該校內部數個單位或研究室，共同參與大型研究主題的專案，以實現從多樣化的觀點來因應數個或一個企業需求之共同研究（多對多或多對一），並結合校內能量完成提案的機制。 東京大學規劃在校內以三階段活動進行Proprius21專案：(1)公開交換意見，即讓「產業界與學術界相遇的場合」的廣場活動。(2)濃縮出最佳的主題，以及尋找最佳成員之個別活動。(3)由成員縝密地製作計畫，由成員以外的人審視計畫內容，打造一個更為優質計劃的篩選活動。 為了推動Proprius21專案，東京大學係由產學合作研究推進部協助日本企業與校內研究人員進行個別的會議及研討會或研習營等活動，同時也針對企業在決定研究主題後，至計畫成案為止間之各階段提供各種支援。此外，該部人員也會接受來自產業界的諮詢，並在製作計畫之際，適當地介紹校內的職員，提供技術建議或審視計畫的內容等各種支援。
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 ）」
美國聯邦與州政府對於污染物排放超標免責立法之衝突。美國聯邦最高法院在2017年6月拒絕對聯邦法令-廠房之啟動,停工,與故障之許可證取得（Startup, Shutdown, Malfunction， SSM）底下之州際執行計畫（State Implementation Plans，SIPs）免責條款的上訴聽案，即各州對於SSM的污染物超標限制，無權力訂定免責條款。1聯邦法令SSM規定公司廠房等所有者或營運者需對於初始營運、日後關閉、中間故障等作業程序與維護措施做成報告以獲得並定期更新營業許可證，報告中需對於預測與計畫中的污染物排放與災難可能做說明，並以遵守聯邦法規對污染物排放相關規定為前提。2 聯邦政府當時以美國聯邦法規（Code of Federal Regulation）以及空氣清潔法案（The Clean Air Act）裡的國家周遭空氣品質標準（National Ambient Air Quality Standards） 為準則，授予各州訂定SIP的權限，因此才有各州多以促進經濟、展業發展為由而自行訂定免責條款的產生。 在原本的SSM機制下，計畫中的污染物超標可能適用各州的免責條款，而非計畫或預測中的污染物超標則會依是否有正當辯護，而可能被下禁治令。隨後，因美國前總統歐巴馬十分重視環境保護，而與美國環境保護總局（Environmental Protection Agency，EPA）頒佈新政策，下令各州把其SIP裡對於污染物超標的免責條款全部刪去。 這樣的大動作使各州政府與企業主十分不開心，便開啟了一連串與EPA的訴訟。2008年D.C.巡迴法院在Sierra Club v. EPA 3判定SSM期間內的違反污染污物排放限額不得有任何免責例外。2014年D.C.巡迴法院於Natural Resources Defense Council v. EPA 4更判定EPA沒有權限給予在SSM期間內違法業者創造任何答辯。雖然美國聯邦最高法院拒絕對此爭議聽案，但目前EPA仍有與州政府及企業主訴訟案在進行。