美國廠商使用之DMCA侵權調查正確性遭質疑
一項由華盛頓大學所發表的研究聲明指出，媒體工業團體正使用有瑕疵的方式調查peer-to-peer網路文件共享中侵害著作權的問題。包括M.P.A.A.、E.S.A.、R.I.A.A等團體，不斷寄出逐年增加的DMCA侵權移除通知（takedown notices）給各大學和其他的網路業者。許多大學會在未經查證的情況下直接將侵權移除通知轉寄給學生，R.I.A.A.甚至跟進其中的一些侵權報告並將之寫入財務報告中。
但在2008年6月5日由華盛頓大學的助理教授等三人所發表的研究中認為這一些侵權移除通知應該更審慎檢視之。研究指出，這些團體在指控檔案分享者的調查過程中有嚴重的瑕疵，可能使對方遭受不當的侵權指控，甚至可能來自其他網路使用者的陷害。在2007年5月及8月的兩次實驗中，研究員利用網路監控軟體監控他們的網路流量，實驗結果顯示即使網路監控軟體並未下載任何檔案，卻仍然接收到了超過400次的侵權警告信。
該研究結果顯示執法單位的調查過程中只查詢了網路分享軟體使用者的I.P.位址，卻未真正查明使用者正在下載或是上傳的實際檔案為何，在這種薄弱的搜查技巧跟技術方式之下任何使用網路文件分享軟體的使用者都可能被告，不論其所分享的檔案是否侵權皆如此。
- http://www.cs.washington.edu/homes/piatek/
- http://publications.mediapost.com/index.cfm?fuseaction=Articles.showArticle&art_aid=84125&art_type=13
- http://techreport.com/discussions.x/14879
- http://bits.blogs.nytimes.com/2008/06/05/the-inexact-science-behind-dmca-takedown-notices/?scp=4&sq=digital%20industry&st=cse
美國實務界律師2023年6月9日撰文指出，人工智慧（artificial intelligence，簡稱AI）將對智慧財產法律和策略帶來改變，大部分企業熟悉的改變是目前仍有爭議的法律問題—由AI工具產生的發明創造是否為專利或著作權適格的保護標的。但除此之外，AI工具對於創建和管理智慧財產組合（IP Portfolio）的方式也已發生改變，並介紹以下五種利用AI工具協助管理智慧財產組合之方式。 1.簡化先前技術之檢索 無論是評估新產品的可專利性、評估競爭對手之智慧財產權之相關風險、抑或是回應侵權索賠，企業均須了解特定領域之先前技術，因應此需求，全球已有大量公司提供先前技術檢索服務，惟AI工具的出現使得企業可自行進行先前技術檢索。例如知名的文件審查平台Relativity創造了Relativity Patents，使用者輸入專利號碼等特定關鍵字即可進行先前技術檢索；美國專利商標局亦為了審查官開發一種AI工具，提升其確認先前技術之準確性及效率。 2.協助專利申請文件撰寫 對於專利申請人而言，可使用AI工具協助草擬專利申請範圍，有些企業甚至會運用AI工具自動化撰寫專利申請文件，惟使用AI工具撰寫專利申請文件時，應留意提供AI工具的資料是否會保密，抑或有向第三人提供之風險。此外，AI工具撰寫之內容建議仍須雙重確認內容正確性及適當性，如引用來源及內容是否正確。 3.改善商標維權能力 企業可使用AI工具協助監控潛在的侵權及仿冒產品，有鑒於現今網站及社群媒體仍有大量未經商標授權的賣家存在，AI工具可作為審查貼文及識別商標侵權案件之工具，相較於傳統的人工審查可更有效率。 4.協助商標檢索作業 於美國、澳洲、歐盟、中國，甚至世界智慧財產組織導入AI工具協助審查官進行商標審查，包括以關鍵字及影像標記之搜尋功能，此一工具不僅可簡化商標申請和註冊審查程序與時間，亦有部分國家提供使用者自行檢索之功能，使企業可進行更快速、有效率之商標檢索，使其於品牌保護策略上節省不必要之時間及金錢。 5.支持策略性專利組合管理 AI工具亦可協助專利組合管理，包括最廣的專利範圍、評估是否需繼續維護專利、或是評估擬收購專利之價值，以AI工具協助評估以上事項，雖無法完全取代人工進行策略評估，惟可顯著減少勞動力支出。 AI工具改變了智慧財產組合創建及管理之方式，雖然AI工具不能完全承擔管理智慧財產權組合之職責，但AI工具在專利/商標檢索、專利申請文件撰寫、專利權評估、商標維權等方面已可大量減少人力及管理成本，有助於企業智慧財產組合管理，惟企業及使用者須留意使用AI工具的資料管理問題，以避免機密資訊遭到外洩。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
政府科研計畫執行與貪污犯罪 Facebook因掃描用戶訊息而面臨訴訟2013年，Facebook用戶Matthew Campbell指控Facebook違反聯邦電子通訊隱私法及加州法律，並提出集體訴訟，要求Facebook必須支付每位受侵害的用戶最高一萬美元的賠償。原因是Facebook掃瞄用戶之私人對話內容中的網站連結，並計入網站的按「讚」總數，再將這些「讚」彙整入用戶的個人檔案後對用戶進行行為分析，最後針對該用戶的行為模式發送客製化的廣告， 造成用戶的困擾。 對此，Facebook辯稱其掃描用戶的訊息是很普遍的商業行為，因此屬於聯邦電子通訊隱私法例外條款的範疇，而且Facebook在2012年即已停止傳送客製化廣告，故Facebook要求撤銷此訴訟。 然而，2014年12月23日，美國加州奧克蘭地方法官 Phyllis Hamilton認為，雖然Facebook已經在2012年10月停止傳送客製化廣告，但Facebook同時並承認仍會持續分析用戶之訊息（理由是為了防止電腦病毒以及垃圾郵件），而且Facebook不願意提供任何有關目標式廣告手法的細節，使法院無法判斷這是否為普遍的商業行為而屬於聯邦電子通訊隱私法例外條款的範疇，因此，法院裁定駁回Facebook的撤銷申請，本案將繼續進行審理程序。
美國藥品CGMP規範關於製劑部分修正之觀察美國食品及藥物管理局（Food and Drug Administration，FDA）於2008年9月8日針對現行優良藥品製造作業規範（Current Good Manufacturing Practice In Manufacturing, Processing, Packing or Holding of Drugs，藥品CGMP規範）中關於製劑的部分，公布了最新修正規則，並在同年的12月8日正式實施，希冀藉此能與其它FDA規範（例如：品質系統規範﹙the Quality System Regulation, 21 CFR part 820﹚）和國際性的CGMP標準（例如：歐盟CGMP規範﹙the CGMPs of the European Union﹚）相調和。 本次修正係採漸進式，而非一次性的方式為之，主要針對無菌處理（aseptic processing）、石棉過濾裝置（asbestos filters）之使用、以及第二者驗證（verification by a second individual）等做修正。 首先，針對無菌處理部分，要求設備及器具必須清潔、保養，且視藥品的本質不同，予以消毒和（或）殺菌，以避免故障或污染。對於可能遭微生物污染致影響其預定用途之原料、藥品容器或封蓋，要求應於使用前經過微生物檢驗。此外，尚新增生物負荷量測試（bioburden testing）於管制程序的列表中，以保障每批藥品之均一及完整性。 其次，關於石棉過濾裝置之使用方面，回應一直以來所存在著將使用於生產液態注射劑產品（liquid injectable products）之過濾裝置規範更現代化的需求，本次修正明訂，於今後禁止使用石棉過濾裝置，同時，亦將石棉過濾裝置於非纖維釋出性過濾裝置的定義之中刪除。 最後，有關第二者驗證部分，因應生產過程逐步自動化的潮流，本次修正於原有規範下增設規定指出，如以自動化設備執行秤重、測量、分裝、產量計算、設備清潔與使用記錄、生產與管控紀錄等之工作，且符合相關條文要求，並有一人檢查該設備是否如預設正常運作，則視為合乎原有規範下須有一人操作另一人檢查之規定。亦即修正後之執行，只需一人加以確認該自動化設備是否適當運作即為已足，毋須就過程中的每一步驟加以檢視，避免多餘人力之浪費。 總括來說，本次修正確保法規確實涵蓋現行業界的操作實務，同時並確立FDA將藥品CGMP規範與以現代化，並與國際標準調和之目標，為以漸進方式修訂藥品CGMP規範跨出重要的一步。