阿爾卡特朗訊上訴要求微軟支付15億美元的損害賠償
對於微軟的Windows Media player侵害MP3科技的兩項專利，阿爾卡特朗訊公司7月7日向美國巡迴上訴法院提起訴訟，要求回復對微軟的專利侵權懲罰。
聖地牙哥陪審團在去年2月裁定微軟應就侵害兩項專利權支付15億美元賠償金。微軟爭執這項裁定沒有任何法律或事實上的依據，對此，美國地方法院法官Brewster同意微軟的主張，認為兩項專利侵權的標的中，微軟並未侵害其中一項，而另一項專利，微軟擁有德國Fraunhofer公司的授權，因此法官判定陪審團的裁定並無充足的證據支持，微軟無須支付15億美元的損害賠償。
阿爾卡特朗訊公司宣稱MP3的專利在1989年由AT&T的研發部門貝爾實驗室與Fraunhofer公司共同研發，但朗訊科技在1996年脫離AT&T成為一家獨立的公司，並保留貝爾實驗室的多項專利資產。2006年阿爾卡特與朗訊合併為阿爾卡特朗訊公司，所以該項專利係屬阿爾卡特朗訊公司所有。
微軟發言人表示，Brewster法官的判決是正確的。其中一項專利是微軟向Fraunhofer支付一千六百萬美元授權金而獲得的授權。
阿爾卡特朗訊和微軟對於這場專利爭訟都十分堅持自己的立場，目前尚未有任何跡象顯示未來雙方有和解的可能，看來這場專利戰爭還會持續很久。
陳依婷
法務專員 編譯整理
http://seattlepi.nwsource.com/business/369917_msftalcatel08.html?source=rss，最後瀏覽日：2008年07月12日
http://en.wikipedia.org/wiki/Alcatel-Lucent_v._Microsoft，最後瀏覽日：2008年07月14日
歐洲法院(European Court of Justice)於2011年9月6日作出一項指標性的判決，係針對蜂蜜或食物補充品(Food Supplement)中，若其花粉成分受到基因改造作物之污染，則無論該污染是有意或無意所造成者，未經審核前均不得任意販售。據此，蜂蜜或食物補充品的生產者得就因不得販售所產生之損失向污染源或政府求償。 該案原為德國的養蜂人認為其生產之蜂蜜中的花粉受到鄰近距離五百公尺的基因改造農作物試驗之污染，而該試驗即為巴伐利亞政府所核准之基因改造農作物試驗(1998年EU核准的MON 801 maize)，故而對巴伐利亞政府提出求償。原德國法院在不能確定蜂蜜是否涵蓋在基因改造規範的情況下，轉而尋求歐洲法院的判決。 該判決等於是挑戰歐盟現有的對於傳統作物及基因改造作物共存的政策與法規(GMO, Co-Existence)，歐盟就該共存的門檻標準設定在0.9%，若產品含基因改造成分0.9%以上，需標示為基因改造產品，惟標示為基因改造食品對於傳統農作物之種植可能帶來銷售上的不利。而在共存門檻之下，含有基因改造成分的傳統農作物還是有可能因含有基因改造的成分而影響銷售並帶來損失；又因在共存門檻之下，作物含有基因改造成分是無法向政府或是來源求償的。另一方面，該判決亦影響出口蜂蜜至歐盟的國家，如大量生產蜂蜜且核准種植基因改造作物的阿根廷等國家。 對於基因改造食品採取保守態度的歐盟，近年來有意將是否禁止基因改造農作物以及共存門檻的比率下放給成員國自行決定，在成員國間形成兩極化的意見，而該項提案目前雖已經歐盟議會背書，但尚未由各成員國通過。這樣的判決令共存門檻的制度形同具文，且可能會使更多國家傾向禁止種植基因改造農作物，而不利於基因改造科技的研發。
美國商務部國家電信和資訊管理局呼籲透過第三方評測提高AI系統透明度2024年3月27日，美國商務部國家電信和資訊管理局（National Telecommunications and Information Administration, NTIA）發布「人工智慧問責政策報告」（AI Accountability Policy Report），該報告呼籲對人工智慧系統進行獨立評估（Independent Evaluations）或是第三方評測，期待藉此提高人工智慧系統的透明度。 人工智慧問責政策報告就如何對人工智慧系統進行第三方評測提出八項建議作法，分別如下： 1.人工智慧稽核指引：聯邦政府應為稽核人員制定適合的人工智慧稽核指引，該指引須包含評估標準與合適的稽核員證書。 2.改善資訊揭露：人工智慧系統雖然已經應用在許多領域，但其運作模式尚缺乏透明度。NTIA認為未來可以透過類似營養標籤（Nutrition Label）的方式，使人工智慧模型的架構、訓練資料、限制與偏差等重要資訊更加透明。 3.責任標準（Liability Standards）：聯邦政府應盡快訂定相關責任歸屬標準，以解決現行制度下，人工智慧系統造成損害的法律責任問題。 4.增加第三方評測所需資源：聯邦政府應投入必要的資源，以滿足國家對人工智慧系統獨立評估的需求。相關必要資源如： (1)資助美國人工智慧安全研究所（U.S. Artificial Intelligence Safety Institute）； (2)嚴格評估所需的運算資源與雲端基礎設施（Cloud Infrastructure）； (3)提供獎金和研究資源，以鼓勵參與紅隊測試的個人或團隊； (4)培養第三方評測機構的專家人才。 5.開發及使用驗證工具：NTIA呼籲聯邦機關開發及使用可靠的評測工具，以評估人工智慧系統之使用情況，例如透明度工具（Transparency Tools）、認驗證工具（Verification and Validation Tools）等。 6.獨立評估：NTIA建議聯邦機關應針對高風險的人工智慧類別進行第三方評測與監管，特別是可能侵害權利或安全的模型，應在其發布或應用前進行評測。 7.提升聯邦機關風險管控能力：NTIA建議各機關應記錄人工智慧的不良事件、建立人工智慧系統稽核的登記冊，並根據需求提供評測、認證與文件紀錄。 8.契約：透過採購契約要求政府之供應商、承包商採用符合標準的人工智慧治理方式與實踐。 NTIA將持續與利害關係各方合作，以建立人工智慧風險的問責機制，並確保該問責報告之建議得以落實。
澳洲修正線上安全法，限制16歲以下之人使用社群媒體平臺.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 澳洲國會於2024年11月29日通過線上安全法(Online Safety Act)修正案，防止16歲以下人擁有社群媒體平臺帳號。澳洲早在2021年就制定線上安全法，將未成年人之線上安全列為規範重點，惟立法當時並未設有社群媒體平臺使用者之最低年齡限制。近年來因網路性剝削、假訊息與仇恨言論問題越發嚴重，促使澳洲國會兩院迅速通過本次修法。 新修線上安全法於第63C條增定「具年齡限制之社群媒體平臺」(Age-Restricted Social Media Platform, ARSMP)之定義，係指符合下列條件之電子服務：(1)服務之唯一或主要目的在促進2人以上終端使用者之線上社交互動，但不包商務互動(business interaction)、(2)允許終端使用者能與其他終端使用者連結或互動、(3)允許終端使用者能發布訊息及(4)其他法律規定之條件；或其他經本法授權通訊部長透過法規所明定之電子服務。目前符合此定義之ARSMP，如Snapchat、TikTok、Facebook、Instagram、X等。 ARSMP必須採取合理步驟(reasonable steps)避免16歲以下之人擁有前述社群媒體平臺帳號，違規者將被處以3萬個民事罰款單位(約美金990萬元)。新法授權電子安全專員(eSaftyCommissioner)後續訂定ARSMP合理步驟指引，或由通訊部長會商電子安全專員以法規方式訂定之。此外，新法也針對ARSMP為確認使用者年齡蒐集個人資料一事制定相關規範，包括符合目的特定原則、經當事人知情同意、目的消失後銷毀個人資料等。 為給予社群媒體平臺服務提供者調整系統之緩衝期間，新法預計於國會通過後1年內生效。
日本經濟產業省發布《運用AI民事責任之解釋適用指引》，促進AI普及運用日本經濟產業省於2026年4月9日發布運用AI民事責任之解釋適用指引（AI利活用における民事責任の解釈適用に関する手引き），旨在闡明AI開發、提供及使用過程中造成損害之民事責任分配，提升責任可預見性，促進AI普及運用。 指引依據現行規範與判例歸納運用AI的民事責任，並針對AI運用型態進行分類，提出民事責任解釋適用之建議方向。具體分類與建議方向如下： 1.輔助與支援型AI：指AI僅作為判斷之輔助或支援，最終仍須由人類介入判斷或行動的AI類型。AI使用者是否使用AI，並不影響AI使用者應負之注意義務，AI使用者仍須在具體情況下做出適當判斷與行動。在由AI使用者自行負責判斷AI輸出內容是否適當的前提下，AI開發者與AI提供者仍須說明AI性能限制與重大風險，並對AI使用者難以預見的風險，採取相應設計措施。 2.依賴與代替型AI：指設計本身就預期用AI取代人類判斷或行動，並且在使用時以AI輸出結果作為主要依據的AI類型。使用依賴與代替型AI時，AI使用者的注意義務已從做出適當判斷與行動，轉變為確保AI系統能被妥善管理與運作。AI開發者與AI提供者則須維持AI的精準度與安全性，對AI於合理可行的範圍內採取相對應的安全與風險控制設計，並向AI使用者進行相關說明。