德國「促進智慧財產權保障落實法Gesetz zur Verbesserung der Durchsetzung von Rechten des geistigen Eigentums，Durchsetzungsgesetz」將於今年8月1日開始生效施行
歐盟「Enforcement-Ricgtlinie 2004/48/EG指令」於德國國內法，而採取所謂「條款立法Artikelgesetz」之綜合立法方式＊，包括「專利法」、「商標法」、「實用新型專利法」、「半導體保護法」、「外觀設計專利法」、「品種保護法」、「非訟事件費用法」以及「著作權法」等相關條文之修正。
其中涉及「著作權法」相關重要修正條文包括「他人資訊提供請求權」，主要是賦予著作權人在主張權利侵害時，得向ISP業者要求提供可以辨明侵權者之身分資料（§101 UrhG），惟須符合特定條件，例如，侵權者須有營業行為（in geweblichem Ausmaß）。然而，就何謂「營業行為」在立法過程中爭議迭起，最後達成協議，決定認定「營業行為」之判斷標準包括：上傳、下載或公開傳輸檔案的數量、電影影片是否為全片供下載、錄音專輯是否整張專輯均提供下載等。簡言之，判斷標準將交由司法單位自被下載檔案的「量」與「質」加以衡量。
不同於歐盟Enforcement-Ricgtlinie指令，新修正之著作權法規定在侵害利益輕微案件中，權利人得向侵權人主張存證信函相關費用之上限為100歐元（§97a UrhG），此規定目的在預防權利人相關費用的主張權利遭致濫用。惟於立法過程中遭權利人及律師代表極力反對，認為如權利人堅持捍衛其權利，則超過100歐元之費用部分需由權利人自行吸收，顯不公平。
在著作權保障意識高漲的現代，有關著作權侵害判斷標準以及賠償方式爭議不斷，德國著作權法亦在相關壓力下持續修正著作權法相關條文，擴大對著作權人之保護。這一波修正條文於8月1日正式施行後成效如何，值得後續觀察。
＊ 主要是將原本散落在不同法律規範中之條文，以組成「條款」的方式將修正的條文。立法過程完成後，該法的 「架構」是由各個「條款」所組成，而每個條款是代表一個（遭到修正之）法律條文。
美國記憶體設計司Rambus1月25日向美國北加州地方法院提出侵權告訴，指控Hynix、南亞科技、華亞科技、英飛凌等四家DRAM廠，涉嫌侵犯Rambus的DDR2記憶體、GDDR2及GDDR3繪圖卡用記憶體等共18項專利。南亞科副總經理白培霖表示，還不了解Rambus實際的指控內容，一切仍在了解中。 Rambus三年前推出RDRAM並獲得英特爾支持成為次世代主流產品，但因當時DRAM廠基於成本考量，決定支持DDR規格，所以Rambus後來不得不被迫退出標準型DRAM市場。然因Rambus擁有多項記憶體專利，目前主要產品獲得新力PS遊戲機採用，所以大部份營收來源均來自於權利金收入，去年Rambus營收約1億4500萬美元，其中的1億2000萬美元就是權利金收入。 由於Rambus前年就宣佈研發出DDR2產品，隨著今年英特爾力推新款支援DDR2晶片組，全球DRAM廠均投入DDR2生產，因此Rambus再度興訟，控告Hynix、南亞科技、華亞科技、英飛凌等四家DRAM廠，侵犯其 DDR2及GDDR2、GDDR3等記憶體共18項專利。 對於被Rambus控告一事，南亞科技及華亞科技提出說明。白培霖說，南亞科及Rambus一直就二家製程技術洽談相互授權事宜，內容包括DDR2及繪圖卡用記憶體GDDR3等，但目前為止雙方還沒有達成相互授權協議，自然也沒有權利金支付問題，由於南亞科目前還沒收到起訴書，不知道Rambus提出的控訴內容為何，因此一切有待再進一步了解後再行說明。除了此次的Rambus控告南亞科侵權，去年日本半導體大廠瑞薩科技（Renesas）也三度對南亞科技提出侵權控告，瑞薩除了指出南亞科技侵犯其記憶體製程、設計、封裝等專利權外，去年十月底還向東京地方法院提出申請，將對南亞科技日本子公司進口、銷售DRAM行為進行假處份（Preliminary Injunction）。 對於國際大廠不斷針對南亞科提出侵權告訴，南亞科技表示，與瑞薩在日本、美國的專利權官司，至今還在上訴審理階段，南亞科已經提出資料證明，至於Rambus此次提出的侵權告訴，現在還在了解中，但南亞科的立場，會尊重每家半導體廠的專利權，不會有任何侵權的行為。
不爽貓著作權與商標侵權及違約訴訟贏得71萬美元賠償不爽貓（Grumpy Cat）於2012年於社群網站曝光後爆紅後，不爽貓主人辭去工作成立「不爽貓公司（Grumpy Cat Limited）」，專心經營不爽貓事業並推出馬克杯、服飾等週邊產品，以及參與各類跨界合作等。 2013年「手榴彈飲料公司（Grenade Beverage）」以15萬美元合約取得不爽貓圖像之授權，得以販售以「Grumpy Cat Grumppuccino」為名且印有不爽貓圖像之冰咖啡品項。然而在2015年「不爽貓公司」發現該圖像進而印製在烘焙咖啡與T恤上，已超出原本約定之使用範圍，而對「手榴彈飲料公司」提出著作權及商標之侵權及違約訴訟。 「手榴彈飲料公司」負責人桑福德父子（Nick and Paul Sandford）反訴主張「不爽貓公司」未如當初規畫盡公司營運之協助，造成「手榴彈飲料公司」潛在之營收損失而求償1,200萬美元，包括：未讓不爽貓與喜劇演員威爾法洛（Will Ferrell）及傑克布萊克（Jack Black）參與電影演出、「不爽貓公司」僅在社群網站張貼17則冰咖啡之行銷貼文、「不爽貓公司」不重視冰咖啡事業因而在脫口秀節目中脫稿演出等。 然而，加州南區聯邦地方法院陪審團並未因以上指控而猶疑，認定「手榴彈飲料公司」負責人侵害「不爽貓公司」之著作權與商標，應支付71萬美元作為賠償，至於違反授權約定部分則以1元作為象徵性賠償。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）」
日本貿易振興機構設立「東南亞智財網絡」以因應日本產品仿冒問題日本貿易振興機構（Jetro）於2月21日公開表示將在3月設立「東南亞智財網絡」以作為協助在東南亞活躍的日本企業智財活動的平台。該網絡之辦事處將設在Jetro的曼谷事務所內，以支援前進東南亞的日本企業智財活動。 在目標朝向2015年區域經濟整合的東南亞國家聯盟（ASEAN）中，對日本企業來說，期待能夠在智慧財產的領域中也制定ASEAN共通的規劃，提升專利與商標等智慧財產權利取得的速度，及強化仿冒與盜版的取締效果，而各國政府也正著手擬定「ASEAN智財行動計劃2011-2015」與改善智財相關的各個議題。雖然已經可以看見各國進行協調的動作，不過迄今為止還看不到域內共通的智財制度建置，其它像是迅速取得權利、有效取締仿冒等的問題對日本企業來講也還有很多需要改善的地方。 在前述背景下，Jetro表示，將以Jetro曼谷事務所作為辦事處，在3月啟動「東南亞智財網絡」。這個網絡將作為在東南亞各主要國家日本企業智財擔任人員所結集而成的IPG（Intellectual Property Group）辦事處，協助智財保護的各種活動、流通資訊、舉辦研討會與讀書會、向當地主管機關提出建言等等，將以促進ASEAN域內設立智財共通制度及建立各國協調的智財制度作為最終目標。 「東南亞智財網絡」主要預定的活動包括，(1) 東南亞各國域內日本政府、IPG與成員間在智財領域的相互合作及資訊共享；(2)透過各國IPG等團體向東南亞及ASEAN當局交換意見與提出建言；(3)與國際智慧財產保護論壇（IIPPF）的合作。在2012年則預定將舉行以下等活動，包括3月12日在新加坡召開的啟動會議與智財研討會、7月向ASEAN智財互助事務部（AWGIPC）提出建議書、參與日本人商工會議所連合會（FJCCIA）與ASEAN祕書長的對話等等。
德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南（Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen），旨在提升企業數位化與社會責任，並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議： 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時，必須將影響評估列入開發流程，並列為公司應遵守的道德倫理守則，以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義，企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息，並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此，企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下，可能會增加理解性和可追溯性難度，但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中，應特別關注並進一步討論。另外，透過教育及使用說明協助及控制功能，教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段（演算法，機器學習，AI）。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外，應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外，例如透過幫助頁面，儀表板或部落格，解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策，使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施，使用戶理解是否及如何使用相關演算法，此可能包括使用自動化決策，使用特定資料組和使用技術的目的，亦即使用戶對演算法，機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估，目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言，將可帶來巨大的利益，因此應該充分利用。例如，人工智慧可降低語言障礙，幫助行動不便的人可更加獨立自主生活，改善醫療診斷，提升能源供應效率，甚至是交通規劃和搜索停車位，都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展，應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間，同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要，但應兼顧受影響者的利益，並與廣大公眾利益找出妥協平衡點，且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時，應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如，可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分，必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同，資料不完整或錯誤，將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭，如果可能的話，只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此，確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況，特別是在自我學習系統中資料引入的標準，並根據錯誤來源進行檢查，且儘可能全面記錄，針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法，機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要，在開發預期用途的演算法時必須納入考量，對員工應針對道德影響進行培訓，並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題，並特別注意資料饋送，以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程，例如在車輛的自動控制或醫療診斷中，應設計成由責任主體保留最終的決策權力，直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任，並非透過對方法的無條件追踪來實現，而是經過仔細測試，學習和記錄來實現