美司法部對Google書籍搜尋和解方案是否涉嫌壟斷展開
美司法部於2008年介入Google與Yahoo網站上進行的搜尋動作提供相關廣告的合作案後，再次針對Google公司的網路版圖擴張動作，是否造成阻礙公平競爭採取調查行動，這次的目標是Google與書籍作者與出版商之間的圖書、文章數位化和解協議。
事實上Google 去年已與美國書籍作者與出版協會取得和解共識，前者願支付 1.25 億美元和解金，後者則撤銷其違反著作權的指控。但「無主」(orphan)的著作物，像是絕版書或不明著作的書籍作者必須在5月5日最後期限前選擇退出Google的計畫，否則就會被納入和解案。
不過，有七位作者上周向法院要求把5月5日截止期限再延長四個月，理由之一是提議的和解案太複雜。為讓Google有更多的時間，與其它作者商議和解協議，美國紐約聯邦法庭已將和解的期限延至 9 月4 日。Google表示會再花六十天的時間找到作者，並說服他們就Google線上書籍搜尋服務一案達成和解。如果Google的和解計畫順利完成，在其「Google Book Search service」搜尋服務中，將可找到數百萬件的作品。
陳益智
主任 編譯整理
Google Public Policy Blog，2009年04月27日，http://googlepublicpolicy.blogspot.com/2009/04/extending-notice-on-google-book-search.html，最後瀏覽日：2009年04月29日
人工智慧及機器人分為以下4種類型：首先是工廠裡的作業機器人，可自主性重複執行相同任務，例如拾取、放置、運輸物品，它們在侷限的環境中執行具體事務，而且通常是在周圍無人的圍籬區內作業，然而目前趨勢已有越來越多機器人可安全執行人機協作的任務。第二種係用在傳統製造外的專業機器人，例如：擠奶機器人、醫院手術機器人。第三種是生活中常見的消費產品機器人，常用於私人目的，例如：吸塵器機器人、割草機器人。最後是人工智慧軟體，此軟體可應用於醫療診斷輔助系統、語音助理系統中，目前越來越多人工智慧軟體結合復雜的感測器和聯網裝置，可執行較複雜之任務，例如：自動駕駛車。 德國人工智慧研究中心(Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz，DFKI)為非營利性公私合作夥伴(PPP)之研究機構，與歐盟，聯邦教育及研究部（BMBF）、德國聯邦經濟及能源部（BMWi），各邦和德國研究基金會（DFG）等共同致力於人工智慧之研究發展，轄下之機器人創新中心（Robotics Innovation Center，RIC)亦投入水下、太空、搜救、物流、製造業等各領域機器人之研究，未來將著重於研究成果的實際運用，以提升各領域之生產力。2016年6月，各界專家於德國聯邦議院的數位議程委員會中，呼籲立法者應注意機器人技術對經濟，勞動和社會的影響，包括技術及產品的安全標準、機器人應用之法律歸責問題、智慧財產權的歸屬與侵權問題，隱私權問題、及是否對機器人課稅等，進行相關修法監管準備。 解決台灣人口結構老化、勞動力短缺與產業競爭力等問題已是當務之急，政府為促進台灣產業轉型，欲透過智慧機械創新與物聯網技術，促使產業朝智慧化生產目標邁進。未來除需持續精進技術研發與導入產業業升級轉型外，應將人工智慧納入政策方針，並持續完備法制環境建構及提升軟實力，以確保我國技術發展得以跟上世界潮流。
歐盟計畫降低學名藥壁壘 開罰Teva和Cephalon 6050萬歐元歐盟執行委員會（以下簡稱執委會）於2020年11月以延遲平價學名藥進入市場、違反歐盟反托拉斯法為由，裁罰以色列學名藥廠Teva和美國生物製藥公司Cephalon共6050萬歐元。 Cephalon販售的Modafinil是用於治療猝睡症的藥物，為長年佔Cephalon全球營業額40％以上的暢銷產品。儘管其主要專利已於2005年在歐洲到期，但Cephalon仍保有部分Modafinil的延續性專利（secondary patents）。原先欲以Modafinil學名藥進軍市場的Teva也有Modafinil的相關專利，然而Cephalon和Teva達成「延遲給付」（pay-for-delay）協議，Teva同意暫緩進入市場且不去挑戰Cephalon的專利。執委會經調查發現，該協議排除Teva成為Cephalon的市場競爭者，使Cephalon的專利即使到期多年產品仍可維持高價位。 延遲給付協議在專利和解上通常是合法行為，但執委會認為此舉使患者和健保體系無法即早受惠於市場競爭帶來的低價，協議廠商卻享有缺乏競爭所產生的額外利潤。歐盟日前發布的《歐洲藥品戰略》（Pharmaceutical Strategy for Europe）更強調藥品應是全民可負擔、可取得及安全的，而維持自由競爭對達成此目標至關重大。執委會認為延遲給付協議違反《歐盟運作條約》（Treaty on the. Functioning of the European Union, TFEU）第101條，以協議限制或扭曲歐盟內部市場競爭，故裁處高額罰款。2022年歐盟將採取措施降低學名藥進入市場的阻礙，考慮進行審查、要求廠商使其專利藥品在全歐盟境內都可被取得，否則將縮短其智財權的保護期間。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）」
智慧城市－美國最新政策發展美國政府在2015年9月14日發布，將投入超過1.6億美元（約台幣50億元）於新的「智慧城市計畫」（Smart Cities Initiative）。透過中央政府的研究，以及全美國超過二十個城市的合作，來共同著手城市主要面臨的問題，包含：減緩交通阻塞、對抗犯罪問題、促進經濟成長、對於氣候變遷影響的管理、改善城市服務的遞送問題等。此戰略主要有四個策略方案：（一）創造「智慧聯網」應用的試驗平台，並發展新的多部門合作模式；（二）致力於城市科技相關的活動，並打造城市之間的合作；（三）善用現有的中央政府資源；（四）追求國際間合作。 而在十月份，美國白宮公佈由國家經濟委員會（National Economic Council）與國家科學與技術政策辦公室（Office of Science and Technology Policy）共同完成的「美國創新戰略」（A Strategy for American Innovation）中，明確地指出美國國家的突破重點領域為：解決國家及全球性的挑戰（Tackling Grand Challenges）、精密醫療、健康照護、先進的運輸工具、智慧城市、乾淨能源與能源效率、教育科技等面向。此戰略報告係延續美國白宮於2011年，由相同組織單位所完成的「美國創新戰略－確保經濟發展與繁榮」（A Strategy for American Innovation – Securing Our Economic Growth and Prosperity），其中列舉出國家的目標政策為：能源改革、生物科技、太空探索、醫療健康與教育科技。相較下，十月份甫公佈的美國「創新戰略」則更明確的將「智慧城市」之發展設為重點政策。 美國政府將投入協助芝加哥（Chicago）「科技計畫」（Tech Plan）中的子計畫－「城市感測器專案」（Array of Things, AoT），發展當地下一代智慧聯網的基礎設施，包括運用內建Wi-Fi的感測器裝置路燈，使其能夠有照明的基本功能外，還能蒐集諸如人潮流量、天氣、濕度、空氣品質、亮度、聲音大小等數據。 在此戰略推動之下，美國主要之智慧城市發展的實例，如匹茲堡（Pittsburgh）的前導計畫（pilot project），係藉由交通網絡之間的交通號誌整合，得以優化地區性的交通吞吐量，讓平均降低將近百分之二十五的交通時間。另外，在肯塔基州（Kentucky）的最大城市－路易斯維爾（Louisville），利用具有感測功能之哮喘吸入器所蒐集的資料，統整出哮喘發生的「熱點」，以及空氣品質等級等其他環境因素，作為該州政府政策制定參考依據。
日本發布新版之農業資料利用推動報告，並透過資料交換及利用機制確保資料共享及協作日本農林水產省於2025年9月在智慧農業網站上發布新版之農業資料利用推動（下稱報告），其內容包含2025年通過閣議決定之食材、農業、農村基本計畫，並指出為確保農業數位資料與人工智慧（下稱AI）之間的串聯應用，農業資料合作基礎平台（下稱WAGRI）的建立與資料協作、共有、提供功能是其不可或缺的要素。 報告指出，透過各式農業數位資料的蒐集與整合，諸如過往作物收成量資料、市場價格資料、土壤資料、農地資料、氣象資料等，並經過統合及分析後，可以達到提升作業效率及收益、減少勞動作業時間與器材損耗，以及降低環境負荷之效果。截至2025年9月為止，WAGRI網站上已提供高達223種農業數位資料相關的API，供農業領域從業者介接運用，並作為未來開發農業領域基礎AI模型的前置準備。 此外，報告亦指出WAGRI已於日本全國範圍內蒐集大量的農業數位資料，用以開發農業領域之基礎AI模型，並預計於2026年在WAGRI網站上提供基礎AI模型服務。未來農業領域從業者可透過WAGRI網站提供之基礎AI模型服務，輔以自身之農業數位資料，建立符合自身農業場域特性之特化型AI模型。 然而，報告亦指出不論是農業數位資料的API介接運用，還是將農業數位資料用以開發基礎AI模型，農業數位資料之法制配套仍需整備。因此，除了資料權屬等關係釐清外，報告特別提出於AI開發應用、資料共享之模式下，尚須建立「涵蓋資料整體生命週期之資料交換及利用機制」，包含資料對外公開之選擇權、資料提供之事前同意權、資料安全管理對策，以及資料刪除請求權等範圍，以確保農業數位資料在利用前的安心共享與協作。 我國政府如欲於農業領域發展基本AI模型，除應於全國範圍內蒐集大量之農業領域數位資料外，亦應建立串聯資料整體生命週期之資料交換及利用機制，以降低農業數位資料之間的協作風險。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）