美國於六月十二日全面關閉無線電視類比訊號
美國的無線地面電視於今（2009）年6月12日起關閉類比訊號，全面進行數位播送。聯邦通訊委員會（The Federal Communications Commission, FCC）預期政府雖已進行大規模宣傳，但仍有部分家庭尚未完成準備。依尼爾森（Nielsen）公司調查，至6月14日止，尚有兩百五十萬用戶無法接收數位電視訊號；此外，相較於全部家庭中僅2.2％未完成數位轉換的準備，非洲裔與西班牙裔家庭未完成的比例則分別達4.6％與3.6％。
目前美國多數家庭是收看付費的有線電視與衛星電視，數位轉換對此部分觀眾並無明顯影響，但仍有數百萬家庭收看免費的無線電視。在數位轉換後，舊型電視機須加裝數位轉換盒，方能接收數位訊號；對此，美國政府已發放優待券補助用戶購買轉換盒（至7月底為止）。FCC表示，部分家庭裝置轉換盒與電台改善傳輸訊號，尚須花費數週時間，而民眾利用FCC的協助專線進行諮詢時，最普遍的問題則是有關優待券方案與轉換盒的安裝。
此外，電視台原本擔心在數位轉換後，部分受影響的人口（特別是年輕觀眾）將可能不再觀看電視，而選擇利用網路收視電視節目。但尼爾森公司的調查指出，數位轉換後整體收視率僅有些微下滑，除了數位化外，亦可能是受到天氣較佳或重要運動賽事轉播較少等因素影響。
美國德州第一上訴法院於2023年8月的一項裁決強調了以下重點—即便企業的智慧財產權戰略是圍繞在專利申請而建立的，仍應證明其有在專利公開前採取到位的營業秘密保護政策。 在FMC Technologies, Inc. v. Richard Murphy and Dril-Quip, Inc.一案中，FMC是一家石油與天然氣公司，而Murphy是其前首席工程師，可接觸FMC公司重要研發技術。兩者的關係於2018年惡化，同年12月FMC公司提出了ITW系統（orientation-free subsea tree system）的專利申請，Murphy則於隔年5月收到Dril-Quip公司的錄用通知。離職時Murphy有簽署一份協議，承認其有義務為FMC公司持有的專屬資訊保密，並已將所有與工作相關的資訊歸還。 Murphy於Dril-Quip公司被任命負責開發與ITW系統幾乎相同的競爭產品。2020年5月，Dril-Quip公司於海上技術會議發布其下一代海底採油系統（VXTe Subsea Tree）的相關內容，並宣布將商業化生產。據此，FMC公司控訴Murphy使用其花費了多年時間和數百萬美元開發的營業秘密資訊。Dril-Quip公司則辯稱FMC公司所謂的營業秘密可輕易透過一般管道查明，且其未採取合理的努力來防止營業秘密外洩。 在判斷FMC公司是否有採取合理保密措施時，德州第一上訴法院針對其於專利尚未公開及等待核准審定期間是否有採取合理的努力進行審查，並發現下列情形： 1. FMC公司並未根據有存取該機密資訊需求的人設定權限，反而將其工程資料庫開放給所有公司內部的工程師，讓他們都可以遠端存取相關資料。 2. FMC公司並未禁止員工將公司的機密文件複製到外部伺服器上。 據此，德州第一上訴法院認定FMC公司於專利公開前未妥善保護其營業秘密，並認為被告Murphy未不當使用其營業秘密。最終，德州第一上訴法院判被告Murphy勝訴。 由上述裁決可以發現，企業在專利公開前仍應採取營業秘密保護政策，包括：(1)對機密資訊存取的權限控管、(2)規範對機密資訊的使用程序、規定等，以避免在訴訟中失利。關於前述之管理措施，可以參考資策會科法所創意智財中心發布的《營業秘密保護管理規範》，以了解如何降低自身營業秘密外洩之風險，並提升競爭優勢。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
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 ）」
日本產業活力再生法等修正案公布施行日本政府為求讓日本經濟發展能因應當前國際經濟現勢的結構性變化，相關產業活動有進行革新之必要；因此，日本政府提出「促進我國產業活動革新之產業活力再生特別措施法等法律部分修正案」（以下簡稱修正案），修正案係採包裹立法方式，修正「產業活力再生特別措施法」（簡稱產活法）、「礦工業技術研究組合法」（簡稱研究組合法），以及「產業技術力強化法」（簡稱產技法）等法律。修正案於今（2009）年4月22日經日本國會立法通過，同月30日公布（平成21年4月30日法律第29号），並於同年6月22日施行。以下針對三部法律中之主要修正項目簡介之。 首先，在產活法中，主要修正處是日本政府將出資與民間合作，成立「產業革新機構」股份有限公司，目的在結合公私資源，投資創新活動，包括集結最尖端基礎技術以協助進入應用開發階段，建立連結創投資本、新創企業與擔任將技術事業化之大企業的機制，以及將有技術優勢但埋沒大企業中之技術加以組合，並集中投入人力及資金以發揮價值。其次，在研究組合法中，主要修正處包括，擴大研究組合中可研發主題之技術範圍，放寬加入組合成員之資格，賦予研究組合組織變更、分割合併之可能。最後，在產技法中，主要修正處在於讓國有研發成果可以低於市價之價格實施，以促進將成果活用轉化成為產業實用之支援。日本政府之相關革新作法，其實際成效及對我國之啟發值得後續加以關注。
華碩因路由器資安漏洞遭起訴一案與美國聯邦貿易委員會達成和解美國聯邦貿易委員會（Federal Trade Commission, FTC）於2014年間以路由器(Router)與雲端服務的安全漏洞，導生消費者面臨資安與隱私風險之虞，而依據《聯邦貿易委員會法》第5條（Federal Trade Commission Act, 15 U.S.C. § 45(a)）委員會防止不公平競爭違法手段（unfair methods of competition unlawful ; prevention by Commission）之規定，即華碩涉嫌行使不公平或詐欺的手段致影響商業活動之公平競爭為由，對我國知名全球科技公司華碩電腦股份有限公司(ASUSTeK Computer, Inc.)進行起訴 。 本案歷經FTC近二年的調查程序後，華碩公司於2016年2月23日同意FTC的和解條件，即華碩公司應針對部分存在資安疑慮的產品依計畫進行改善，並且於未來20年期間內須接受FTC的獨立稽核(independent audits)。 FTC於該案的起訴報告中指出，華碩於銷售其所生產的路由器產品時，曾對消費者強調該產品具許多資安保障措施，具有得以防止使用者不受駭客攻擊等效果；然而，該產品實際上卻具有嚴重的軟體設計漏洞，使駭客得以在使用者未知的情況下，利用華碩路由器的網頁控制面板(web-based control panel)之設計漏洞，任意改變路由器的安全設定；更有專家發現駭客於入侵華碩製造之路由器產品後，得以強佔使用者的網路頻寬。 此外，華碩允許使用者沿用路由器產品的預設帳號密碼，再加上華碩所提供的AiCloud與AiDisk雲端服務功能，讓使用者得以隨身硬碟建立其私有的雲端儲存空間，使得駭客得藉由上述華碩路由器的設計漏洞直接竊取使用者於隨身硬碟內所儲存的資料。FTC並於起訴聲明中指出，駭客利用華碩路由器產品與相關服務的漏洞，於2014年間成功入侵超過12,900多位產品使用者的雲端儲存空間。除此之外，使華碩更加備受譴責的是，當該漏洞被發現之後，其並未主動向產品的使用者強調產品存在該資安問題，更未告知使用者應下載更正該設計漏洞的軟體更新，因此FTC始決定對華碩進行起訴。