南韓KCC課予廣電傳播業者進行數位轉換的法定義務
為了促進地面廣播電視傳播數位化轉換進程，南韓通訊傳播委員會(Korea Communications Commission, KCC)於2009年6月4日公佈將強制進行HD節目(High-Definition program)改良與制定執行計畫。KCC於2009年6月31日公佈與廣電數位化轉換法令有關之命令修正草案公告，其中將對無法達到要求的廣電傳播業者課予罰鍰或不利益處分。
根據先前執行廣電數位化轉換法令之經驗，KCC提出了相關修正草案。該草案將課予廣電傳播業者進行HD節目製播改良之法定義務，且須改善數位傳輸環境，以使廣電數位化能順利在2012年年底完成。此外，業者必須提出每年的執行計畫報告與公開類比播送終止、實施數位化播送的情況，否則業者將受有不利益之行政處分，例如基地台許可執照將被廢止。
南韓於2008年2月針對廣電類比訊號之關閉制定特別法，並要求在2012年12月31日全面完成廣電傳播數位化。如今為了確保數位化進程可如期完成，強制廣電傳播業者進行相關數位化工作，整體效益有待觀察。
2017年10月，美國知名保險公司Farmers Insurance Group（下稱Farmers）在加州法院提訴，控告前員工Venkatesh Kamath（下稱Kamath）、前資訊長Shohreh Abedi（下稱Abedi）和競爭對手American Automobile Association（下稱AAA協會）旗下的Automobile Club of Michigan（下稱Auto Club）竊取營業秘密。 Farmers聲稱，於2015年起使用Guidewire Software（下稱Guidewire），以更新其理賠處理和保險服務系統。Kamath因Guidewire業務，接觸到Farmers高度敏感與機密資訊。Abedi前為Kamath上司，曾監督Guidewire計畫初期階段。之後Abedi至Auto Club任職，協助Auto Club轉換使用Guidewire，並挖角包括Kamath在內許多Farmers員工。Kamath離職前，從Farmers電腦中拷貝超過6400份檔案，其中包括與Guidewire計畫及Famers核心業務相關的營業秘密資訊。 Farmers控訴Kamath、Abedi及Auto Club違反加州營業秘密法（California Trade Secret Act）、從事不公平競爭、違反忠實義務及其他事由，除訴請賠償外，也請求法院禁止被告使用其營業秘密。 本案非Farmers與AAA協會首次因營業秘密事宜而對訟。2010年間，Farmers曾控告AAA協會旗下Auto Club Group竊取其投保客戶機密資訊，惟該案當時經法院以Farmers未能證明有何損失或損害為由，駁回其訴。Farmers公司於2017年10月對Auto Club提起的本件訴訟，法院實務的發展為何，值得後續觀察。
德國法院依據歐盟法院先決裁定發出第一例禁制令2015年11月3日德國杜塞道夫地方法院（以下稱德國法院）依據歐盟法院之《華為訴中興》案(Huawei v ZTE case, 16 July 2015, Case C- 170/13)的先決裁判發出第一例禁制令(Cases 4a O 144/14) (Nov. 3, 2015)。這個判決係義大利公司SISVEL公司認為青島海爾德國公司（以下稱海爾公司）侵害其有關GPRS及 UMTS無線網路專利組合之標準專利，並已經對海爾公司發出專利侵權通知，並發出授權要約，海爾公司則抗辯認為，SISVEL僅通知其母公司而未通知其分公司，且其授權要約不符合FRAND原則。 德國法院認為，SISVEL只要將足夠的專利侵權資訊及授權要約通知海爾母公司進而據以判斷是否與SISVEL展開授權協商即可，若要求專利權人亦須一一通知其分公司，則將流於形式。 其次，海爾公司雖因認為SISVEL要求之授權金過高，故拒絕SISVEL的授權要約並提出反向要約，但卻未在提出反向要約後之合理期間內依據歐盟法院在《華為訴中興》案先決裁判中之見解，對SISVEL提供保證金以擔保其授權協議尚未達成前對SISVEL專利之使用費用。故德國法院進一步對前述合理期間給予確切期間，即拒絕專利權人要約時起一個月內。 至於海爾公司主張SISVEL授權要約不符合FRAND原則之抗辯，德國法院認為因海爾公司未履行前述程序，故尚無須判斷SISVEL授權要約是否FRAND原則。故何種情形屬於符合FRAND原則，仍留由後續之實務見解加以補充。
日本經濟產業省利用巨量資料（BIG DATA）及人工智慧（AI）開發及測試新的經濟指標日本經濟產業省利用網絡積累巨量資料（BIG DATA）及人工智慧（AI）技術，應用民營企業相關資訊，開發和測試新經濟指標，分別於2017年7月19日及2018年1月8日公開該指標。為達到及早準確掌握經濟動向，對巨量資料等新資料之利用期待越來越高，政府部門也將利用巨量資料及人工智慧技術等方法，針對統計技術進行改革，。 新開發之指標有：1.SNS×AI商業信心指數（SNS×AI景況感指数）：乃是透過人工智慧抽取關於商業信心的網路文章，並進行情緒（正/負）評估計算指數，期待有效地估計以每日為頻率之商業信心。2.SNS×AI礦工業生產預測指數（SNS×AI鉱工業生産予測指数）：利用人工智慧選取有關工作和景氣之網路相關文件，結合「開放數據」之統計等技術，並利用人工智慧「機械學習」之手法，來預測「工業生產指數」。3.銷售點資訊管理系統（POS，point-of-sale）家電量販店銷售趨勢指標（POS家電量販店動向指標）：透過收集具有銷售點資訊管理系統（POS）的家用電子大型專賣店的銷售資料，期待可以掌握每一日之「銷售趨勢」。 新的指數與既存統計指數，如景氣動向指數、中小企業信心指數、工業生產指數、商業動態統計等，其調查週期、公布頻率等，既存指數每月調查公布，新指數則進步至每日調查或每週公布等，在計算及呈現頻率上較既有更為精細。日本政府並設立「Big Data-STATS」網站，以實驗性質公佈上述經濟指標，並廣泛收納民眾意見以提高新指標的準確性。
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，旨在提升企業數位化與社會責任，並提升消費者權益保護。 德國司法及消費者保護部次長Gerd Billen於會議中指出，無論技術細節和具體應用如何發展，法律和消費者保護政策應確保人工智慧安全性，且不因此受歧視，以及盡可能確保技術利用透明度。而隨著人工智慧的發展，應設法解決使用人工智慧產生的法律問題。 例如，如何在製造商，供應商和消費者之間公平分配責任歸屬問題？在家庭，物流和手術室等領域已有越來越多具備自我學習的機器人被應用，相關權利是否會有所不同？如果機器出現不明原因故障，會發生什麼情況及如何處置？當機器透過在製造時尚未完全預定的環境感官認知做出具體決定時，該自動行為所生效力為何？ 本份指南則提出六項建議： 促進企業內部及外部訂定相關準則 提升產品及服務透明度 使用相關技術應為全體利益著想 決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。 重視並解決解決機器偏差問題 在特別需要負責的決策過程，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。