下一個要控告的是…其它所有公司?
Eolas，一家由加州大學資助成立的軟體技術研發公司，於1999年控告微軟侵犯了一個關於瀏覽器技術的專利 – US 5,838,906。該專利所揭露的技術讓微軟的IE瀏覽器得以嵌入互動式內容的外掛(plug-in)程式。2003年，美國芝加哥法院認定微軟侵犯906專利，並判決微軟必需賠償Eolas及加州大學5.21億美元。2007年，微軟終於暫時與Eolas達成和解，但兩家公司都不願透漏和解的內容。
美西時間2009年10月6日上午，Eolas大動作地控告包含科技業的Adobe、Amazon、Apple、eBay、Google、Sun Microsystems、Texas Instruments、Yahoo、YouTube，以及非科技業的Citigroup、JPMorgan Chase …等共22家公司，侵犯上述906專利以及其所衍生的US 7,599,985專利。Eolas表示：「985專利是 906專利的延續，其所揭露的技術能讓網站透過附加元件和Ajax網頁開發技術的使用，為其線上服務加入完全互動式的嵌入應用軟體。」
此外，Eolas總裁Michael Doyle博士也表示：「我們只想獲得公平的對待。本公司在15年前就已經研發並廣泛的展示這些技術。使用本公司的技術來營利且未付出合理報酬的情形對本公司並不公平。」 至於被控告的大多數公司目前都尚未做出正式的回應。
鄒宗萱
副所長 編譯整理
Cnet news，2009年10月06日，http://news.cnet.com/8301-30685_3-10368638-264.html，最後瀏覽日：2009年10月12日
美國專利號第7,599,985號，2009年10月06日核准公告
英國支持一項由智慧財產權組織（World Intellectual Property Organization/WIPO）草擬的廣電協議（Treaty on the Protection of Broadcasting Organizations），引起一陣反對聲浪。反對者聲稱，這無疑是送給大財團一項操控媒體內容製作的新權利。 2006年6月21日，在西班牙召開的此項協議的討論會議，賦予無線、有線廣電業者和網路廣播業者一項全新的智慧財產權利。業者將對他們所傳輸的任何作品，擁有「五十年、類似著作權的權利（copyright-like rights）」。此協議的目的是為了讓法律更合乎時代性，特別是要處理數位傳送上所產生剽竊數位訊號的問題。不過，網路廣播業者和podcasters卻擔心，如果WIPO將該規範擴張到網路，將使原無需經過授權散播的作品，或者內容是獲得「Creative Commons」授權，可無限制次數的發表，在某些情況下更可不付費的作品，反將經過網路廣播的傳送，讓一些團體組織獲得新的權利。如此一來，恐怕除了限制民眾獲取文化知識的自由外，更會讓那些原屬於創作者和公眾的權利，落入廣電業者手中。Podcasters認為，podcasting 和廣播不能相提並論，更不該受同樣法規的規範。
截圖也違法，日本著作權法擬擴大違法下載之態樣日本文化廳文化審議會著作權分科會於2018年2月13日，出具分科會報告書，內容說明著作權法修正之方向。書中提及「重新檢視並修正違法下載之態樣」一點，擬將違法下載之態樣及動作，由「影音」擴及到所有靜態圖文（如漫畫、照片、小說、雜誌及論文等），「下載」擴及「截圖」（スクショ，screenshot）。 此次修法，起因於近來日本大量出現線上盜版漫畫網站，推估其半年所造成之損失可達4000億日幣以上。該報告書公布後，隨即湧現大量反對之聲浪。反對者認為修法之弊大於利，日本漫畫學會對此發表反對聲明，會長竹宮惠子對於修法表示憂心，認為修法將導致以下問題： 阻礙創作研究（如二次創作）； 創作萎縮（日常下載及剪輯將被禁止）； 難以判斷網路靜態圖文是否為違法上傳； 即使「下載」違法化，仍然無法根除線上盜版漫畫流通平台。 報告書中亦提及，在個人部落格及需加入會員之社群網（SNS）上傳或下載未經著作權人同意而公開之著作，亦屬違法。倘若為全書掃描上傳等惡性重大之行為，應科以刑責。 針對上述疑慮，報告書中的確未排除修法後將造成著作物在網路上利用萎縮之可能，然仍強調應透過官民間之合作努力，傳達正確之修法内容。並由出版社端導入「ABJ Mark」，推動正版漫畫流通平台，透過科技推動盜版網頁近用警示制度，使大眾知悉其行為即將侵害著作權等。由於法令修正之内容，影響人民日常生活甚鉅，後續修法將在各團體間如何折衝，上述措施能否普及或啟發人民觀念，值得後續持續關注。
GPL（General Public License，通用公共許可證）即將進行更新修訂FSF（ Free Software Foundation，自由軟體基金會）於日前公佈，將針對現行版本GPL Version 2進行更新修訂。由於GPL Version 2自1991 年使用至今未曾修改過，隨著軟體開發技術日新月異，新興網路應用議題亦不斷產生，故確時有必要更新修訂。FSF預定在2006年第一週會公布GPL v3草案，詳細說明每一條條文修改的原因及影響，並提供予IT產業、軟體使用者、以及和GPL v3有利害關係的各界人士，共同彙集多方的意見，以期獲得更廣大的效益。 然改寫GPL v3實屬不易。GPL是世界性的授權條款，但現今世界各國的著作權法與專利法等相關法令規範不一，再加上新興的網路應用技術與模式，GPL v3新規範應儘可能將上述要項考量納入增訂，以避免引發爭議；若是相關爭議順利解決的話，預料2007年年初就可將GPL v3擬訂完成。
全美各州醫療委員會聯合會發布人工智慧（AI）治理指引，並要求醫師為AI之利用結果負最終責任全美各州醫療委員會聯合會（The Federation of State Medical Boards, FSMB）於2024年4月發布「引導人工智慧以負責任與符合倫理方式融入臨床實務」（Navigating the Responsible and Ethical Incorporation of Artificial Intelligence into Clinical Practice）指引，明確概述醫師於利用AI協助提供照護時可採取之步驟，以履行其倫理與專業職責，期能藉此降低對患者造成傷害之風險；本指引之特色在於，其要求醫師為AI之利用結果負最終之責任。 FSMB 向各州醫療委員會與其他利害關係人所提供之原則與建議如下，以支持對包含AI之臨床照護進行負責任與符合倫理之監管： （1）透明度與揭露（Transparency and Disclosure）： 應要求維持於醫療照護領域使用AI之透明度；各州醫療委員會應制定明確之指導方針，向患者揭露AI之使用情況，其有助於患者與醫師之理解，但不會造成不必要之行政負擔；FSMB 應制定文件，詳細說明最常用之AI工具之功能與局限性，以協助醫療委員會發揮監管者之角色，並應制定常見問題與最佳實務文件，作為提供照護時利用AI方面關於透明度之資源。 （2）教育與理解（Education and Understanding）： FSMB及其於醫學教育界之合作夥伴，應為醫師、醫療委員會與患者，確認有關醫療照護中AI之結構化教育資源，該等資源應包括協助瞭解AI如何運作、其優點、潛在風險以及對患者照護之影響。 （3）負責任之使用與問責（Responsible Use and Accountability）： 開發人員應協助醫師瞭解何時、以及如何於患者之照護中利用AI工具；選擇AI工具支援臨床決策之醫院系統、保險公司或其他機構應向醫師提供有關AI工具之教育、存取各工具之性能報告，並應設計一個定期檢視工具功效的流程；AI工具應以得使各州醫療委員會能稽核與理解之方式設計，以便適當評估依賴工具輸出結果之醫師是否偏離照護標準（standard of care）；FSMB 應支持各州醫療委員會針對臨床醫師如何負責任、可問責地使用AI之解釋。 （4）公平性與近用（Equity and Access）： 應努力確保所有患者皆能公平地近用AI帶來之好處；FSMB與各州醫療委員會致力於以下原則：醫療人員所提供之照護是公平的、且不受基於種族、民族或其他形式歧視之偏見影響；FSMB應與其他利害關係人一起理解並解決演算法偏差問題。 （5）隱私與資料安全（Privacy and Data Security）： AI工具之開發者必須實施嚴格之保護措施，以保護AI開發與評估時所利用之患者資料，通常情況下應告知患者資料如何被利用，且FSMB應與行業利害相關人一起制定AI系統使用與散布患者資料之政策，包括針對AI開發或評估中使用之患者資料之最低資料保護措施。 （6）監督與監管（Oversight and Regulation）： 各州醫療委員會必須保留對於提供醫療服務時，不當應用AI工具之醫生進行紀律處分之權力，其包括問責議題之考慮，特別是當AI系統變得更加自主時；各州醫療委員會應審查其管轄範圍內如何對「醫療行為」（practice of medicine）進行法律定義，以確保對提供醫療照護、人力或其他方面進行持續之監管監督。 （7）法律法規之持續審查與調整（Continual Review and Adaptation of Law and Regulations）： 各州醫療委員會應在FSMB之支持下，隨著AI之不斷發展，持續檢視與更新與AI相關之指引與法規；政策制定者應考慮AI對基本法律原則的影響，例如醫療行為之定義以及AI對企業醫學實務之影響；FSMB 應建立一個專門團隊，持續檢視與調整AI指引與法規。 本指引指出，AI工具通常無能力取代醫師之專業判斷、道德責任或對州醫療委員會之責任，醫療行為中之關鍵職業責任始終為確保診斷、臨床決策與建議不存在偏差。與用於診斷或治療疾病之任何其他工具或鑑別方法相同，醫療專業人員有責任確保基於證據結論之準確性與真實性，因此於將AI系統用於患者照護前，醫師應以合理努力識別與解決偏差（如虛假或不準確之資訊等）。