歐盟將開發一套適用於全歐盟的權利登記系統，促使數位館藏的授權可以在一個透明且價格合理的機制下進行
德國總理Angela Merkel在日前舉辦的法蘭克福書展中強調，反對在google在未釐清相關權利與建置對應的配套機制下，擅自將圖書典藏掃描數位化的作法。而不只德國反對Google的數位圖書計畫，歐盟執委會也在10月19日通過提案，要求歐盟正視圖書館藏數位化的智慧財產權議題，提案委員也督促歐盟應儘快採取行動，配合歐盟著作權法體系，發展更具競爭力的歐盟館藏數位化方案。
然在館藏書籍數位化的過程中，有必要先解決孤兒著作（verwaiste Werke）因著作人不明而無法進行數位化及授權的困境。據估計，英國圖書館館藏就有40%屬於孤兒著作。為找出一套簡易的授權機制，並建立歐盟各國針對孤兒著作共通的認定標準，歐盟在eContent Plus計畫架構下，於2008年11月便開始所謂「ARROW行動方案（Accessible Registries of Rights Information and Orphan Works）」，希望透過各國圖書館、著作權集體管理團體、出版商間的參與，整合歐盟境內不同的權利登記機制，共同開發出一套適用於全歐盟的權利登記系統，清楚顯示歐盟境內各種著作的權利狀態，促使數位館藏的授權可以在一個透明且價格合理的機制下進行，同時確保著作人可以得到適當的報酬。
有關歐盟針對圖書數位化的政策與討論，以及google數位圖書協議後續協商的結果，仍有待持續追蹤觀察。
2005 年 10 月 24 日，香港屯門法院判定一名男子利用 BT （ BitTorrent ）軟體非法散布三部電影的行為構成刑事犯罪。這是全球首宗有人因使用 BT 軟體而被法院裁定罪名成立。 判案書指出，該名男子將電腦內存放之影片製作成「種子」（ seed ），並在網路新聞群組上宣傳自己的「種子」，以便他人下載，由於這些「種子」下載量很大，對版權所有人造成侵害，已違反了香港法例第 528 章《版權條例》第 118 條之散布（ distributes ）侵權重製物罪。雖然香港法例對於“散布”一詞並未詳細界定，但香港法院解釋認為，上傳 BT 種子的行為已屬於一種散布行為。 這項判決雖存有解釋上的疑義，但是本案將同時對國際間的種子提供者、下載者以及提供 BT 軟體的公司產生重大影響。蓋 BT 本身也屬於一種 P2P 軟體，下載者在下載檔案的過程中，本身也將承擔部分上傳資料的工作，故也可能在無意中觸犯相關刑罰。此外，提供 BT 軟體的公司也可能涉及侵權，因為據今年 6 月美國最高法院裁定， P2P 軟體公司必須為其客戶的侵權行為負責。
何謂「美國專利審理暨訴願委員會（PTAB）」?專利審理暨訴願委員會（Patent Trial and Appeal Board, PTAB）成立於2012年9月16號。其成立之法源為《美國發明法案》（Leahy-Smith America Invents Act, AIA），承接「專利訴願暨衝突委員會」（Board of Patent Appeals and Interferences, BPAI）事務，成為美國專利商標局（United States Patent and Trademark Office，USPTO）下轄職司專利審理與訴願等相關程序的組織。PTAB主要可以分成「專利審理部門」（Trials）和「專利訴願部門」（Appeals）。 「專利審理部門」處理有爭議的案件，囊括四種處理方式： 專利授予後複審（Post-Grant Review, PGR） 除了專利所有權人的任何人，可以在專利公告或發證後9個月內提出，惟之前不得就專利無效提出訴訟。無效理由只要一項請求不具專利性即可，不需要是實質新問題（Substantial New Questions, SNQ）。但不可匿名，需揭露實質利益關係人。 多方複審程序（Inter Partes Review, IPR） 在發證後9個月後才可提出，且必須是PGR終結後、提出確認之訴（Declaratory Judgment）之前、或被控侵權的1年內提出申請。且僅能以核准專利及公開文獻作為證據。 含商業方法專利的過渡性方案（Transitional Program for Covered Business Method Patents, CBM） 這是對所授予的商業方法專利的過渡型條款，將商業先使用抗辯（Prior Commercial Use Defense）擴大適用到所有專利的商業使用行為，不再侷限在方法專利。IPR、CBM類似於我國的舉發制度，只是 CBM 僅能就商業方法專利提出。 申請人/發明人調查程序（Derivation Proceedings） 以往發明人身分爭議多仍以訴訟解決，原因之一為，過去程序係釐清誰先想到該構想或實踐該構想而非釐清原創者為誰。申請人調查程序將俾利身分的釐清。 「專利訴願部門」則是由超過一百位專利行政法官（Administrative Patent Judges）所組成，處理與被駁回專利申請相關的訴願。按 35 U.S.C. § 141(a)，訴願人可以就PTAB的訴願結果，向美國聯邦上訴法院（United States Court of Appeals for the Federal Circuit, CAFC）提起訴訟；後續，可就聯邦上訴法院之判決，再上訴至最高法院（Supreme Court）。
美國聯邦通訊傳播委員會徵詢智慧電網技術施行意見美國參眾兩院於2009年「美國經濟復甦與再投資法」(American Recovery and Reinvestment Act of 2009)─即「振興經濟方案」─要求聯邦通訊傳播委員會(Federal Communications Commission, FCC) 在國家寬頻發展計畫中，須使用寬頻建設及服務，促進節能減碳與能源自主要求。智慧電網(Smart Grid)被認為係符合此要求的新技術。FCC遂公開徵求有關此一技術對國家寬頻發展計畫要求事項更進一步的評論與建言： 1. 使用公私網絡的智慧電網是否適合發展於通訊技術； 2. 何種通訊技術與網絡可符合且最常用於智慧電網科技； 3. 既有商用通訊網絡是否合於智慧電網的運用； 4. 在一般與緊急狀況下，商用無線通訊網絡得否可靠地藉由智慧電網傳輸資料； 5. 現有且合適於發展智慧電網的電力設備於全美的普及率為何； 7. 智慧電網對已發照釋出之頻譜需求為何； 8. 智慧電網使用毋須核照之頻譜是否遭遇介面(interface)上的問題； 9. 是否需要釋出額外或未使用的頻譜？原因為何； 10.如何確保消費者能即時獲知實際能源減耗數據與支付價額； 11.設備、技術提供者與消費者如何相互連結相關家電用品與網路； 12.何種資訊會在一類、二類與電力供應者間被擷取； 13.管理能源之家用網路區域(Home Area networks)在智慧電網中的角色為何？ FCC對智慧電網所蒐集的資料與意見，將對欲發展節能減碳政策的台灣，有相當幫助，值得持續關注。
世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件，期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧世界衛生組織（World Health Organization, WHO）於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」（Regulatory considerations on artificial intelligence for health）文件，旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧，發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素： （1）文件化與透明度（Documentation and transparency） 開發者應預先規範（pre-specifying）以及明確記錄人工智慧系統（以下簡稱AI系統）之預期醫療目的與開發過程，如AI系統所欲解決之問題，以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項，並建議以基於風險之方法（Risk-based approach），根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 （2）風險管理與AI系統開發生命週期方法（Risk management and AI systems development lifecycle approaches） 開發者應在AI系統生命之所有階段，考慮整體產品生命週期方法（total product lifecycle approach），包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外，須考慮採用風險管理方法（risk management approach）來解決與AI系統相關之風險，如網路安全威脅與漏洞（vulnerabilities）、擬合不足（underfitting）、演算法偏差等。 （3）預期用途、分析及臨床確效（Intended use, and analytical and clinical validation） 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄，將用於建構AI系統之訓練資料集組成（training dataset composition）之詳細資訊（包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等）提供給使用者。此外，可考慮透過一獨立資料集（independent dataset）之外部分析確效（external analytical validation），展示訓練與測試資料以外之效能，並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後，於AI系統之上市後監督與市場監督階段，可考慮進行一段期間密集之部署後監督（post-deployment monitoring）。 （4）資料品質（Data quality） 開發者應確認可用資料（available data）之品質，是否已足以支援AI系統之開發，且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估（pre-release evaluations），以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題，且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險，並繼續努力創建資料生態系統，以促進優質資料來源之共享。 （5）隱私與資料保護（Privacy and data protection） 開發者於AI系統之設計與部署過程中，應考慮隱私與資料保護問題，並留意不同法規之適用範圍及差異，且於開發過程之早期，開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規，並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 （6）參與及協作（Engagement and collaboration） 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間，需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台，以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作；為加速人工智慧領域實務作法之進化，透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。