美政府將加強對抗盜版與仿冒
美國歐巴馬政府在6月22日公布一份範圍廣泛的智慧財產執法聯合策略計畫（Joint Strategic Plan on Intellectual Property Enforcement），目的是希望協同聯邦各部門增強有關智慧財產權的執法力度，以打擊美國境內與境外盜版與仿冒日益嚴重的問題。
智慧財產執法協調員（Intellectual Property Enforcement Coordinator, IPEC）Victoria Espinel在報告前言指出，打擊仿冒和盜版需要聯邦強而有力的反應；作為全球創新領導者的美國已因為有些國家未能依照法律規定或國際條約來執法或採取不利美國之產業政策而被傷害。此計畫提出33個執法策略行動項目（enforcement strategy action items）來加強智慧財產執法，包括增加執法政策透明度以及美國境內、外執法行動的分享與報導、確保政府各層級間的執法效能與協調、加強美國智慧財產權的國際執法、確保安全的供應鏈以杜絕侵權產品輸入美國等。
舉例而言，該計畫非常關注外國網站線上侵權(online piracy)的問題，認為網際網路不應成為犯罪行為的工具，強調美國政府必須和外國政府、國際組織以及私部門共同合作對抗，並鼓勵內容擁有者（content owners）、ISP業者、廣告經紀商（advertising brokers）、付款處理業者（payment processors）和搜尋引擎業者在尊重合法競爭、言論自由與個人穩私之下，彼此合作謀求實際解決方案。根據報導，盜版已造成美國的影視業年度損失205億美元產值、工作者年度短少55億美元的收入、也減少了原本可帶來多於14萬個的工作職缺，結果使美國年度稅收短少了8.37億美元。
「自動駕駛車(self-driving car)」一般而言係指於汽車安裝感測器(sensors)以及軟體以偵測行人、腳踏車騎士以及其他動力交通工具，透過控制系統將感測到的資料轉換成導航道路，並以安全適當的方式行駛。其目前可分為兩類：「全自動駕駛車(full autonomous)」以及「半自動駕駛車(fully autonomous)」，全自動駕駛車係指可於指定地點出發後不需駕駛人(driver)在車上而到達目的地者之謂。全自動駕駛車又可為「用戶操作(user-operated)」與「無人駕駛車(driverless car)」。 目前包含賓士(Mercedes)、BMW、特斯拉(Tesla)等公司均預期於不久將來會發布一些具備自動駕駛特徵的車種，科技公司如Google亦對於自動駕駛車的科技研發不留餘力。 而從2012年開始，美國有17州以及哥倫比亞特區便開始在討論允許自動駕駛車上路的相關法規，而只有加利福尼亞州(California)、佛羅里達州(Florida)、內達華州(Nevada)及華盛頓哥倫比亞特區(Washington, D.C.)有相關法律的施行，其他州則尚未表態。而大部分的州傾向認為應由人類來操控(operating)汽車，但對於具體上到底有多少比例之汽車任務需由人類操控而多少比例可交由機器則尚有模糊空間。而是否肯認「人工智慧操控」符合法規之「人類操控」亦不明朗。不過在法律存有這樣灰色地帶時刻，Google搶先於加利福尼亞州進行測試其自動控制系統，期望之後於自動駕駛車逐漸上市普及後能搶占商機。
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 ）」
美國2020年國防太空戰略（Defense Space Strategy）美國國防部於2020年6月17日發布「國防太空戰略」（Defense Space Strategy），作為確保美國維持其太空戰略優勢的發展藍圖。國防部長Mark T. Esper指出，一個安全、穩定且開放的太空領域是美國用以支持其國家安全、繁榮科學發展的基礎，然而在各國太空技術競逐之下，太空已儼然成為新的作戰領域（warfighting domain），對此美國應針對政策、策略、任務、投資、能力與專業等面向實施全面性的改革，「國防太空戰略」擘劃出美國如何在接下來的10年內達成其確保美國太空戰略優勢的目標。 「國防太空戰略」提出三大目標：首先，國防部將支持並捍衛美國在太空中的軍事行動自由（freedom of operations），並遏止任何具有敵對意圖的使用以維持美國的太空優勢；其次，美國太空軍（U.S. Space Force）將運用其先進的國防太空技術優勢以協助美國及其盟友的太空軍事行動，並支持民間與商用太空技術產業發展；最後，美國將與盟友共同維持太空領域的穩定，防止任何侵略性的太空活動、建構國際公認的太空行為準則，並支持美國在太空交通與長期外太空活動的領導地位。 為了達成上述三大目標，「國防太空戰略」提出四個優先行動方向，分別為：（1）藉由太空軍的組織改造整合資源，以應對敵對勢力的太空軍事行動並建立全面性的太空軍事優勢。（2）提升作戰層次，整合太空軍事力量包含任務、情報、技能與人員於國家與國際聯合軍事行動當中。（3）提升國際對於太空潛在威脅的重視，推動國際太空行為準則以打造太空戰略環境。（4）透過情報共享、研發與採購（research, development, and acquisition, RD&A）與盟友、合作夥伴、產業及其他政府部門合作，提出對於國家太空政策與國際太空行為準則的建議。
英國下議院正在二讀審查商業及貿易部提交之數位市場、競爭和消費者法案英國商業及貿易部（Department for Business and Trade）於2023年4月25日向下議院提交《數位市場、競爭和消費者法案》（Digital Markets, Competition and Consumers Bill，以下稱DMCC法案），該法案提議對既有的企業競爭與消費者權益規範進行調整，以促進數位市場之競爭及創新。DMCC法案正在下議院進行二讀中，法案架構參考澳洲與歐盟相關制度規範，期望能藉政府干預而調解大型網路平台分別與小型媒體、消費者間議價能力失衡及資訊不對稱問題。 DMCC法案將授權英國競爭暨市場管理署（Competition and Markets Authority）及其轄下數位市場部（Digital Markets Unit）監管與確保數位市場之開放性，並強化消費者權益的保護。法案主要分為三部分： 一、更新數位市場制度：數位市場部將依據企業的商業模式、全球或英國營業總額與市場影響力等面向，判斷該企業是否具策略市場地位（Strategic Market Status，以下稱SMS），並為SMS企業設定行為準則，避免其策略或活動影響市場自由。 二、公平競爭：DMCC法案調整《競爭法》（Competition Act 1998）涵蓋範圍，自地域管轄擴張為對英國貿易產生直接、實質與可預見影響的境內、外行為；同時加強競爭暨市場管理署調查反競爭行為與執法權限，包含扣押文件及證據、面談案件任何關係人。 三、強化消費者保護：DMCC法案將替代部分《保護消費者免受不公平交易條例》（Consumer Protection from Unfair Trading Regulations 2008），且針對線上交易提供新的契約規則，賦予競爭暨市場管理署調查侵權行為之權力。 DMCC法案正在下議院審查中，但草案內容已引起各方關注，正式通過前仍可能因社會各方利益團體之遊說、磋商而修改條文內容。