AT&T 控告資料掮客非法竊取客戶通話紀錄
AT&T 並未於訴狀中明確地列出被告的名字，表示目前必須利用電腦郵件以及電腦 IP 位址來確認被告為哪些人， AT&T 宣稱一旦這些資料掮客經鑑定被確認後，除了賠償 AT&T 的損害之外，還須償還其販賣資料所獲得的不法利益。
PrivacyToday.com 網站的總裁表示，「買資料的人無處不在，但只有少數的人會非法竊取客戶資料，而這少部分的人大多都可以被追蹤的到。」
這並非唯一的案例，未來將會有越來越多相似的問題產生。被竊取的資料不僅僅只有電話紀錄，還有銀行、醫療或其他個人敏感資料，每分每秒都有人在想著如何取到私密資料並從中獲得不法利益。目前州及聯邦已經考慮立法，將有關電話紀錄的欺騙行為判定為不法行為。
美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）於2024年5月21日提出「全球AI安全機構合作策略願景目標」（The United States Artificial Intelligence Safety Institute: Vision, Mission, and Strategic Goals，下稱本策略願景），美國商務部（Department of Commerce）亦於2024年參與AI首爾峰會（AI Seoul Summit）期間對外揭示本策略願景，期能與其他國家攜手打造安全、可靠且可信賴之AI生態系。 由於AI可信賴與否往往取決於安全性，NIST指出當前AI安全所面臨的挑戰包含：一、欠缺對先進AI之標準化衡量指標；二、風險測試、評估、驗證及確效（Test, Evaluation, Validation, and Verification, TEVV）方法不健全；三、欠缺對AI建模後模型架構與模型表現間因果關係的了解；四、產業、公民社會、國內外參與者等在實踐AI安全一事上合作程度極為有限。 為因應上述挑戰並促進AI創新，NIST在本策略願景中擬定以下三大戰略目標：(1)推動AI安全科學發展：為建立安全準則與工具進行技術合作研究，並預先部署TEVV方法，以利評估先進AI模型之潛在風險與應對措施；(2)推展AI安全實務作法：制定並發布不同領域AI風險管理之相關準則與指標，以達到負責任設計、開發、部署與應用AI模型與系統之目的；(3)支持AI安全合作：促進各界採用前述安全準則、工具或指標，並推動全球合作，以發展國際通用的AI安全風險應對機制。
因應虛擬貨幣發展，日本內閣通過修法草案，允許創投基金得持有加密資產日本經濟產業省（METI）2024年2月16日於官網公布，內閣已審議通過《產業競爭力強化法》（Act on Strengthening Industrial Competitiveness）、《投資事業有限合夥契約法》（Limited Partnership Act for Investment, LPS法）等法律修正案。修法目標係為驅動企業投資新創、促進新創事業發展，其中允許創業投資基金（Venture Capital Fund, VC）得持有加密資產（crypto assets）即為本次修法亮點之一。 根據本次《投資事業有限合夥契約法》修正案，加密資產將被增列到「投資事業有限合夥」（Investment limited partnership, Investment LPS）得收購和持有的資產清單中。實務上日本創投基金多依《投資事業有限合夥契約法》規定，採投資事業有限合夥之組織型態存在。故若修正案最終能落實，將使新創事業得以透過向創業投資基金發行加密資產之方式進行籌資，可以大幅提高「加密貨幣與區塊鏈領域」之Web3新創獲得國內創業投資基金投資的機會，有助於日本建立更強大的區塊鏈技術（Blockchain Technology）和去中心化金融（decentralized finance, DeFi）市場。 日本本次修法，同時兼顧保護投資者利益與金融創新，頗值得我國借鏡。我國金管會雖已相繼公布「虛擬通貨平台及交易業務事業防制洗錢及打擊資恐辦法」以及「管理虛擬資產平台及交易業務事業（VASP）指導原則」，惟相關規範尚未完成細節。金管會主委今年初（2024年1月30日）表示，將朝設置專法強化投資人保障及管理之方向進行委外研究，草案預計今年9月出爐。面對區塊鏈技術暨加密資產快速發展帶來的監理挑戰，我國應持續積極關注國際組織及各國主管機關之監理發展方向，以研擬合適之法制規範。
從Advantek 與Walk-Long寵物屋之爭了解美國聯邦巡迴上訴法院之設計專利禁反言判斷原則一般實務上較熟悉發明或新型專利在申請過程中，調修權利範圍與其後訴訟禁反言之關聯性，然而在設計專利申請過程中，圖式的調修或圖式組合的選取對往後訴訟在權利範圍主張所造成的影響，在實務上則相對不明確。而美國聯邦巡迴上訴法院（the United States Court of Appeals for the Federal Circuit, 簡稱CAFC）在2018年8月1日對「Advantek Mktg., Inc. v. Shanghai Walk-Long Tools Co., Ltd.」一案作出判決，依循了設計專利禁反言之判斷原則，這也是CAFC根據此判斷原則所作出的第二個判決。 Advantek Mktg., Inc.（後稱Advantek）擁有「寵物屋（Gazebo）」美國設計專利（D715,006，後稱系爭專利），其認為Walk-Long Tool Co., Ltd.（後稱Walk-Long）之「有蓋寵物屋」產品（後稱系爭產品）侵權，因此在2016年提出專利侵權訴訟。一審中，Walk-Long指出Advantek在專利審查過程中選擇放棄「附蓋寵物屋」之圖式，是故意放棄專利範圍（intentionally surrendered patent claim scope）以取得專利，而根據禁反言原則認為Advantek申請階段已放棄附蓋之設計態樣因此無法主張權利，地方法院認同Walk-Long。 Advantek提起上訴，CAFC根據其於2014年判決中所提出之設計專利禁反言判斷原則：(1)是否有放棄專利範圍；(2) 該放棄是否以專利性為由而提出；(3)被控侵權產品是否落入該放棄之範圍中，認為系爭產品並不符合第三點，即未落入所放棄之圖式範圍，亦即系爭專利之範圍為寵物屋骨架結構（skeletal structure），不論系爭產品是否有其他特徵（是否附有蓋）皆落入系爭專利之權利範圍；此外，根據2016年最高法院在「Samsung v. Apple」案中針對複數構件之產品認定專利侵權範圍時，是以部分構件而非完整產品進行檢視，亦即系爭產品僅須一部分與系爭專利一致便落入專利範圍，而非以產品整體視之，並據此兩觀點駁回地院判決。 本案重點在於，專利申請過程中審查委員發現一案多實施例的情況提出選取要求（restriction requirement），當申請人選取部分圖式為產品之核心設計形成較大的專利範圍（如本案選擇的寵物屋骨架結構），並不會造成禁反言，當禁反言在調修或選取時限縮專利範圍才會成立。此外，建議設計專利之申請範圍係以核心設計或主要設計特徵而非納入產品之整體設計，如此未來主張權利範圍將相對寬廣。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）」
OECD發布《抓取資料以訓練AI所衍生的智慧財產問題》報告經濟合作與發展組織（Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD）於2025年2月9日發布《抓取資料以訓練AI所衍生的智慧財產問題》報告（Intellectual property issues in artificial intelligence trained on scraped data），探討AI訓練過程中「資料抓取」對智慧財產之影響，並提出政策建議，協助決策者保障智財權的同時推動AI創新。 資料抓取是獲取AI大型語言模型訓練資料之主要方法，OECD將其定義為「透過自動化方式，從第三方網站、資料庫或社群媒體平臺提取資訊」。而未經同意或未支付相應報酬的抓取行為，可能侵害作品之創作者與權利人包括著作權、資料庫權（database rights）等智慧財產及相關權利。對此，報告分析各國政策法律的因應措施，提出四項關鍵政策建議： 一、 訂定自願性「資料抓取行為準則」 訂定適用於AI生態系的準則，明確AI資料彙整者（aggregators）與使用者的角色，統一術語以確保共識。此外，準則可建立監督機制（如登記制度），提供透明度與文件管理建議，並納入標準契約條款。 二、 提供標準化技術工具 標準化技術工具可保護智財權及協助權利人管理，包括存取控制、自動化契約監控及直接支付授權金機制，同時簡化企業合規流程。 三、 使用標準化契約條款 由利害關係人協作訂定，可解決資料抓取的法律與營運問題，並可依非營利研究或商業應用等情境調整。 四、 提升法律意識與教育 應提升對資料抓取及其法律影響的認知，協助權利人理解保護機制，教育AI系統使用者負責任地運用資料，並確保生態系內各方明確瞭解自身角色與責任。