智慧財產局修法賦予動植物專利權，但將不及繁殖物
根據現行專利法第５６條第１項規定，獲得動植物相關發明的物品專利權人，專有排除他人未經其同意而製造、為販賣的要約、販賣、使用或為上述目的而進口該物品之權。惟專利法第５條規定，專利物品本身經第一次販賣後，專利權效力及不於後續的實施行為。動植物的繁殖特性，如果一經販賣後，專利權效力即不及，則勢必影響動、植物發明人的權益。
基於上述理由，智慧局經參考歐盟生物技術發明指令第八條，於專利法部分條文修正草案中明訂動植物等生物材料之專利權耗盡範圍，另為了保護農民權益，此次專利法修正草案中亦特別明訂農民免責，使農民自專利權人或其授權人處取得受專利保護之植物繁殖材料，可將收穫後之種子在其農地上進行繁殖使用，而為專利權效力所不及。
2014年Akamai Technologies針對最高法院提起上訴，因此發回聯邦巡迴法院重審，而後上訴法院認為Limelight Networks確實侵害Akamai的專利，Akamai並獲得$ 45.5萬美元的損害賠償。 2006年，Akamai Technologies公司（下稱Akamai）在美國馬薩諸塞州地方法院起訴Limelight Networks（下稱Limelight），指控Limelight侵害Akamai美國專利號6108703。原告Akamai的專利是有效傳送網頁內容的方法專利。而被告Limelight是經營伺服器網路的公司，和Akamai該專利的差別在於Limelight指示用戶完成其中一個修改的步驟。 本案從2006年一直持續到2014年向最高法院上訴為止，都是依據美國專利法第271條規定直接和間接侵權的概念。在原審認為「實施該方法專利」的侵權行為，是要求實施方要獨立完成該侵權行為，所以Limelight不能被視為直接侵權。又因為Limelight公司並沒有滿足單一實體規則（single-entity rule），控制或指示（control or direction）其實施方完成其他的專利之方法步驟，所以不用負共同侵權責任。 但上訴聯邦巡迴法院一致贊成Akamai被侵權，並指出如果被告 Limelight知道並使用專利權人Akamai的專利，而且執行大部分的步驟，只保留一項步驟未執行，進而引誘用戶執行該方法專利的最後一個步驟，且用戶真的執行了該最後一步驟， Limelight就構成美國專利法271(b)間接侵權中的引誘侵權。
法國擬針對智慧型手機、平板電腦課徵文化稅為了替法國藝術、電影和音樂等文化產業籌措資金，法國政府委託電視頻道集團Canal Plus前任執行長Pierre Lescure進行研究。報告最終建議，法國應針對Apple Inc.的iPhone、iPad及Google Android產品等智慧型手機、平板電腦課徵銷售稅。 報告指出，目前電視頻道、廣播、網路商等，皆已負擔一定費用，以協助文化產業發展，故智慧型手機、平板電腦此類重要媒介亦應採取類似措施。不過為了避免對市場造成過大衝擊，此銷售稅須維持在「極低水準」，預計稅率將落在1%左右，並可望為法國政府每年帶來約8,600萬歐元的稅收。 此舉被認為與法國長期採取的「文化例外(Cultural Exception)」政策立場有關。「文化多樣性」被認為是人類文明發展應遵循的共同價值，為了達成此目標，法國政府進一步認為在經濟層面上，政府基於保護自身文化產業，得在貿易談判中，將文化產業排除於自由貿易架構之外給予優惠，即所謂的「文化例外」。就目前而言，智慧型手機、平板電腦等硬體，在整體文化內容市場中，被認為佔有過大利潤，已壓縮文化產業發展空間，故必須採取適當措施，以衡平市場發展。 此項建議，預計將於今(2013)年7月間，由法國總統François Hollande決定是否正式進入立法程序。
美國法院擬修正《聯邦證據規則》以規範人工智慧生成內容之證據能力2025年5月2日，聯邦司法會議證據規則諮詢委員會（Judicial Conference’s Advisory Committee on Evidence Rules）以8比1投票結果通過一項提案，擬修正《聯邦證據規則》（Federal Rules of Evidence，FRE），釐清人工智慧（AI）生成內容於訴訟程序中之證據能力，以因應生成式AI技術在法律實務應用上日益普遍的趨勢。 由於現行《聯邦證據規則》僅於第702條中針對人類專家證人所提供的證據設有相關規定，對於AI生成內容的證據能力尚無明確規範，所以為了因應AI技術發展帶來的新興挑戰，《聯邦證據規則》修正草案（下稱「修正草案」）擬新增第707條「機器生成證據」（Machine-Generated Evidence），並擴張第901條「驗證或識別證據」（Authenticating or Identifying Evidence）的適用範圍。 本次增訂第707條，針對AI生成內容作為證據時，明確其可靠性評估標準，以避免出現分析錯誤、不準確、偏見或缺乏可解釋性（Explainability）等問題，進而強化法院審理時的證據審查基礎。本條規定，AI生成內容作為證據必須符合以下條件： 1. 該AI生成內容對於事實之認定具有實質助益； 2. AI系統於產出該內容時，係以充分且適當之事實或資料為輸入依據； 3. 該輸出結果能忠實反映其所依據之原理與方法，並證明此一應用於特定情境中具有可靠性。 本修正草案此次新增「AI生成內容」也必須合乎既有的證據驗證要件。原第901條a項原規定：「為符合證據之驗證或識別要求，提出證據者必須提供足以支持該證據確係其所聲稱之內容的佐證資料。」而修正草案擬於第901條b項新增「AI生成內容」一類，意即明文要求提出AI生成內容作為證據者，須提出足夠證據，以證明該內容具有真實性與可信度，方符合第901條a項驗證要件。 隨著AI於美國法院審理程序中的應用日益廣泛，如何在引入生成式AI的同時，於司法創新與證據可靠性之間取得平衡，將成為未來美國司法實務及法制發展中的重要課題，值得我國審慎觀察並參酌因應，作為制度調整與政策設計的參考。