員工分紅列費用之會計處理 金管會擬自民國97年起適用
由於員工分紅費用化，對一向以股票分紅作為獎勵員工的科技產業，可能造成不小的衝擊，因此，金管會也提出「員工認股權憑證制度」及「庫藏股票制度」的配套措施，並將修正「發行人募集與發行有價證券處理準則」與「上市上櫃公司買回本公司股份辦法」。金管會表示，有關本案規劃措施及實施日期，將由經濟部彙整各部會意見，提報行政院，相關措施將配合實施日程發布。
2018年9月12日，歐洲議會通過歐盟委員會於2016年制定的「單一數位市場著作權指令」，其中包含最具爭議的兩項條款： 第11條是有關「鏈接稅」（link tax）的條款。針對使用或匯集新聞文章片段的網站，未來恐需向源頭出版之新聞業者支付授權費用。例如若Twitter推文中包含來自Guardian文章的螢幕或文字摘要截取，則Guardian可以要求Twitter支付授權費用。 第13條則是有關「上傳過濾器」（upload filter）或稱「Memes禁令」（meme ban）的條款。為加重網路平台服務業者防止上傳者侵害著作權的監控責任，要求如Google和Facebook等業者，須使用強制內容過濾的軟體以清除違規行為，且須建立快速刪除機制，避免侵害著作權。 該指令在歐洲議會通過後，將進入歐盟委員會、歐盟理事會和歐洲議會之間的非正式談判。這三個組織將決定最終版本，約2018年12月提交給歐盟法律事務委員會，最後於2019年1月再回到歐洲議會進行投票。 歐盟指令本身雖不是法律，如何解釋立法也將取決於各國，惟透過本次歐洲議會的結果，可預見未來在歐洲市場，對於著作權人的保護與使用者的行為，將朝權利衡平的方向作調整。
研究顯示：主管機關審查是否核發奈米專利的時間越來越長專研奈米科技領域的美國顧問諮詢公司 Lux Research and Foley & Lardner LLP 最近公布的一份報告（ Nanotech IP Battles Worth Fighting ）指出，美國商標專利局（ US PTO ）在去（ 2005 ）年共核發 4,996 個奈米技術領域的專利，雖然這個數字挺嚇人的，不過報告中也發現，過去一年取得奈米專利的成長率只有 4 ％，比起更前一年（ 2004 ）的 20 ％的成長率，少了許多。然報告指出， 取得奈米專利保護的成長趨緩並不表示投入這個領域的研究不夠，相反地，若從專利申請案的數字來看， 2005 年的申請案數字其實成長了 52 ％。而 US PTO 奈米專利的核發率成長有限的原因，主要是因為申請人所主張的保護範圍交疊重複（ overlapping claims ），使 US PTO 審查奈米專利所需的時間，相較於其他技術領域來得更長，平均而言，目前 US PTO 核發一項奈米專利所需的審查時間竟高達四年。 這項報告總共檢視了 2,738 個專利，涵蓋七類申請領域共計 52,148 個權利範圍的主張。報告總結，在電子領域中有關 carbon nanotube 及 quantum dot 之專利申請案，多數為脆弱的專利主張，有面臨法律訴訟的高度風險，若發生侵權訴訟，被告應該勇於進行訴訟防禦；而奈米材料由於市場潛力極大，故報告建議投入於專利搜尋或佈局之檢視，乃必要之成本。此外，報告也認為陶瓷奈米元件（ ceramic nanoparticles ）於能源領域的應用也極具發展潛力，並預期奈米電線（ Nanowires ）於電 子領域之應用將越來越受到重視。 不過，報告最後警告， patent trolls 的問題將會出現在奈米技術市場。所謂的 patent trolls 是指企業寧願花錢收購專利並透過授權收取權利金，也不願意自行投入研發的一種決策模式，此類企業通常是不負責實際商品交易的控股公司。
日本發布美國數位政策現狀報告，呼籲推動AI發展的同時，亦應注重資料安全性日本獨立行政法人情報處理推進機構（下稱IPA）於2025年10月發布美國第二次川普政權數位政策現狀報告（下稱現狀報告），內文聚焦於美國政權輪換後數位政策之變動與解讀，同時提及在推動AI發展的同時，亦應注重其安全性。 日本觀測美國數位政策的現狀報告指出，隨著社會數位化程度日益增加，除了雲端數位資料的累積，以及提升對於AI的依賴程度外，亦會造成釣魚信件難以識別，透過可自動生成程式碼的惡意攻擊型AI進行攻擊行為等AI濫用之風險。 準此，美國為確保AI與資料的安全性，並維持其領域之競爭優勢，於2025年7月23日發布AI行動計畫，並提出三大方針，包括加速AI創新、建構AI基礎設施，以及透過國際性的AI外交與安全保障發揮領導能力。此外，內文亦提及為確保競爭優勢，需要建立作為AI發展基礎的科學資料集，並建置資料中心，同時確保其具備高度安全性，以避免AI使用者輸入AI之資料遭到竄改或外洩。 此外，現狀報告內文提及日本企業Softbank與OnenAI、Oracle等公司共同參與規模達5000億美元的Stargate計畫，並已於德州著手建設AI資料中心，顯示日本在美國的AI基礎建設中扮演重要角色並佔有一席之地。然而，內文亦指出美國數位政策具備不透明性而有潛在風險，須持續留意與關注。 我國企業如欲深耕AI領域，並透過AI進行技術研發，可由建立科學資料集開始著手，以作為訓練AI模型的基礎，以達到運用AI輔助及縮短研發週期、減少研發過程中的試錯成本等效益。此外，為確保安全性，科學資料集建置過程中所需之數位資料，可參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心所發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範》，建立貫穿數位資料生命週期之資料治理機制。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
美國「刑事鑑識演算法草案」美國眾議院議員Mark Takano於2019年10月2日提出「刑事鑑識演算法草案」 （Justice in Forensic Algorithms Act），以建立美國鑑識演算法標準。依據該法第2條，美國國家標準與技術研究所（National Institute of Standard）必須建立電算鑑識軟體之發展與使用標準，且該標準應包含以下內容： 一、以種族、社會經濟地位、兩性與其他人口特徵為基礎之評估標準，以因應使用或發展電算鑑識軟體，所造成區別待遇產生之潛在衝擊。 二、該標準應解決:（1）電算鑑識軟體所依據之科學原則與應用之方法論，且於具備特定方法之案例上，是否有足夠之研究基礎支持該方法之有效性，以及團隊進行哪些研究以驗證該方法；（2）要求對軟體之測試，包含軟體之測試環境、測試方法、測試資料與測試統計結果，例如正確性、精確性、可重複性、敏感性與健全性。 三、電算鑑識軟體開發者對於該軟體之對外公開說明文件，內容包含軟體功能、研發過程、訓練資料來源、內部測試方法與結果。 四、要求使用電算鑑識軟體之實驗室或其他機構應對其進行驗證，包含具體顯示於哪個實驗室與哪種狀況下進行驗證。此外，亦應要求列於公開報告內之相關資訊，且於軟體更新後亦應持續進行驗證。 五、要求執法機關於起訴書或相關起訴文件上應詳列使用電算鑑識軟體之相關結果。