HP控告其前總裁違約及即將盜用營業秘密一案快速以和解收場
電腦製造大廠HP 於得知其競爭對手Oracle 公司聘用其離職總裁Mark V. Hurd後隨即於加洲法院提起違約(breach of contract)及即將發生盜用營業秘密(threatened misappropriation of trade secrets)之訴訟，但又在短短兩周內雙方達成和解。
HP前總裁Mark V. Hurdy 於八月因被HP董事會指控違反該公司之企業行為規範（code of business conduct）而閃電辭職，隨即受邀接受擔任Oracle 公司共同總裁(Co president) 一職。HP於獲知消息後隨即對Mark V. Hurd提起違約及即將發生盜用營業秘密之訴訟。HP表示其前總裁簽署過保密合約對HP之營業秘密及機密資訊負有保密之義務。HP認為若Mark V. Hurdy任職於其競爭對手Oracle 公司，將對HP造成威脅且將會違反其所負擔之保密義務，因為了於Oracle 公司執行其職務，Mark V. Hurdy必然會使用且洩漏HP之營業秘密及機密資訊。
然於在不到兩周的時間，雙方隨即達成和解。Mark V. Hurdy承諾不會洩漏HP的營業秘密給他的新雇主同時必須放棄346,030 units 的限制性股權(restricted stock units)，總價值高達美金4千萬元。
多數觀察家認為HP提起此訴訟案之目的不在阻止其前總裁前往競爭對手工作而主要是在企圖追回Mark V. Hurdy因離職而取得的大量股票權益。
美國法官駁回Viacom公司對Google之影片分享網站YouTube所求償美金10億元之訴訟，這個重要的勝利潛在地強化眾多網路服務提供者所獲得之法律保護。。 此一判決結果並非表示這場爭執3年的法律大戲已結束，因為紐約媒體大亨Viacom立刻承諾對於這判決提起上訴。如最後此一判決是被確認，將可能使得影片創作在現今這數位時代中更難受到保護。 Viacom是在2007年3月對Google提起此一侵權訴訟，內容指出其電影、電視節目及其他內容被廣泛的置於YouTube網站，涉及故意侵權。Google是在2006年10月以16億5千萬買下YouTube，於本訴訟中Google以其符合數位千禧年著作權法（Digital Millennium Copyright Act)之要求，即時取下經權利人所通知後之侵權內容作為抗辯。此案因涉及數位千禧年著作權法中之安全港條款，因而被受關注。 美國紐約南區地方法院法官Stanton於判決中，表示數位內容之著作權保護，非取決於網路服務提供者是否監控其所提供的服務，而在於其於接獲著作權權利人通知後之反應。更進一步表示YouTube已盡其責任，2007年初在接獲Viacom通知其網站約有10萬件受著作權保護影片後，幾乎於接到通知之下一個工作天內便將這些影片取下。並且表示Viacom於本案所提出之法律論點太薄弱。不意外地，Viacom對此不悅的表示：此一判決基本上是有缺點的，並試圖訴諸於美國第二巡迴上訴法院。 然而，Google的法務長Kent Walker表示這是一場重要的勝利，不僅只是對Google也是對全球幾十億利用網路溝通與經驗分享的使用者，並期待將焦點集中在鼓勵毎天於全世界YouTube網站張貼並瀏覽這數量龐大且驚人的想法與創作表達。
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 ）」
科睿唯安 （Clarivate）公布2021年商標生態系統研究報告: 全球視野下的商標價值、保護及技術優化著名英國科學研究分析公司科睿唯安 （Clarivate）於2021年2月18日公布《2021年商標生態系統報告》，此報告由科睿唯安委託Vitreous World 於2020年底時分別對英國、美國、德國、義大利、法國、中國大陸以及日本等七個國家共300位專業顧問進行線上訪問，了解商標專業人士對於各國商標價值、商標保護以及技術優化之相關見解為何。此份報告之主要發現如下： 全球商標侵權狀況持續上升中：相較於2017年共有74%受訪者提及曾遇到商標侵權案件、2018年為81%、2019年則有85%。本次調查時竟有高達89%受訪者表示常經手商標侵權案件，且逾半數者表示，其企業在遭遇商標侵權後更改了品牌名稱，此類狀況於日本特別嚴重。 高階主管態度影響企業獲利機會：89%受訪者表示，企業高階主管人員對於智財問題無意識或不予關注時，組織往往無法利用商標或其他智財權利以適時抓緊商機、進入新市場或建立新合作關係。其中亦有五分之一受訪者提到，其企業董事會相關成員完全不參與企業智財議題討論。 社群媒體名稱成為許多商標侵權管道的起源：此次共有50%受訪者表示，社群媒體名稱成為首要的商標侵權源頭；但中國大陸受訪者有73%表示，網域名稱仍為商標侵權常見管道。 今全球產業趨勢已進入知識創新時代，企業欲保持競爭力需善用智財權以維持內部能量，且為防免智財侵權威脅並把握新市場藍海，須由企業全體成員齊心關注努力，而不僅是商標部門人員的責任，管理階層更應了解企業智財狀況，適時更新智財管理與布局策略，增強市場地位。
日本公布資料管理框架，促進資料加值應用日本經濟產業省2022年4月8日公布「協調性資料加值運用之資料管理框架-透過確保資料可信度創造資料價值之新路徑」（協調的なデータ利活用に向けたデータマネジメント・フレームワーク～データによる価値創造の信頼性確保に向けた新たなアプローチ），提示確保資料可信度之方法。經濟產業省於2019年7月31日設立「第3層︰網路空間信賴性確保之安全對策檢討工作小組」（『第3層：サイバー空間におけるつながり』の信頼性確保に向けたセキュリティ対策検討タスクフォース」，以下簡稱工作小組），討論確保資料可信度之要件，以利資料在網路空間內自由流通，並藉由資料創造出新的附加價值。 工作小組為確保資料可信度，首先定義資料管理為「將資料屬性依據其所涉之法令或組織規章，以及因蒐集、處理、利用、移轉等活動而改變之過程，視為一個生命週期加以管理」，並認為資料管理會受到屬性（資料性質，如內容、揭露範圍、利用目的、資料管理主體、資料權利者等）、場域（針對資料之特定規範，如各國、地區法令、組織內部規定、組織間契約等）及事件（產生、改變及維持資料屬性之事件，如生產、蒐集、處理、移轉、提供、儲存、刪除）等三大要素影響，並據此建立資料管理模型。 工作小組期待藉由上述三大要素，依序透過讓資料處理流程（事件）處於容易被觀察的狀態、整理所涉及之相關規範（場域），以及判斷資料屬性等步驟，讓利害關係人之間可更容易進行資料共享及資料治理。