澳洲法院認為新聞標題不受著作權法保護
FairFax媒體出版公司是澳洲財經評論(Australian Financial Review，以下簡稱AFR)報紙的出版商，控告Lexis Nexis資料庫所提供的ABIX服務，提供不同的來源的每日新聞標題和摘要，包括AFR的新聞)，是侵害FairFax新聞標題的著作權，同時，FairFax要求Lexis Nexis停止使用這些文字。
澳洲聯邦法院認為：1.著作權法不保護新聞標題，因為新聞標題太過簡短；2.證據顯示新聞標題並不能做為共同著作的一部分；3.新聞標題非整篇新聞最實質的部份。4.因為LexisNexis所使用的新聞標題可以構成合理使用。澳洲著作權法中，依據使用的性質與目的若使用新聞報導內容，是可以作為合理使用的主張。也就是說即使新聞標題受到著作權法保護，但LexisNexis仍可以主張合理使用，不會有侵害著作權的疑慮。
法官Annabelle Bennet表示：「新聞標題普遍來說就如同書名，太簡單且太短是不能受到著作權法中的語文著作保護。新聞標題的功能像是一篇文章的篇名，也像針對主題用濃縮的方式簡短的敘述，就如同像是一本書的書名長度。普遍來說，新聞標題太過簡短以致於不能被認為是語文著作，就像是標識(LOGO)在著作權法的評價上不夠重要以致於不能作為美術著作，即使這些是花費技能和勞力所創造的。
昇陽公司本月十四日把 500 多萬行 Solaris 核心 (kernel) 的原始碼張貼在 OpenSolaris 網站上。不過，一些原始碼元件，像是安裝程式與管理工具，因為仍在逐行檢視以免專利侵權問題，稍後才會推出。 Solaris 是使用率相當廣的一種 Unix 衍生版本，在一九九○年代末期網路泡沫時期大行其道，但後來隨開原碼作業系統 Linux 竄起而式微。同時，微軟的 Windows 作業系統，也蠶食著昇陽的市占率。為了讓 Solaris 成為開放原始碼軟體，昇陽積極拉攏軟體開發人員，軟體開發人數增多，可能引來更多的使用者、更多的合作夥伴，以及更多的軟體開發者。然而，要與氣勢正旺的 Linux 競爭，並非易事。 Solaris 開發工程僅傾昇陽一家公司之力，但 Linux 幕後卻有廣大的開發人員社群支持。 Quandt Analytics 分析師 Stacey Quandt 說，與外部程式設計師分享權力，是昇陽必須通過的考驗。對昇陽來說，真正的挑戰是，昇陽是否真能容納局外人貢獻的修補程式，而且不叫昇陽經驗老到的工程師加以改寫。 OpenSolaris 是昇陽自行研發的專屬計畫，但不表示一定會失敗。 IBM 即曾經以 Eclipse 程式設計工具為中心，建立起活力十足的開原碼社群，就是成功的例子。昇陽雖來不及按原訂計畫在二○○四年推出 OpenSolaris ，但已推動一些配套措施，包括在今年一月發布稱為 DTrace 的元件，提供詳細的效能分析；吸引一百五十位外部程式設計人員參與 OpenSolaris 測試計畫；並成立由五人組成的社群顧問委員會，其中兩席是昇陽的代表。
區塊鏈電子存證法律效力於中國大陸首獲認可中國大陸於2017年8月在杭州設立網路法院（Internet court），專責處理網路購物、線上著作侵權等涉及網路爭議之案件。該法院網站設有「線上訴訟平台」，當事人在該平台使用手機號碼註冊帳號後，可遞交起訴狀和相應的證據材料，勾選所需依據的法律條文，系統將自動讀取該當事人之相關身分資訊、線上交易過程及各類表單資料。 近日該網路法院針對一線上著作權侵權案件，於審判過程中採用區塊鏈電子數據作為證據，等同認可區塊鏈電子存證之法律效力。由於區塊鏈作為去中心化的數據庫，每筆網路交易訊息皆同步於整個區塊鏈網路，因此區塊鏈有著難以竄改、刪除的特性。杭州網路法院將從第三方存證平台的資格、侵權網頁取證技術可信度及區塊鏈電子數據保存完整性進行審查，對本案電子數據之證據效力作出認定。 杭州網路法院認為，對於採用區塊鏈等技術進行存證之電子數據，應秉承開放、中立的態度進行個案分析認定，不得因為區塊鏈等技術本身屬於新型且複雜之技術而排斥或提高其認定標準。本案認可區塊鏈技術存證之法律效力，將對區塊鏈未來應用發展有很大的影響，隨著技術發展逐步成熟，產業應用的實際效果也愈發顯著。
避免昂貴訴訟成本，微軟參與專利審查團隊微軟成為crowdsourcing(集結式資訊來源)服務的第一會員，其服務用於對抗專利流氓(patent trolls)所提出昂貴的訴訟，挑戰將訴訟中所使用的軟體專利使之無效。 Litigation Avoidance是由全球線上社群100萬名科學家及技術人員所組成的Article One Partners所建立的一種付費服務。該組織採用crowdsourcing，其為透過網際網路所採用的一種社交媒體工具，藉由找出前案或先前揭露資料中證明專利無效之證據。而Article One所取得的利潤是由使用crowdsourcing資訊的企業而來的，但並未對外揭露收費的價格。 根據Article One指出，Litigation Avoidance主要針對的目標是專利流氓，其為購買大量專利，透過所買的專利向其他企業提出訴訟，進而要求權利金或授權金。 受到專利流氓提出訴訟的微軟指出，Litigation Avoidance服務將是應訴前調查專利品質的另一種工具。微軟首要專利律師Bart Eppenauer說明，”使用Litigation Avoidance服務其目的為降低風險及降低潛在的訴訟成本”。 Article One試圖解決問題之一，為crowdsourcing技術可於數周內得到專利評估結果，可取代需花費數月或數年始得產生結果的美國專利商標局低效能的專利審查系統。
美國國家標準與技術研究院公布人工智慧風險管理框架（AI RMF 1.0）美國國家標準與技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）於2023年1月26日公布「人工智慧風險管理框架1.0」（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF 1.0），該自願性框架提供相關資源，以協助組織與個人管理人工智慧風險，並促進可信賴的人工智慧（Trustworthy AI）之設計、開發與使用。NIST曾於2021年7月29日提出「人工智慧風險管理框架」草案進行公眾徵詢，獲得業界之建議包含框架應有明確之衡量方法以及數值指標、人工智慧系統設計時應先思考整體系統之假設於真實世界中運作時，是否會產生公平性或誤差的問題等。本框架將隨著各界使用後的意見回饋持續更新，期待各產業發展出適合自己的使用方式。 本框架首先說明人工智慧技術的風險與其他科技的差異，定義人工智慧與可信賴的人工智慧，並指出設計該自願性框架的目的。再來，其分析人工智慧風險管理的困難，並用人工智慧的生命週期定義出風險管理相關人員（AI actors）。本框架提供七種評估人工智慧系統之信賴度的特徵，包含有效且可靠（valid and reliable）：有客觀證據證明人工智慧系統的有效性與系統穩定度；安全性（safe）：包含生命、健康、財產、環境安全，且應依照安全風險種類決定管理上的優先次序；資安與韌性（secure and resilient）；可歸責與資訊透明度（accountable and transparent）；可解釋性與可詮譯性（explainable and interpretable）；隱私保護（privacy-enhanced）；公平性—有害偏見管理（fair – with harmful bias managed）。 本框架亦提出人工智慧風險管理框架核心（AI RMF Core）概念，包含四項主要功能：治理、映射（mapping）、量測與管理。其中，治理功能為一切的基礎，負責孕育風險管理文化。各項功能皆有具體項目與子項目，並對應特定行動和結果產出。NIST同時公布「人工智慧風險管理框架教戰手冊」（AI RMF Playbook），提供實際做法之建議，並鼓勵業界分享其具體成果供他人參考。