歐盟國會通過頗受爭議之「反仿冒貿易協定（ACTA）
在歷經多次談判會議，由包括美國、歐盟、日本、韓國等11個國家共同參與的「反仿冒貿易協定（Anti-Counterfeiting Trade Agreement, 簡稱ACTA）」，終於在雪梨展開的最後談判回合（11月30日-12月4日）中獲得共識，並於日前正式對外發布ACTA協定文本內容。
該協定旨在透過跨國境的國際合作，有效打擊日益猖獗的盜版及仿冒問題，全文共計6章45條文，包括民、刑事執行、邊境措施等，且因應數位化時代對智慧財產權保護所帶來的衝擊，針對數位化環境智慧財產權的執行措施，也有相對應的規定（section 5: Enforcement of Intellectual Property Rights in the Digital Environment）。而ACTA協定文本尚須提交各簽約國政府或國會表決同意的程序，方能生效。
以歐盟為例，儘管遭受歐盟境內廣大的批評聲浪，歐盟國會於11月24日以驚險的半數通過爭議許久的「反仿冒貿易協定(Anti-Counterfeiting Trade Agreement, ACTA) 」。歐盟國會宣稱，透過ACTA協定的簽署，以國際合作的方式，將有助於解決現今猖獗的侵權問題，以落實智慧財產權的保障。尤其是針對歐盟境內的地理標誌（如Champagner、Spreewald-Gurken），未來將可透過跨國合作，提升對歐洲企業的保護。雖然現階段仍有許多問題未能達成共識，但至少ACTA協定啟動各國合作打擊仿冒的開端。
不過，雖然歐盟執委會一直以來對外“消毒“， ACTA協定的簽署前提是在符合歐盟現行法規的基礎上，並且不會對歐盟人民的基本權、個人隱私權保障造成威脅。但包括電子通 訊傳播業者（e-communications providers）、無疆界醫師組織等團體，都發表聲明，要求歐盟國會確保ACTA協定落實於各會員國內，不會影響改變歐盟既有的法制規範。包括是否引進三振條款，透過網路封鎖手段遏止侵權行為、是否以刑事手段制裁侵權人等爭議，勢必在各歐盟會員國提交其國會表決時，將引起極大的討論。
日本內閣官房日本經濟再生總合事務局（内閣官房日本経済再生総合事務局）在2017年6月9日第10次「未來投資會議」中提出未來投資戰略2017報告（未来投資戦略2017~Society 5.0 の実現に向けた改革~），在成長的戰略成果（5）日本第四次產業革命及新經濟的展開中，分別對於機器人實用、物聯網（IOT）、大數據（BIG DATA）、人工智慧（AI）等提出成果及未來計畫。 機器人加速實用化：首先，機器人廣泛利用在商業設施、機場等日常生活空間，於2016年9月羽田機場設置機器人實驗室「Haneda Robotics Lab」，利用機器人改善服務並補充勞動力。有關打掃清潔、協助移動、查詢服務等17種機器人，將進行實證實驗。而路面協助行走型機器人「RT.1」已經完成，於2015年生活協助型機器人之安全性得到國際認證，其後發展之「RT.2」將使用於長期照顧層面。其次，開發農業使用之自動駕駛拖車，並提供工作實際狀況和土壤狀況之電子管理服務。今年6月開始商業化之自動駕駛顯示器，可以監控自動駕駛耕作機器進行自動耕作等。在物流管理方面，於2018年將於山間部等地區進行無人機的包裹遞送，2020年將在都會區全面無人包裹遞送。預計將與日立等相關公司，進行物流管理系統之開發及活用福島機器人測試場域。
RFID電子式護照的應用與法律爭議 合成資料（synthetic data）「合成資料」（synthetic data）的出現，是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料，或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下，透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式，讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用，透過這個方法，資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下，使合成資料所訓練出來的分類模型（classifiers）不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中，最熱門的研究為運用「生成對抗網路」（Generative Adversarial Network, GAN）形成合成資料（亦有其他生成合成資料之方法），生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」（generator）與辨識網路（discriminator）對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果，使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料，也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室（Defense Science and Technology Laboratory, DSTL）於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告，此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司（BAE Systems）的應用智慧實驗室（Applied Intelligence Labs, AI Labs）執行「後勤科技調查」（Logistics Technology Investigations, LTI）計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一，探討在隱私考量下（privacy-preserving）「合成資料」當今技術發展情形，並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出，資料的種類多元且面向廣泛，包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等，針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同，也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估；報告指出，目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法，建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。
關於EMI唱片公司控告MP3tunes公司及其公司創辦人Michael Robertson侵犯其智財權一案之最新發展關於EMI代表其他共14家唱片公司及隸屬旗下之出版業者於2007年11月控告MP3tunes公司及其公司創辦人及執行長Michael Robertson侵犯其智慧財產權一案，美國紐約南區聯邦法院（U.S. District Court for the Southern District of New York）法官近日做出裁定，駁回EMI針對Michael Robertson個人提出的控告，只受理EMI所提出的MP3tunes公司侵害其音樂著作權之主張。 聯邦法院法官William Pauley認為因紐約不是Michael Robertson的主要住所且無足夠證據顯示Michael Robertson於紐約進行經常性的商業活動且因此賺取大量的收益。因此，紐約法院對Michael Robertson個人不具有司法管轄權。另一方面，法官認為MP3tunes公司所提供的網上服務並非純為被動式的，MP3tunes公司提供軟體讓客戶上傳、下載、藉由網上管理其所擁有的歌曲，此種服務為互動式的且有些更精進的服務需付費。法官因此認為MP3tunes公司於紐約進行商業活動，紐約法院因此具有管轄權。 Michael Robertson於此判決後表示鬆了口氣，但承認其公司MP3tunes面對EMI的侵權控訴仍有一段長遠的路要走。Michael Robertson認為此案件之判定將決定日後客戶是否可將他們的歌曲存放在商業性的網站上就如同他們現在將文件、照片與其他個人資訊存放在網站上一樣。