微軟對歐盟要求其分享開放原始碼的指令提起上訴
在歐盟第二最高法院判決前，微軟公司發言人 Tom Brookes 說新上訴，是基於 6 月份（ 2005 年）與歐盟總部的協議，要透過法庭決定原始碼的爭議問題。 他說「微軟提起申請要求法院撤銷原訴訟決定，特別是關於將通訊協定的原始碼廣泛的授權，因為這都是微軟的智慧財產權」。 「我們採取這步驟，讓法庭能可以檢視現下的爭議，並就全世界智慧產權的保護提供一個長遠的意義」。
歐盟發言人 Jonathan Todd 說微軟公司軟體的互用性（ interoperability ）協議，無法用智慧財產加以保護，並且應該能在開放原始碼公司中，根據以往的營業執照加以流通使用。
不過，歐盟的執行者－歐洲委員會認為，相信此事件將獲得解決，如果盧森堡的原審法院維持 2004 年 3 月對微軟公司的規範。在 2005 年 8 月微軟公司最近的訴訟中，顯示出第二種情況。 Todd 說歐盟意識到微軟公司並沒有在與開放原始碼公司的分享協議中，分享微軟的觀點。
另外微軟第一次上訴判決的日期益尚未決定，微軟起訴乃針對歐盟命微軟必須支付 4 億 9 千 7 百萬歐元（ 6 億 2 千萬多萬美元）的反拖拉斯罰金，這也是歐洲有史以來最大的反拖拉斯罰金。
歐盟聲稱軟體巨人已過度行使其 Windows 軟體統治，而把競爭者封鎖在市場外。它命令微軟公司出售不含媒體播放器的軟體，並強迫它與其他伺服器軟體競爭者分享技術，使那些競爭者的產品可以與 Windows 為作業軟體的電腦進行更好的訊息交流。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
2022年5月澳門終審法院審結一宗涉及中國大陸家喻戶曉的涼茶品牌「王老吉」商標的爭議案，裁定兩個與「王老吉」有關商標的權利人（下稱失效商標之權利人）「未認真」使用商標，故宣告有關註冊失效。 查澳門有關商標失效之法規為《工業產權法律制度》第 231條第1項b款：「一、商標之註冊在下列情況下失效：b) 連續三年未認真使用商標」。而失效商標之權利人主張延展商標專用期限，應認為有認真使用商標，但最後終審法院認為延展商標專用期限不算是認真使用商標，而宣布其註冊商標失效。終審法院也引述歐盟法院判決輔助其判斷，指出關於商標認真使用的主要宗旨為以下： (1)認真使用：本案判決指出「如果說某個已註冊商標的權利人有“權利”對商標進行（排他性的）使用，那麼他同時也負有使用該商標的義務」，因此，商標認真使用指的是權利人必須確實將註冊商標使用在註冊的商品或服務上，達到商標向消費者（或稱公眾）指明某商品與服務來源的法律功能後，始能認定其為認真使用。（歐盟法院亦肯認之，認為認真使用指的是符合商標作為其註冊「產品或服務的來源識別」這一個主要功能）。 (2)未認真使用：本案判決特別指出，如果僅僅是基於阻擋他人使用該商標的「投機性目的」而註冊商標，卻未對公眾使用或僅為象徵性的使用（如非向公眾銷售的內部使用 又本文亦觀察到本案失效商標的權利人非中國知名涼茶「王老吉」所屬的廣州醫藥集團有限公司，若終審法院最後未做出商標失效的判決，將可能影響廣州醫藥集團有限公司在澳門市場拓展「王老吉」品牌。因此企業若要避免此類商標搶註風險，應事前在品牌拓展規劃時期同步做好「商標布局」規劃。否則，只能透過事後向商標專責機關「即時主張救濟」，如：以「商標未使用」主張申請廢止該商標。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
美國國家標準暨技術研究院規劃建立「人工智慧風險管理框架」，並徵詢公眾對於該框架之意見美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險，於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF）之規畫並徵詢公眾意見，截止日為9月15日，並預計於10月發布正式報告。 依照NIST說明，公眾所建議之人工智慧風險管理框架，可促進人工智慧之可信賴性，其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」（accuracy）、「可解釋性」（explainability）、「偏見」（bias）等議題。此外，上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。 依現有公眾意見徵詢結果，其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期，必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之，當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時，如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費，將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者，從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民，故在設計系統時，應從預先設定之假設事實反面（counter-factual）思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題（例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」）。惟進行上述驗證需要大量社會資料，因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制，使這些社會資料可以被蒐集、使用。 此外，亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標，以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速，未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現，故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。 最後，目前也有許多徵詢意見指出，許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之，當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性，則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」（audit logs），惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料，因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標，為未來應持續關注之議題。