UFC的起訴 Justin.tv侵害著作權及商標權
UFC (Ultimate Fighting Championship)極限格鬥錦標賽的擁有人Zuffa LLC起訴Justin.tv侵害著作權及商標權。根據法院的訴狀文件中，2010年10月23日的UFC121賽事有超過5萬人從Justin.tv中觀看現場直播，Zuffa花錢僱用第三人從網站中移除將近200個未經授權的UFC121賽事。
Zuffa LLC宣稱起訴的原因是因為UFC付費觀看現場直播的內容被非法上傳在Justin.tv上的情形十分猖獗，而且Zuffa花了近乎兩年的時間試圖給予Justin. tv多次的機會，鼓勵Justin. tv預防或限制非法下載等等的侵權活動。Zuffa LLC的律師表示「遺憾地，Justin. tv對於大量線上侵權行為視而不見，我們相信Justin. tv實際上是想要引誘他們的使用者去做著作權侵害的行為，因此， Zuffa沒有選擇只能向法院提出訴訟。」
Zuffa的UFC賽事的內容僅提供給付費者，UFC每年提供付費觀看內容給有線電視或是衛星電視，並且在2009年獲得了將近美金3500萬的收益，一般影像收費44.95美元(高畫質影像收費54.95美元)。UFC 法律顧問表示目前取得線上授權的會員，像是UFC.com、Yahoo等等，都是收費44.95美元，這項費用是依據與DirecTV和DISH Network合約中約定的定價，價格不能下降，所有通路包含提供折扣價的通路都是違法的。
陳依婷
法務專員 編譯整理
Citizen，2011年01月21日，http://tucsoncitizen.com/usa-today-sports/2011/01/21/ufc-sues-justin-tv-over-video-streams/，最後瀏覽日：2011年1月24日。
REEL，2011年01月21日，http://www.reelseo.com/ufc-sues-ustream-justintv-live-streaming-copyright-infringement/#，最後瀏覽日：2011年1月24日。
網路搜尋引擎龍頭Google靠其所提供的關鍵字搜尋服務在廣告市場上已獲取一定之利潤，惟此種服務並沒有獲得全球各地品牌持有人的認同，因此而向Google提起訴訟者，亦所在多有；然而，針對關鍵字廣告的訴訟，Google在歐盟法院的判決中很有機會取得初步的勝利。 所謂關鍵字廣告，係指廣告主使用此項服務時，得以自行命名「引發曝光」的關鍵字（Keyword Triggers），該關鍵字可設定為品牌之名稱，亦即當一般民眾使用搜尋功能，輸入特定品牌名稱作為關鍵字時，搜尋結果就會出現當初命名該關鍵字的廣告主網站訊息，只是同樣的關鍵字也有可能為競爭對手甚或商品仿冒者所使用；換言之，民眾輸入特定品牌名稱並點擊「搜尋」之後，搜尋結果將有可能同時出現品牌持有人、競爭對手，或是仿冒者三種不同角色。從而包含Louis Vuitton在內的歐洲知名精品商，相繼以此理由向Google提起訴訟，強調該項服務使廣告主不需經商標權人允許即可使用其商標，Google係已侵害其商標權。 對此，歐盟法院顧問卻認為，廣告主選擇特定關鍵字之後並非直接產生商品販售或是服務提供的行為，亦即使用關鍵字搜尋本身並不會造成商標的侵害或淡化，真正使其權利受損者，乃係廣告主所提供令人混淆的廣告內容。故Google所提供的關鍵字廣告服務，雖未對品牌名稱設下限制，惟「自由選取品牌名稱為關鍵字」一事，並不會侵害品牌持有人之商標權；但需注意者是，經由關鍵字產生的廣告內容中，如果品牌持有人得以舉證該內容已侵害其商標時，Google仍可能負有侵害責任。 歐盟法院顧問之見解雖然並非具有實質的拘束力，但約莫八成的案件顯示，歐盟法院多數將會採納顧問的意見。上述案件將有可能在11月份做出正式判決，令人拭目以待。
首例中國大陸地方自主創新法規─廣東省自主創新條例公布中國大陸政府在《國民經濟和社會發展第十二個五年規劃綱要》，以及《國家中長期科學技術發展規劃綱要》中揭示繼續增強自主創新能力，進而推動中國大陸科技進步以及經濟發展。上述指導性的綱要落實到中國大陸立法層面，可從《科學技術進步法》第25條規定「政府必須優先採購自主創新產品」等類似的條文中發現這樣的精神。 2011年11月30日由廣東省第11屆人民代表大會所通過的《廣東省自主創新條例》，即是在這樣的立法背景下所訂定。該條例具體規定「自主創新」之定義、自主創新產業的人才培育措施、自主創新產業的財政性資金補助措施，以及鼓勵研究成果轉化與產業化之措施等，並分別設立專章予以規定。其中特別值得注意者，乃是該條例第18條明文鼓勵自主創新產業與澳門、香港，以及臺灣的企業、大學、研發單位合作科技研發，並建立科學技術創新平臺。 過去中國科研相關政策綱要中雖不乏有鼓勵兩岸產學研合作的宣示，但於法律條文位階中明文鼓勵「台灣參與中國大陸自主創新科技研發」卻還是首見，大幅提高了未來台灣產學研界主動參與大陸地區科技研發的可能性。由於中國大陸在立法特色上，通常係由地方法規率先就特定事務進行規範，爾後政府若認為有以中央法律位階作統一規範時，始進一步訂定法律或中央機關部門規章，因此本條例之制定是否會對於其他中國科研創新法制帶來拋磚引玉之效，頗值得觀察
美國商品期貨交易委員會發布《自願碳額度衍生性金融商品上市指引》，闡述交易所上架自願碳額度衍生性金融商品時所應考量之因素.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 美國商品期貨交易委員會（Commodity Futures Trading Commission, CFTC）於2024年10月15日發布《自願碳額度衍生性金融商品上市指引》（Commission Guidance Regarding the Listing of Voluntary Carbon Credit Derivative Contracts），闡述交易所上架自願碳額度衍生性金融商品時所應考量之因素，旨在推動仍處於發展階段的自願碳額度商品之標準化，以強化其透明度與流動性。本指引認為，決定進行上市交易前應先行考量下列因素： 1.透明度（Transparency）：契約應公開碳額度方案（crediting program）與所認證減量專案活動之相關資訊。 2.外加性（Additionality）：若無碳額度構成誘因，則其所代表之碳減量或移除將無從發生。 3.永久性與應對反轉風險（Permanence and Accounting for the Risk of Reversal）：碳額度方案所核發之碳額度若遭撤銷，應具有充足緩衝儲備（buffer reserve）以替換品質相當之碳額度。 4.穩健量化（Robust Quantification）：量化方法應穩健、保守且透明，以確保核發碳額度數量準確反映減排或移除量。 5.治理（Governance）：碳額度方案應具備公開治理框架以建構獨立性、透明度及問責制度。 6.追蹤與避免重複計算（Tracking and No Double Counting）：碳額度方案應追蹤碳額度之核發、轉讓及註銷，並確保已註銷額度不會再被使用而導致減排或移除量重複計算。 7.第三方確證及查證（Third-Party Validation and Verification）：契約應明確記載第三方確證及查證程序，以確保碳額度實物交割符合品質要求，並與自願碳市場最新標準一致。
日本發布新版之農業資料利用推動報告，並透過資料交換及利用機制確保資料共享及協作日本農林水產省於2025年9月在智慧農業網站上發布新版之農業資料利用推動（下稱報告），其內容包含2025年通過閣議決定之食材、農業、農村基本計畫，並指出為確保農業數位資料與人工智慧（下稱AI）之間的串聯應用，農業資料合作基礎平台（下稱WAGRI）的建立與資料協作、共有、提供功能是其不可或缺的要素。 報告指出，透過各式農業數位資料的蒐集與整合，諸如過往作物收成量資料、市場價格資料、土壤資料、農地資料、氣象資料等，並經過統合及分析後，可以達到提升作業效率及收益、減少勞動作業時間與器材損耗，以及降低環境負荷之效果。截至2025年9月為止，WAGRI網站上已提供高達223種農業數位資料相關的API，供農業領域從業者介接運用，並作為未來開發農業領域基礎AI模型的前置準備。 此外，報告亦指出WAGRI已於日本全國範圍內蒐集大量的農業數位資料，用以開發農業領域之基礎AI模型，並預計於2026年在WAGRI網站上提供基礎AI模型服務。未來農業領域從業者可透過WAGRI網站提供之基礎AI模型服務，輔以自身之農業數位資料，建立符合自身農業場域特性之特化型AI模型。 然而，報告亦指出不論是農業數位資料的API介接運用，還是將農業數位資料用以開發基礎AI模型，農業數位資料之法制配套仍需整備。因此，除了資料權屬等關係釐清外，報告特別提出於AI開發應用、資料共享之模式下，尚須建立「涵蓋資料整體生命週期之資料交換及利用機制」，包含資料對外公開之選擇權、資料提供之事前同意權、資料安全管理對策，以及資料刪除請求權等範圍，以確保農業數位資料在利用前的安心共享與協作。 我國政府如欲於農業領域發展基本AI模型，除應於全國範圍內蒐集大量之農業領域數位資料外，亦應建立串聯資料整體生命週期之資料交換及利用機制，以降低農業數位資料之間的協作風險。 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）