L'oreal v. eBay：歐盟法院判決網路平台交易業者應負商標侵權責任
有關在網路販售仿冒品所透過之網路交易平台業者是否應負法律責任之問題，歐盟法院（Court of Justice of the European Union）於2011年7月12日針對L’oreal v. eBay案作出判決，認為如eBay之網路交易平台業者應為平台使用者之商標侵權行為負責。
國際知名化妝品品牌L’oreal 於2007年對eBay提出多項商標侵權之控訴，L’oreal認為eBay沒有適當的管控阻止其交易平台使用者之商標侵權行為，其包括在交易平台上販售仿冒品及非賣品，進行平行輸入販售非給歐盟市場流通之商品給位在歐盟會員國之人，以及購買網路關鍵字廣告協助交易平台使用者找到仿冒L’oreal品牌之商品，但eBay認為其適用歐盟電子商務指令（EU E-Commerce Directive）下之有關網路服務業者之免責條款。
歐盟法院之判決認為，網路交易平台業者若有扮演主動的角色，對仿冒商品之販售資料有掌控或知曉，則歐盟電子商務指令之免責條款應不適用，另外，若網路平台交易業者雖然沒有扮演主動的角色，但知道在其交易平台有商標侵權之販售行為但並沒有採取任何阻止行動，則網路平台業者也無法享有上述之免責權。同時，歐盟法院也認為各國法院應可以要求網路交易平台業者採取動作停止及防止交易平台使用者之侵權行為。
美國眾議院今年（2013）12月5日通過創新法案（The Innovation Act of 2013，H.R. 3309），主要目的在於填補美國發明法（Leahy-Smith America Invents Act，AIA）對於遏止專利濫訟之不足。創新法案中達成立法目標之核心手段主要有以下五個方向。 1.限縮提訴要件，要求提起專利訴訟，必須說明遭侵權之商品以及遭侵權之情形，特別是針對專利侵權之因果關係的說明，以不實施專利主體（Non-practice Patents Entity，NPE）不生產製造專利產品之特性遏止其專利濫訟。 2.訴訟費用的轉移，將相關成本轉移至敗訴方，並加諸合理之賠償費用。直接以訴訟成本之轉嫁來影響訴訟意願，然而此舉是否造成真正之專利所有者保護自身專利之障礙仍須觀察個案。 3.延遲證據開示，避免證據開示過早影響判決之結果。 4.要求專利所有者持續針對所有之專利進行資訊更新，使專利所有權透明化，以揭露NPE藉由空殼公司進行濫訟之行為。 5.創新法案另試圖使專利產品之實際製造商代替消費者面對專利侵權時相關產品之訴訟。 而眾議院通過創新法案的同時，參議院也有相類似的平行立法提案，稱為專利透明化與改進法案（The Patent Transparency and Improvement Act of 2013，S. 1720）。比較參眾兩院之法案版本後，可以發現兩者立法目的以及採取的手段均類似，主要都集中在於資訊的透明化以及訴訟成本的轉嫁，試圖藉由除去專利訴訟有利可圖的情形遏止專利濫訟的現象，但是參議院版本之法案是否真的能夠達到遏止專利濫訟之情形受到各界更多的爭議。
英國發布人工智慧網路資安實務守則英國政府於2025年1月31日發布「人工智慧網路資安實務守則」（Code of Practice for the Cyber Security of AI，以下簡稱「實務守則」），目的是提供人工智慧（AI）系統的網路資安指引。該實務守則為英國參考國際上主要標準、規範後所訂定之自願性指引，以期降低人工智慧所面臨的網路資安風險，並促使人工智慧系統開發者與供應商落實基本的資安措施，以確保人工智慧系統的安性和可靠性。 由於人工智慧系統在功能與運作模式上與傳統網路架構及軟體有明顯的不同，因此產生新的資安風險，主要包含以下： 1. 資料投毒（Data Poisoning）：在AI系統的訓練資料中蓄意加入有害或錯誤的資料，影響模型訓練結果，導致人工智慧系統產出錯誤推論或決策。 2. 模型混淆（Model Obfuscation）：攻擊者有意識地隱藏或掩飾AI模型的內部運作特徵與行為，以增加系統漏洞、引發混亂或防礙資安管理，可能導致AI系統的安全性與穩定性受損。 3. 輸入間接指令（Indirect Prompt Injection）：藉由輸入經精心設計的指令，使人工智慧系統的產出未預期、錯誤或是有害的結果。 為了提升實務守則可操作性，實務守則涵蓋了人工智慧生命週期的各階段，並針對相關角色提出指導。角色界定如下： 1. 人工智慧系統開發者（Developers）：負責設計和建立人工智慧系統的個人或組織。 2. 人工智慧系統供應鏈（Supply chain）：涵蓋人工智慧系統開發、部署、營運過程中的的所有相關個人和組織。 實務守則希望上述角色能夠參考以下資安原則，以確保人工智慧系統的安全性與可靠性： 1. 風險評估（Risk Assessment）：識別、分析和減輕人工智慧系統安全性或功能的潛在威脅的過程。 2. 資料管理（Data management）：確保AI系統整個資料生命週期中的資料安全及有效利用，並採取完善管理措施。 3. 模型安全（Model Security）：在模型訓練、部署和使用階段，均應符合當時的技術安全標準。 4. 供應鏈安全（Supply chain security）：確保AI系統供應鏈中所有利益相關方落實適當的安全措施。 「人工智慧網路資安實務守則」藉由清晰且全面的指導方針，期望各角色能有效落實AI系統安全管控，促進人工智慧技術在網路環境中的安全性與穩健發展。
英國展開「碳排放交易框架」修正意見徵集，擬將溫室氣體移除技術納入現行機制英格蘭、蘇格蘭、威爾斯政府，以及北愛爾蘭農業、環境和鄉村事務部於2024年5月23日共同提出「溫室氣體移除納入碳交易框架」（Integrating Greenhouse Gas Removals in the UK Emissions Trading Scheme）聯合諮詢文件，擬將「溫室氣體移除」（Greenhouse Gas Removals, GGRs）技術納入現行英國碳排放交易體系。GGRs係指主動將大氣中的溫室氣體移除之方法，又稱「二氧化碳移除」（Carbon Dioxide Removal, CDR）、「負碳技術」（Negative Emission Technologies, NETs），此類技術被認為能協助「難減排產業」減少排放。 此次意見徵集主要針對以下四大面向： 1.基本原則：將GGRs整合進UK ETS，須以維持減碳誘因、確保市場誠信、創造長期有效率的碳權交易市場、環境友善、具備可操作性、最小干預性、未來靈活性保障、考量財務影響等原則為基本前提。 2.總量管制：UK ETS於納入GGRs後，預計仍將維持當前總量上限，以避免實質上增加企業的排放容許量。 3.配額發給：GGRs能獲得的配額，擬採取「事後發給」的方式，於移除完成並經過驗證後，才發給配額，以維持交易市場的可信性。 4.市場整合：英國目前暫不考慮建立獨立的溫室氣體移除交易市場，擬將GGRs完全整合進既有的UK ETS中，並透過總量及需求控制或免費配額等措施調節市場供需，穩定並促進市場發展。 英國政府相信，透過將GGRs納入現行UK ETS中，可以增加企業對於碳移除之需求，提高負碳技術的投資誘因，進而持續對於淨零排放的目標有所貢獻。