韓國特許廳推動「技術公開網路服務」，公開技術達到防禦性功能且促進公眾利用
韓國特許廳自2000年12月開始提供「技術公開網路服務」，透過此網站服務，研究人員可將其研發的技術公開、並登載在韓國特許廳的技術公開網站，藉以取得具公信力的公開日期。假若網站上公開的技術與先申請專利的其他技術相似，但其公開日期較早，那麼網站上公開的技術會被認為他人申請專利時的先前技術(prior art)，他人就無法取得專利權。此一服務的目的在於希望企業或個人的研究開發成果可防止他人以相同或類似的技術申請專利，作為一種防禦手段。另公開的研發成果也可提供公眾免費使用，進而促進整體產業的發展。
為改善「技術公開網路服務」，增加使用上之便利性，韓國特許廳2011年10月起推出新的「技術公開網路服務」系統，規定必須載明公開的必要記載項目(包括標題、相關領域、目的、技術組成內容)，以利其他人得以簡便地了解被公開的技術內容。利用人可到韓國特許廳建置之「專利資訊檢索服務(Korea Intellectual Property Rights Information Service, KIPRIS) 」網站進行檢索，搜尋所需之技術內容。
研發者可以將自己的發明想法公開，防止他人就同一或類似技術申請專利；同時任何人皆可查詢利用已經公開的技術，避免重複研發，也可讓業界掌握技術發展的最新動向，以促進技術之活用。
在一片低迷的全球經濟成長中，2015年11月11日世界智慧財產權組織（WIPO），公布了最新的「世界智慧財產報告：突破創新與經濟成長（ World Intellectual Property Report: Breakthrough Innovation and Economic Growth）」，探討知識產權的角色與創新及經濟成長之關連，並鎖定在突破性創新之影響。該報告除討論具代表性歷史創新技術，另也探討當今具有潛在突破性發展之創新技術，同時敦促各國政府及企業，應增加此三領域創新技術相關之投資。 在過去300年來的創新技術發展，已經觸及人類活動的各個層面，並改變了世界的經濟結構。依據2015年WIPO報告，顯示出三領域歷史創新技術如何觸發當時新的企業活動：即飛機、抗生素和半導體。該報告考量到創新驅動成長及未來展望，另探究了三領域具有潛在突破性發展之當今技術：即3D列印、奈米和機器人技術。調查報告也顯示，日本和美國正帶領著一小群國家，推動此三領域創新技術進行突破研究，正因此三領域前瞻技術，掌握著推動未來經濟增長之潛力。 朝向工業化發展的新興中等收入國家中國大陸，自2005年以來在3D列印和機器人領域的專利申請量占全球四分之一以上，為全球國家中比率最高；在奈米技術方面，中國大陸專利申請人占全球近15%，是第3大申請國，但與其他資深創新國家不同的是，中國大陸的大學和公立研究機構申請案所占比例相當高。 WIPO報告強調，創新生態系統的成功要素有三：政府資助科學技術研究，並協助具前景技術從實驗室走到商品化階段；透過充滿活力的金融市場和健全的法規，以及鼓勵企業創新來加強市場競爭力；促進公、私部門創新單位的連結溝通流暢。 該報告亦說明大學和公立研究機構與創新如何日形密切，和傳統飛機、抗生素和半導體領域相較，學研機構在3D列印、奈米技術和機器人領域的專利申請所占比例較高，尤其是在奈米技術領域，全球的學術機構申請人約占四分之一。另外著作權在技術創新也變得更加常見且緊密相關，包括電腦軟體納入著作權保護標的，及3D物品設計和電腦IC晶片設計等的任何形式數位表達之保護。 WIPO「世界智慧財產報告」每兩年發行一次，每期的重點放在不同的IP領域新趨勢，先前的報告已探討「品牌在全球市場的角色（the role that brands play in a global marketplace）」及「不斷變化的創新（the changing face of innovatio）」。
美國參議院提出促進生技學名藥競爭法案生技藥品是植基於活體生物的原理所開發出來的治療藥品，自第一批生技藥品上市以來，其專利在最近幾年已陸續到期，因此生技業者對於推出這些生物製品的學名藥版本（generic versions of biologics，以下簡稱生技學名藥），躍躍欲試。然而，美國當前的學名藥法規—藥品價格競爭及專利回復法（Drug Price Competition and Patent Restoration Act, 又名Hatch-Waxman Act, HWA），乃是針對化學藥品的學名藥版本所制定的法規，此類學名藥與生技學名藥並不相同，因此既有的學名藥法規並不能適用於生技學名藥，生技業者無不引頸企盼政府部門通過新的法規，以使生技學名藥儘速上市。 美國參議院最近提出一項生技學名藥法案—生技製品價格競爭與創新法（Biologics Price Competition and Innovation Act, BPCIA），一如HWA，BPCIA的內容也呈現出各種利益折衝的色彩，法案一方面賦予FDA對生技學名藥進行審核的新權限，並藉由減少臨床試驗之進行，加速生技學名藥的上市；另一方面，為避免低價的生技學名藥會對品牌藥的銷售產生衝擊，法案也有針對生技研發公司的研發誘因設計，以鼓勵其持續投入資金，開發更多的生技治療藥品。未來生技學名藥廠需要配合FDA所規劃的風險管理計劃（該計劃的相關立法目前尚待眾議院審議），故生技學名藥廠於其生技學名藥上市後，仍有進行臨床試驗之義務。 法案中最具爭議的條文在於，究竟應給予生技研發公司多長的銷售獨家銷售權（market exclusivity），始得允許生技學名藥廠加入市場競爭，生技研發公司與生技學名藥廠對此的歧見甚大，前者主張十四年，後者則認為五年的時間已足，目前法案訂為十二年。另一個不易處理的議題，則是藥師如何處理此類的生技學名藥，根據目前的法案內容，未來藥師亦可不經徵詢醫師而以生技學名藥代替之。
美國聯邦最高法院判決PTAB就IPR申請是否逾期不立案之決定不得上訴依據美國專利法第314（d）條，美國專利商標局（USPTO）作成多方複審程序（Inter Partes Review, IPR）是否立案（institute）之決定，不得上訴。美國聯邦最高法院於2020年4月20日針對Thryv, Inc. v. Click-to-Call Technologies, LP, et al.一案作成判決，認定USPTO下轄之專利審理暨訴願委員會（Patent Trial and Appeal Board, PTAB）依據美國專利法第315（b）條判斷IPR申請是否逾期不立案之決定，同樣屬於第314（d）條不得上訴之決定。 本案源自2012年Click-to-Call公司就其所有的第5,818,836號美國專利（以下簡稱836號專利）向Thryv公司的前身Ingenio, LLC.提起的專利侵權訴訟，Ingenio公司隨即在收到訴狀後一年內針對836號專利向PTAB提出IPR申請，PTAB認定Ingenio公司的申請並未逾期而立案IPR，並最終做成836號專利無效之決定。Click-to-Call公司不服，認為836號專利之侵權訴訟早在2001年即被提起，即便後因雙方和解而撤回，Ingenio公司的IPR申請早已逾越第315（b）條所規定應於被訴後一年內提出IPR申請之期限，進而對PTAB認定本案申請並未逾期而立案的決定提起上訴。 本案前於2018年經聯邦巡迴上訴法院（CAFC）作成判決，認為PTAB依據第315（b）條認定本案尚未逾期而立案IPR之決定為可上訴，並進而認為即便本案曾經起訴後旋即撤回，當時送達之訴狀仍可觸發IPR申請期限的起算，IPR申請期限應以訴狀是否送達（served with the complaint）為準，與訴訟後續是否撤回無關，PTAB就該訴訟經撤回而認定期限未起算並立案IPR之決定，顯然增加法律所無之規定。 不過在聯邦最高法院的判決中，以7票對2票推翻了聯邦巡迴上訴法院的見解，聯邦最高法院引用Cuozzo Speed Technologies, LLC v. Lee一案的見解，認為依據第314（d）條是否立案IPR之決定為不可上訴，係立法者有意設計，使USPTO得以自我檢視並有效清除不良專利。而第315（b）條的立法本意為減少訴訟與IPR程序重疊的資源浪費，若允許對是否立案之決定上訴顯然無益於本條立法目的之達成。因此聯邦最高法院撤銷聯邦巡迴上訴法院的判決並以無上訴管轄權為由駁回Click-to-Call公司之上訴。
金融穩定委員會報告指出金融領域採用AI之模型、資料品質與治理風險.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} 金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告，探討人工智慧（Artificial Intelligence, AI）在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響，分析相關風險並提出建議。 報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處，但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性（Vulnerability），進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括：「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」，以及「模型風險、資料品質和治理」。 在模型風險、資料品質與治理中，廣泛應用AI可能導致模型風險上升，因某些模型難以驗證、監控及修正，且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外，在大型語言模型（Large Language Model, LLM），大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性，使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型（Pre-trained Model）中，金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉，進一步增加管理難度。 若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源，模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰，包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。 報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測，評估現行金融政策框架是否充分，並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形，並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外，主管機關可考慮利用監督科技（SupTech）及監管科技（RegTech）等AI驅動工具強化監管效能，以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。