OFCOM將重新檢討商業廣播電視節目贊助規定
現行的廣播電視規則禁止特定類型的節目接受贊助，例如新聞和時事節目不得接受贊助，也禁止特定種類之商品或服務廠商贊助特定節目，例如禁止酒商贊助兒童節目。
OFCOM表示將修酌現行規定，放寬節目/頻道贊助之規定，惟在兼顧節目編輯權以及兒童閱聽人之收視權益的考量下，將訂定相關的節目/頻道贊助限制，包括
1.必須使閱聽人知道節目有接受贊助，贊助廠商之資訊必須與節目和廣告內容所有區隔。
2.頻道贊助廠商之資訊不得出現於禁止接受贊助之節目內容中或播放時間之前、後。
3.贊助廠商資訊之呈現不得過於明顯。
4.節目頻道不得以贊助廠商之名稱命名。
美國聯邦巡迴上訴法院在2009年底於The Forest Group Inc. v. Bon Tool Co. 一案中將美國專利法35 U.S.C. § 292中關於不實專利標示(false patent marking)的懲罰金計算方式認定為罰金之計算是以每一個標示錯誤專利資訊的產品為基礎。美國專利法35 U.S.C. § 292中要求法院對專利資訊標示不實或錯誤之產品或包裝處以最高美金$500的罰金。在此案之前，許多地方法院將35 U.S.C. § 292解釋為罰金之計算是以每一次被告”決定”將產品標示不實專利資訊為基礎 (single penalty for each “decision” to falsely mark products)，不論此決定是包含一個或一整批產品。在本案中，聯邦巡迴上訴法院同意地方法院的看法認定被告Forest Group意圖藉不實專利標示企圖欺騙大眾但撤銷地方法院將罰金定為$500之判定，而將目前專利法35 U.S.C. § 292 解釋為罰金是以”每一個”標示錯誤專利資訊的產品為基礎 (penalty for false marking on a per article basis)。 為了防範日後因此案罰金計算方式而造成所謂”標示流氓”(marking trolls) 之興起，聯邦法院於其判決中特別說明其解釋並非要求法院必須將每一標示錯誤專利資訊的產品處以$500美元的罰金。因法條中之罰金是以美金$500為上限，法院有權利權衡各案例背景決定罰款金額。例如，針對大量製造但價錢低廉的產品， 法院可對每一個產品處以極少的罰金。 The Forest Group 一案是美國聯邦巡迴上訴法院第一次針對不實專利標示之罰金提出解釋，直得關注其後續引發反應。廠商也應重新檢視其產品專利標示是否有不實或錯誤之狀況以避免被控標示不實專利資訊而被處以罰款。
美國尋求ITC調查營業秘密盜用案件逐年增加近年來透過美國國際貿易委員會（International Trade Commission，簡稱ITC）調查營業秘密盜用的案件逐年增加，從2018 年僅有2件到2021年已增加至9件，此現象可能與疫情期間大量員工離職流動有關，預期2022年會有更多員工流動的情況，也將使企業面臨更大的營業秘密盜用風險。 雖然過往熟知ITC是專利糾紛的戰場，但ITC對於構成營業秘密盜用的「不公平行為」也有管轄權。尋求ITC營業秘密盜用調查和傳統聯邦或州法院訴訟相比的好處包括：(1) ITC可管轄在發生在美國以外的營業秘密盜用行為、(2) ITC調查時間短，平均在15-18個月會做出處置、(3) 向ITC尋求救濟時間未有限制，聯邦或州法院則會要求在發現或應該發現營業秘密盜用行為起3-5年內應提出。 若ITC對於營業秘密盜用調查成立，請求人可取得排除令（exclusion order）禁止因盜用營業秘密產生的商品進入美國，也可取得制止令（cease-and-desist order）停止已在美國的被訴產品銷售。雖然ITC不能提供金錢賠償，但企業可同時向聯邦或州法院提出訴訟請求金錢賠償，且與專利案件不同，ITC關於營業秘密調查的勝利對於尋求金錢賠償的地方法院訴訟具有排他性影響（preclusive effect）。 因此，當面臨營業秘密盜用者不在美國或需要在短時間取得調查結果的情況，尋求ITC營業秘密盜用調查對企業會是有利的做法。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）」
日本經濟產業省發布《運用AI民事責任之解釋適用指引》，促進AI普及運用日本經濟產業省於2026年4月9日發布運用AI民事責任之解釋適用指引（AI利活用における民事責任の解釈適用に関する手引き），旨在闡明AI開發、提供及使用過程中造成損害之民事責任分配，提升責任可預見性，促進AI普及運用。 指引依據現行規範與判例歸納運用AI的民事責任，並針對AI運用型態進行分類，提出民事責任解釋適用之建議方向。具體分類與建議方向如下： 1.輔助與支援型AI：指AI僅作為判斷之輔助或支援，最終仍須由人類介入判斷或行動的AI類型。AI使用者是否使用AI，並不影響AI使用者應負之注意義務，AI使用者仍須在具體情況下做出適當判斷與行動。在由AI使用者自行負責判斷AI輸出內容是否適當的前提下，AI開發者與AI提供者仍須說明AI性能限制與重大風險，並對AI使用者難以預見的風險，採取相應設計措施。 2.依賴與代替型AI：指設計本身就預期用AI取代人類判斷或行動，並且在使用時以AI輸出結果作為主要依據的AI類型。使用依賴與代替型AI時，AI使用者的注意義務已從做出適當判斷與行動，轉變為確保AI系統能被妥善管理與運作。AI開發者與AI提供者則須維持AI的精準度與安全性，對AI於合理可行的範圍內採取相對應的安全與風險控制設計，並向AI使用者進行相關說明。
歐盟人工智慧辦公室發布「通用人工智慧實踐守則」草案，更進一步闡釋《人工智慧法》之監管規範.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} 歐盟人工智慧辦公室（European AI Office）於2024 年 11 月 14 日發布「通用人工智慧實踐守則」（General-Purpose AI Code of Practice）草案，針對《人工智慧法》（Artificial Intelligence Act, AIA）當中有關通用人工智慧（General Purpose Artificial Intelligence, GPAI）之部分，更進一步闡釋相關規範。 本實踐守則草案主要分為4大部分，分別簡介如下： （1）緒論：描述本守則之4個基本目標，包含協助GPAI模型提供者履行義務、促進理解人工智慧價值鏈（value chain）、妥適保障智慧財產權、有效評估且緩解系統性風險（systemic risks）。 （2）GPAI模型提供者：有鑒於GPAI模型對於下游系統而言相當重要，此部分針對模型提供者訂定具體責任。不僅要求其提供訓練資料、模型架構、測試程序等說明文件，亦要求制定政策以規範模型用途防止濫用。另於智慧財產權方面，則要求GPAI模型提供者遵守「歐盟數位單一市場著作權指令」（Directive 2019/790/EC）之規定。 （3）系統性風險分類法（taxonomy）：此部分定義GPAI模型之多種風險類別，諸如可能造成攻擊之資訊安全風險、影響民主之虛假資訊、特定族群之歧視、超出預期應用範圍之失控情形。 （4）高風險GPAI模型提供者：為防範系統性風險之危害，針對高風險GPAI模型提供者，本守則對其設立更高標準之義務。例如要求其於GPAI模型完整生命週期內持續評估風險並設計緩解措施。 本守則發布之次週，近千名利害關係人、歐盟成員國代表、國際觀察員即展開討論，透過參考此等回饋意見，預計將於2025年5月確定最終版本。