英國上訴法院法官對軟體專利之必要性表示懷疑
軟體專利存在的必要性一直受到以「自由資訊基礎建設基金會」（the Foundation for a Free Information Infrastructure，簡稱FFII）為首之社會運動團體之懷疑，但截至目前為止仍極少有針對此一爭議的研究。歐洲委員會為此補助一個「以法律、技術與經濟層面切入探討軟體專利對創新之影響」的研究計畫，惟該計畫需待2007 年方能有所成果。無獨有偶，歐洲議會於2005年7月駁回「軟體專利指令」（全名：the directive on the patentability of computer-implemented inventions，俗稱software patent directive），理由是，該指令之通過將造成歐洲軟體專利與美國一樣過度氾濫的窘境。
中國大陸國務院法制辦公室前於2015年10月10日在網站上公告，有關其交通運輸部就《網路預約出租汽車經營服務管理暫行辦法（徵求意見稿）》對外徵求意見至同年11月9日止。該暫行辦法係因應利用網路建構服務平台，並提供非傳統之職業駕駛或營業車輛的運輸服務類型，如Uber等。 由前述公開資料觀之，中國大陸預計對Uber或相關業者，只要符合從事網路預約出租汽車經營服務，即納入交通運輸主管部門之管制範圍。且依提供服務類型不同，區分為網路預約出租汽車經營服務（指平台）、及網路預約出租汽車經營者（實際提供服務之業者）二大類，並分別進行管理，如不得提供類似計程車之巡遊載客。 此外，依目前規劃，國務院交通運輸主管部門（指交通運輸部）負責指導全國網路預約出租汽車管理工作，而縣級以上的人民政府，其交通運輸主管部門（如地方交通委員會或交通局）須實施網路預約出租汽車管理。如要求縣級以上之主管機關應建立監管平台及進行監督管理，如定期公開車輛、駕駛人及乘客評價等資訊外，網路預約出租汽車經營服務之平台及相關業者依該暫行辦法規定須取得「道路運輸經營許可證」，而從事該運輸服務所使用之車輛除限7人座以下，並應登記為出租客運、安裝衛星定位及報警裝置等，且須有「道路運輸證」。 另該暫行辦法不適用於對原屬巡遊出租汽車使用電信、互聯網等方式為乘客提供服務，及不以營利為目的之共乘，如通勤或節假日私人小客車合乘等類型。
歐盟國家推動智慧防救災下之資料開放、運用與傳遞法制政策研析 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。
日本發布Startup交易習慣之現況調查報告最終版，統整新創事業實務上遭遇不公平競爭行為之態樣日本公平交易委員會於2020年11月27日發布「Startup交易習慣之現況調查報告最終版」（スタートアップの取引慣行に関する実態調査について最終報告），主旨為揭露其國內新創事業於交易市場遭遇不公平競爭行為的調查結果。本報告的作成目的，係基於新創事業發展具備推動創新、活絡國內經濟之潛力，故針對各類型新創事業在參與市場交易時，有無因其與相對人間的不對等地位（因需仰賴相對人提供資金或資源），遭遇不公平競爭的情況進行調查。同時，本報告所公布的調查結果，將會作為未來訂定新創事業與合作廠商間契約指引的參考依據，以圖從制度面改善新創事業參與市場的競爭環境。 本報告書所調查的交易態樣，聚焦於容易出現不公平競爭行為的契約或競爭關係，並分別整理主要的行為態樣如下：（1）新創事業與合作廠商間之契約：要求新創事業揭露營業秘密、約定對合作廠商有利的保密協議條款、無償進行概念驗證（Proof of Concept）、無償提供授權、於共同研究契約中約定智財權僅歸屬合作廠商、延遲給付報酬予新創事業等；（2）新創事業與出資者間之契約：要求新創事業揭露營業秘密、負擔出資者外包業務予第三人之費用、購買不必要的商品或服務、提供片面優惠待遇、限制新創事業的交易對象等；（3）新創事業與其他競爭廠商間之關係：競爭廠商要求交易相對人不得向與其存在競爭關係之新創事業買入競爭性商品；競爭廠商針對特定新創事業設定較高的商品售價，而事實上拒絕與其進行交易等。同時，依據報告書，在與合作廠商或出資者進行交易、或訂定契約的過程中，約有17%的新創事業表示曾遭遇「無法接受的行為」（納得できない行為），且當中有約八成的新創事業妥協接受。其中，若為銷售額未滿5000萬日圓、且公司未配有法務人員的新創事業，遇到無法接受行為的事業家數為銷售額5000萬日圓以上、且公司有法務人員之新創事業的2.5倍。