韓國修法簡化"孤兒著作法定授權程序"
韓國著作權法施行令於今年(2012)4月12日修正，10月13日施行，其中值得注意的地方就是簡化「孤兒著作法定授權程序」，目的就是要改善孤兒著作授權，耗時過長的問題。在韓國，一般來說，取得孤兒著作授權要花2個月以上時間，而且對申請人而言，最困難的地方在於要證明已盡一切努力搜尋權利人未果，所以過去10年(2001~2011)內，只有37件孤兒著作獲得授權。
韓國孤兒著作法定授權程序之簡化內容為：除申請人可自行證明已盡相當努力外，政府可代為證明已盡相當努力，亦即只要符合「查詢著作權登記簿」、「查詢著作權集體管理團體之權利資訊目錄」、「著作在『尋找權利人資訊系統』公告3個月以上」等法定要件，即可認定已盡相當努力，直接准予授權使用孤兒著作。其目的主要就是要增進使用孤兒著作的便利性。
前述之「尋找權利人網站」：www.findcopyright.or.kr，係由韓國著作權委員會建置，申請人亦可在網站上申請孤兒著作授權。手續費每件1萬韓圜(相當於新台幣287.9元)。
2021年7月30日，澳大利亞聯邦法院做出一項裁定，認為人工智慧（Artificial Intelligence, AI）可作為專利申請案的發明人。 隨著人工智慧的功能不斷演進，人工智慧已經開始展現出創新能力，能獨自進行技術上的改良，此判決中的人工智慧（Device for the Autonomous Bootstrapping of Unified Sentience, DABUS）係由人工智慧專家Stephen Thaler所創建，並由DABUS自主改良出食品容器與緊急手電筒兩項技術。 Thaler以其自身為專利所有人，DABUS為專利發明人之名義，向不同國家提出專利申請，但分別遭到歐盟、美國、英國以發明人須為自然人而駁回申請，僅於南非獲得專利，此案中澳大利專利局原亦是做出駁回決定，但澳大利亞聯邦法院Beach法官日前對此作出裁示，其認為1990年澳大利亞專利法中，並未將人工智慧排除於發明人之外，且專利並不如著作權般強調作者的精神活動，專利更重視創造的過程，其認為發明人只是個代名詞，其概念應具有靈活性且可隨著時間演變，故其認為依澳大利亞專利法，人工智慧亦可作為專利發明人。 該法院的裁定雖是發回澳大利亞專利局重新審核，且澳大利亞專利局仍可上訴，因此DABUS是否能順利成為專利發明人尚有變數，但此案對於人工智慧是否可為發明人已帶來新一波的討論，值得業界留意。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」
Apple獲得針對可攜式電子裝置之防竊系統的專利Apple Inc.成功取得一個防竊安全系統的專利權，該系統能簡單地藉由偵測外界環境而防止筆記型電腦、電話以及其他可攜式電子裝置遭竊。 於原始申請案中，申請人提到了許多竊案皆提供了某些非偶然的移動線索，例如快速且持續的移動。因此，藉由分析該裝置於一段期間內的移動，該防竊系統應可辨別出竊盜或合法使用者。因此，當使用者暫時離開時，他們能放心地將可攜式電子裝置留下，而不需要加裝纜線鎖或其它物理性安全裝置。 根據該專利，此防竊系統包含加速規(accelerometer)以及相對應的軟體。加速規可在某些位置或震動情況下自動傳送一訊號至該裝置核心的硬體，致使其觸發聲音或影像警報。此外，該裝置也能完全被鎖住，並且需要一組密碼使其回復到正常使用狀態。 雖然Apple很小心地避免在說明前述機制時指明特定的應用硬體，但藉由該專利說明書的描述，可以很清楚的了解Apple的構想是將該防竊系統安裝在iPod上。當然，手機以及筆記型電腦也是安裝該防竊系統的顯著標的。
合成資料（synthetic data）「合成資料」（synthetic data）的出現，是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料，或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下，透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式，讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用，透過這個方法，資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下，使合成資料所訓練出來的分類模型（classifiers）不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中，最熱門的研究為運用「生成對抗網路」（Generative Adversarial Network, GAN）形成合成資料（亦有其他生成合成資料之方法），生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」（generator）與辨識網路（discriminator）對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果，使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料，也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室（Defense Science and Technology Laboratory, DSTL）於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告，此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司（BAE Systems）的應用智慧實驗室（Applied Intelligence Labs, AI Labs）執行「後勤科技調查」（Logistics Technology Investigations, LTI）計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一，探討在隱私考量下（privacy-preserving）「合成資料」當今技術發展情形，並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出，資料的種類多元且面向廣泛，包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等，針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同，也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估；報告指出，目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法，建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。
歐盟食品管理局擬建立風險評估外部專家資料庫近年來，由於(European Food Safety Authority, 簡稱EFSA)對GM產品之管理並未能進行足夠之科學分析，同時，亦過份仰賴業者所提供之數據資料等原因，而造成歐盟某些會員國家對EFSA所作出之評估報告於公正及客觀性方面產生質疑；甚至，歐洲食品業者亦對目前EFSA是否將會因為專家人力不足而導致整體風險評估能力下降之問題表示關切。一位EFSA官員指出：我們需要更多科學專家來協助處理與風險評估有關之事務。 其次，隨著各界因對GMO產品不當之批判與歐洲整體食品安全評估工作量增加等因素，EFSA於日前決定，欲透過建立一外部專家資料庫(External Expert Database)，來協助其風險評估工作之執行並促進評估專家招募過程之透明化，以達成免除外界對於歐洲食品安全評估過程疑慮之目的。不過，這些將提供協助之專家，並不會因此而真正成為EFSA科學評估小組成員(其將被視為是由人民主動對該小組執行評估工作提供協助)。除EFSA擬徵求歐盟境內專家學者外，未來其亦將邀請歐盟以外其他國家並在該領域為重要研究先驅之專家提供協助，以增加風險評估之品質與客觀性。 再者，綠色和平組織歐洲發言人Mark對於EFSA現階段執行之工作狀況也表示意見並指出：目前EFSA是在一種配備不良(ill-equipped)之狀態下，來勉強執行其所執掌之事務；不過，更讓人感到憂心者，則是由EFSA科學評估小組所做出科學性之意見，於不同會員國家間或於歐盟以外其他國家其是否仍將會被完全採納之問題。有鑒於此，相關人士認為：應再次強化EFSA於風險評估方面之能力！ 最後，一位非政府機組織專家也提醒：僅單純地透過專家庫之建立，其實，並不能圓滿地解決當前EFSA於決策機制中所遭遇之困難；而只有當EFSA在未來欲邀請外部專家提供協助與支援時，一併將資金及相關政策配套措施納入考量後，才是此問題真正解決之道。