iPhone5 推出後產生之法律爭議
當蘋果的員工應該是在慶祝iPhone5的發表時，其實該公司的法務團隊為另一個商標侵權的爭議而緊張。
SBB(Swiss Federal Railways)是瑞士的國家鐵路公司，可能控告蘋果在iOS6中，一個新的以時鐘作為特色的使用。該公司聲稱蘋果侵害這個於1944年所創造出的設計。
SBB先前曾經同意鐘錶製造廠在簽署授權同意書後使用該設計，也期待與蘋果進行商討，以盡快解決此一爭議問題。SBB發言人表示：「金錢並非是最優先考量的利益，對於蘋果使用我們的設計我們是感到驕傲的，若是於兩個優質品牌之間可以有合作關係，將會是雙贏的局面。」
而蘋果的發言人回應：「此一有爭議的設計僅出現在iPad没有在iPhone」，並無其他評論。
這似乎是第一個商標爭議，蘋果可以快速且溫和地解決；因為蘋果與Samsung及其他科技大廠在全世界的爭議似乎是永無止境，在中國就得面對不少的法律問題。
的確，再幾周後SBB與蘋果已達成協議，SBB車站時鐘的設計可使用於蘋果的某些產品設備，如：iPad、iPhone，雙方已經過討論並在授權同意書中達成協議，該協議已同意一定金額的授權金，而進一步的授權細節則是維持機密。
人工智慧專利加速審查計畫（Accelerated Initiative for Artificial Intelligence，又稱AI2）是新加坡智慧財產局（Intellectual Property Office of Singapore, IPOS）於2019年4月宣布之計畫，目的在於加快與人工智慧相關的專利申請程序。該計畫自2019年4月26日開始實施兩年，每年有50位名額。專利申請權人申請適用該計畫並申請專利者，最快可在6個月內審核通過並授證。 適用AI2計畫之技術主體需與AI發明領域密切有關，該申請案之AI功能包含自然語言學習（Natural Language Processing）、影像辨識、聲音辨識、自動化系統（Autonomous Systems）、機器人、預測分析（Predictive Analytics）等；並須應用在生命科學、醫學、農業、資通訊、交通等領域。 AI2與新加坡智財局2018年實施的「金融科技專利優速計畫」（FinTech Fast Track Initiative, FTFT）類似，FTFT旨在加速金融科技領域之專利申請及審查時效。除了技術主體不同，兩者在申請和審查程序上大致類似：不需支付額外的申請與審查費用、該項專利之首件申請案需於新加坡智財局提出、專利請求項（claims）最多為20項、該項專利之「請求專利核准」與「請求專利檢索審查」文件需於同一日提交、專利申請權人收到實質審查意見書需兩個月內回覆等。 人工智慧是新加坡轉型為數位經濟國家的關鍵，隨著全球AI專利申請活躍，新加坡智財局支持將AI產品更快地推向市場，並期望有利新加坡爭取更多新創企業及投資。
歐盟執委會發布「再生能源：歐洲能源市場的重要角色」產業推動報告歐盟執委會於2009年4月23日發布再生能源指令（DIRECTIVE 2009/28/EC），目標在2020年達成20%的再生能源利用；並於2011年1月31日發布「再生能源：邁向2020目標」（Renewable Energy: Progressing towards the 2020 target）通訊報告，檢視歐洲再生能源產業概況及所面對的挑戰，透過與「歐洲及國家再生能源領域之財務檢視」（Review of European and national financing of renewable energy in accordance with Article 23(7) of Directive 2009/28/EC）、「運輸領域使用生質燃料及其他再生燃料的發展及技術評估」（Recent progress in developing renewable energy sources and technical evaluation of the use of biofuels and other renewable fuels in transport in accordance with Article 3 of Directive 2001/77/EC and Article 4(2) of Directive 2003/30/EC）及「生質燃料及生質燃油永續計畫報告」（Report on the operation of the mass balance verification method for the biofuels and bioliquids sustainability scheme in accordance with Article 18(2) of Directive 2009/28/EC）等三份報告的結合，瞭解再生能源領域發展所須的支出、確保其品質、運用最有效率及最具經濟效益的手段，架構歐洲再生能源利用之2020年目標。 為達此一目標，各會員國自行採取相關措施加以推動，每年投入的資金呈倍數的成長；然在2020年之後，卻未見相關政策規劃。為持續發展再生能源，執委會於2012年6月6日發布「再生能源：歐洲能源市場的重要角色」（Renewable Energy: a major player in the European energy market）通訊報告，呼籲各會員國在相關計畫的建立與改革採取更協調一致的措施，提升會員國間再生能源的交易，並探討2020年之後再生能源的發展框架。此一通訊報告包含兩部分：第一、為達2020年的再生能源發展目標，指出四個須加速推動的領域；第二、開始思考2020年後之規劃框架。 針對應加速推動以達成2020年發展目標的四大領域，包括（1）能源市場、（2）支援計畫（support schemes）、（3）合作機制、（4）地中海區能源合作計畫。歐盟執委會堅持達成境內能源市場的整合，並認為有必要提供投資獎勵，以順利進行。對於相關支援計畫，應鼓勵降低成本並避免過度補貼；由於支援計畫多由各國政府主導，而各國可能有缺乏透明度、突然終止、甚至補助差異，造成市場運作模式的阻礙，因此執委會呼籲透過跨國的合作來解決。此外，執委會鼓勵增加合作機制，使會員國間能透過再生能源的交易、降低成本，以達成再生能源利用目標。針對地中海區的能源合作計畫，執委會建議改善其管理框架，並著重於整合馬格里布地區（Maghreb）的市場，將有助於大規模投資，進口再生能源電力。 針對2020年後之發展，則應兼顧創新與降低成本，促進對再生能源的投資。依據歐洲「2050能源路徑圖」（Energy Roadmap 2050）之規劃，開始探討邁向2030的發展策略，主要仍以溫室氣體排放、再生能源及能源效率為政策目標。執委會強調，儘速確定2030年的發展規劃至關重要，此規劃並應使再生能源業者在能源市場上提升其競爭力。
德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南（Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen），旨在提升企業數位化與社會責任，並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議： 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時，必須將影響評估列入開發流程，並列為公司應遵守的道德倫理守則，以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義，企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息，並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此，企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下，可能會增加理解性和可追溯性難度，但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中，應特別關注並進一步討論。另外，透過教育及使用說明協助及控制功能，教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段（演算法，機器學習，AI）。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外，應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外，例如透過幫助頁面，儀表板或部落格，解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策，使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施，使用戶理解是否及如何使用相關演算法，此可能包括使用自動化決策，使用特定資料組和使用技術的目的，亦即使用戶對演算法，機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估，目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言，將可帶來巨大的利益，因此應該充分利用。例如，人工智慧可降低語言障礙，幫助行動不便的人可更加獨立自主生活，改善醫療診斷，提升能源供應效率，甚至是交通規劃和搜索停車位，都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展，應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間，同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要，但應兼顧受影響者的利益，並與廣大公眾利益找出妥協平衡點，且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時，應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如，可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分，必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同，資料不完整或錯誤，將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭，如果可能的話，只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此，確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況，特別是在自我學習系統中資料引入的標準，並根據錯誤來源進行檢查，且儘可能全面記錄，針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法，機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要，在開發預期用途的演算法時必須納入考量，對員工應針對道德影響進行培訓，並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題，並特別注意資料饋送，以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程，例如在車輛的自動控制或醫療診斷中，應設計成由責任主體保留最終的決策權力，直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任，並非透過對方法的無條件追踪來實現，而是經過仔細測試，學習和記錄來實現
英國資訊委員辦公室（ICO）發布當事人近用請求權實務準則英國資訊委員辦公室（Information Commissioner’s Office, ICO）於2013年8月8日發布當事人近用請求權實務準則（subject access code of practice），以協助資料控制者遵循1998年資料保護法（Data Protection Act 1998，DPA）有關當事人行使近用權（access right）之規定。 根據DPA，任何資料主體都有權利接觸、查詢其被資料控制者擁有之個人資料，即當事人向資料控制者請求近用其個人資料之權利。當事人近用請求權實務準則闡明資料主體的查閱請求權、製給複製本請求權等權利，與資料控制者回應當事人近用請求權的責任，該項權利允許當事人查詢其信用卡紀錄、健康紀錄等資料，資料控制者一旦收到當事人請求，必需於40天內回覆。 ICO同時發布10項簡易步驟，以協助資料控制者衡量回應當事人近用請求權。內容包括：1.確認當事人提出之請求是否為當事人近用請求權；2.確保有足夠資訊可識別請求者的身分；3.若需要更多資訊以釐清請求者之需求，立即向請求者提出；4.若需收費，及時向請求者提出；5.確認是否有請求者需求的資訊；6.即使紀錄不正確或令人尷尬，都不要試圖更改該紀錄；7.衡量紀錄中是否含有他人資訊；8.確認是否有提供資訊之義務；9.確認能解釋資訊中的複雜名詞；10.於適當的情形下，永久保存回覆當事人資訊的副本。 這項實務準則將協助資料控制者更即時且有效地處理當事人對其資料近用請求之相關事項，同時證明資料控制者係以公開且透明之方式妥善管理其所蒐集之顧客資料。