司法院擬設置智慧財產專門法院，並就智慧財產案件訂定特別之審理制度
智慧財產案件之審理，與一般訴訟相較，有其特殊性，例如其審理必須仰賴科技專業之協助，並經常涉及營業秘密之保護；又因智慧財產有關產品之市場更替週期短暫，因此其迅速審理之要求，具有等同於裁判正確之重要性。而針對智慧財產案件之特性，先進國家多設置專責審理智慧財產案件之專業法院，並就智慧財產訴訟，設有特殊之程序規定，以資因應。
反觀我國之專利法、商標法等智慧財產相關法律，就權利之取得及受侵害有關之訴訟，固亦設有若干特別規定，惟實際上仍有不足，未能充分符合智慧財產案件審理之需求，以致各界認為我國之智慧財產訴訟，仍然存有諸如證據蒐集手段欠缺，舉證困難，以及法官未具備法律以外之專業知識，並過度依賴鑑定結果，以致拖延訴訟，且裁判專業性不足等等缺點，未能符合社會之期待，甚至造成產業發展之障礙。
為改善我國智慧財產訴訟程序，發揮權利有效救濟之機能，司法院擬具「智慧財產法院組織法」及「智慧財產案件審理法」兩草案，期能藉由完善之智慧財產救濟制度，妥善保障智慧財產權人之權益，從而增進我國知識經濟之競爭力。
現今在智財案件處理實務上，權利人最常以提供擔保方式，聲請定暫時狀態處分，以禁止侵權者繼續製造、販賣及銷售商品。由於此舉可立刻讓侵權者沒辦法做生意，甚至逼迫下游供應商選邊站，殺傷力往往比訴訟的審理結果還大。考量智慧產案件之特性， 「智慧財產案件審理法」草案，將智慧財產權保全程序聲請門檻提高，要求聲請人應「釋明」理由，不能僅提供巨額擔保金，否則法官將不准其保全聲請。這項規定勢將促使企業更為審慎地提出「定暫時狀態」處分的聲請， 高科技企業未來將不能動輒利用假扣押等保全程序進行「騷擾」性商業戰術。
行政院院會於 4 月 19 日 已通過前二草案，但政院以附註意見方式，指智財法院應結合民、刑、行政「三合一」審理制度，對涉及行政處分「得」自為判斷，不能「應」自為判斷，期能快速解決訟爭，突破現行智財案件審理瓶頸。
美國眾議院法制委員會於七月十八日全體一致通過「專利法2007年改革法案」( Patent Reform Act of 2007)，根據美國軟體與資訊工業協會( Software & Information Industry Association，簡稱SIIA)的總裁Ken Wasch表示，該修正案的通過是美國專利制度現代化的重要指標，而一個有效率且公正的專利制度對於繼續美國國內經濟發展並領導全世界經濟時具有舉足輕重的地位。眾議院的議員Howard Berman表示，對於美國專利核發品質低落、花費高昂及時間冗長的訴訟程序已經嚴重地阻礙到創新力與創造力。這次修法的目的在於改善專利的品質、嚇阻專利所有人權利的濫用、以異議專利的有效性的方式以提供更有意義且低花費的替代式專利訴訟、並讓美國專利法能與其他國家的專利法調合。 該法案除了通過的部分包括「不正當行為」(Inequitable Conduct )、「犯罪地的限制」(Restrictions on Venue)、「損害賠償的取得」(Awards of Damage)修正。最令人注意的是，刪除了最具爭議的「專利權核准後審查程序」( Posted- granted Review)，該程序並無時間的限制，而始得專利侵權訴訟中之被告能夠對專利之有效性向美國專利商標局提出再審的請求。法制委員會對此程序舉行多次公聽會，但修正案仍以增加現有「專利再審制度」( Reexamination)的方式取代之。 實務界認為，本修正案會使得專利的價值降低，而使得一些非以製造產品為公司營運目的，但專事經營擁有並實施專利權為主要歲收來源的「專利巨人」(Patent Tolls)公司生存困難。
美國聯邦最高法院認定多方複審程序並不違憲美國聯邦最高法院於2018年4月24日針對OIL STATES ENERGY SERVICES, LLC v. GREENE’S ENERGY GROUP, LLC, ET AL.ㄧ案作成判決。大法官以 7-2 投票表決通過，認定美國專利商標局（United States Patent and Trademark Office，USPTO)所屬專利審查暨上訴委員會（Patent Trial and Appeal Board，PTAB）進行內部專利審查「多方複審 (Inter Partes Review，IPR)」程序並未違憲。多方複審程序係國會在制度設計上針對專利獲證許可後，授權行政機關可經由實質利害關係人提出申請後，得有機會再次檢視其原先核發專利獲證許可的權限。因此被告經由行政機關專利審查獲得之權利，與被告在美國憲法下只能經由聯邦法院和陪審團裁決所保障權利不同。 本案自去年聯邦最高法院受理後，即成為美國發明法（Leahy-Smith America Invents Act）施行後備受矚目的重大案例之一。主要因為本案凸顯出各產業對多方複審程序實質影響的反應。若多方複審程序被判無效的話，將導致大部分專利紛爭從專利審查暨上訴委員會移回聯邦法院。導致美國發明法欲藉由行政審查改善並減輕司法體系負擔之目的難以達成，且導致專利訴訟更為耗時且昂貴，恐造成「非實施專利事業體」（Non-Practicing Entity， NPE）更加猖獗。因此，資通訊產業等普遍受到專利侵權訴訟困擾的企業大多贊同多方複審程序的合憲性。然而，大法官 John Roberts 和 Neil Gorsuch 對此一保守的決定表示異議，認為辛苦研發之專利僅因為第三人提起申請就受到行政機關撤銷，而非經由司法體系裁決仍有其疑義之處。仔細檢視多方複審程序的進行，似有違背於司法審查中要求獨立性的種種目的和精神。從歷史上來看，縱使行政機關具有核發專利獲證許可的權限，但不代表這可以導出行政機關就有撤銷專利的權限。因此，不同意見之大法官認為藉由行政機關的審議程序取代司法審查對專利可以做出撤銷的決定並不合憲。
日本總務省展現電信產業改革決心，提出「電信創生計畫」日本總務省於2014年10月31日公布了「電信創生計畫（モバイル創生プラン）宣示其對電信產業改革之決心。鑒於智慧型手機已成為日本國民生活中不可或缺的一環，加上以智慧型手機為行動中心，另結合可攜式裝置、機器間通信（Machine to Machine, M2M）及智慧聯網（Internet of Things, IoT）技術之普及，電信產業將會廣泛地影響社會整體之經濟活動，因此總務省喊出了「更自由、更貼近、更快速、更便利」的政策口號。 首先在自由化的部分，總務省於本月宣布了自明年2015年5月開始，日本將全面解除「SIM卡解鎖限制」，未來電信用戶將可以自由地帶機或攜碼，移轉到通信費率更適合自己的電信業者，並同時展開「SIM卡解鎖指南」（SIMロック解除に関するガイドライン）改正案之意見募集。未來，電信業者有義務為提出需求的消費者進行解鎖，此外，若無任何理由予以回絕，將會受「電氣通信事業法」下授權之業務改善命令之約束。然而，對於消費者而言，若有尚未履行完畢之契約，亦應於繳交違約金後，才得以進行解鎖。 第二，為了使消費者能夠安心、安全地使用智慧型手機，日本政府開始積極推動虛擬行動網路（Mobile Virtual Network Operator, MVNO）之服務。所謂的MVNO係指通訊網路與服務分離之概念，業者本身無須擁有通訊網路，但須申請經營執照，並可向其他傳統電信業者（Mobile Network Operator, MNO）租用系統，經營自有品牌之行動通訊業務。因此日本政府為了盡快推行MVNO之服務，已開始與相關業者做系統整備之促進協議。 第三，為了使電信網路之傳輸更快速，除了持續推行3.5G網路外，自2016年將開始進行4G之商業化。最後在便利化之方面，鑒於未來之電信產業將會涵蓋更多樣化的服務，如自動更新導航地圖、提供居家安全服務等，因此日本政府認為，應透過法規制度之改善，給予電信業者於提供服務時，更友善之環境。除了已在近期開始促進，MVNO業者利用MNO業者之資訊管理資料庫協議外。並預計在下期國會提出之「電氣通信事業法」草案進行以下變更：(1)鬆綁對電信業者之規定，例如從促使業者跨界合作之角度，鬆綁不公平競爭之處理；(2)進一步推動電信業者（包括MNO跟MVNO等）費率之調降。 總務省預測，在整體政策同時推動之下，2016年相較2013年底，將增加約兩倍之MVNO契約（從670萬份倍增到1500萬份）；而2016年，相關電信產業之規模將比現行之34.3兆日圓增至45兆日圓。
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。