音樂著作授權費 演出拉鋸戰
事實上在 94 年時，智慧局的費率審議委員會即曾駁回 MUST 提出的網路電視、電影等公開傳輸費率，但因網路電視、網路影片，所運用的素材不只是音樂，還包括小說、攝影、圖片，如果每一著作人都主張要收費，利用人的負擔將太重，所以智慧局當時並未通過其新費率。
不過，新近 MUST 又重新提出一個新的費率，網路電視、電影（ MOD ）如以串流方式公開傳輸，授權費用是業者前一年營業收入的 6% ；如果下載到硬碟、光碟片等，不是重製權，只是收下載「過路費」，授權使用費提高到前一年度營收的 10% ；如果是網路電視、電影同步傳輸，則以前一年度營收 2% 收取費用。即使是公益、非營利性的網路電視、電影，也要以全年度節目製播預算的 0.3% 計算音樂著作使用報酬。
由於此一費率與新興網路業者生存關係重大，經濟部智財局於 4 月中旬舉行「 MUST 新增、調高公開傳輸、公開演出使用報酬率意見交流會」，會中最後同意，由同行業的利用人團體一起組成談判小組，再與 MUST 進一步協商，具體討論出雙方能接受的方案。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
由於日本近年研發品質、數量停滯不前，加上企業研發效率亦落後於外國，經濟產業省（簡稱經產省）於2024年6月21日從三個面向提出政策建議，期能打造成功創新模式。重點如下： 1.發揮新創企業與大企業優勢，促進研發投資 由於研發投資具有回收期間長、獲利不確定等特徵，短時內難以看到成效，故為鼓勵企業持續投入研發，經產省擬制定研發投資效率評價指標，並將透過「新創培育五年計畫」（「スタートアップ育成5カ年計画）下之「新創推動框架」（スタートアップ推進枠），將科研預算優先分配予重點項目，以建立友善研發環境。 2.透過新創資源流動，促進商業化和創造附加價值 新創企業初期往往受限於人力、技術和設備等資源不足問題，難以快速成長及擴張。為解決上述問題，經產省擬制定「跨領域學習」指引及案例集，期能促進新創資源流動，打造創新生態系統。 3.以需求為導向之前瞻技術研發 部份具有高度發展潛力之前瞻技術，如量子和核融合等，因研發風險較高且市場需求不明，將由新能源‧產業技術綜合開發機構（新エネルギー・産業技術総合開発機構）、產業技術綜合研究所（產業技術綜合研究所）等法人進行研發。
傳統織物及布料之圖樣是否能申請商標註冊—以「鬼滅之刃」為例最近不論在日本或是台灣，都吹起了一股鬼滅之刃的風潮。據統計，今年（2020）10月份所上映的鬼滅之刃劇場版，僅僅花了10天就達到超過100億日圓的票房收入。連日本首相菅義偉都在國會時質詢時說出「我也要用『全集中呼吸』來答辯」這番話。在這股風潮之下，出版者集英社有感於盜版猖獗，針對作品主角所穿的日本傳統服飾「羽織」的外觀圖樣申請商標，掀起網路上正反不同的討論。但是這樣的外觀圖樣是否可以申請商標呢？ 依據日本商標法第6條規定，如果無法做為區辨與他人業務相關商品或服務之標準時，亦即不具「自他識別力」時，不得做為商標申請註冊如：地模樣（台灣稱「連續圖樣」商標）原則上即不得申請註冊。一般來說，如果連續圖樣非如Louis Vuitton 的經典Epi皮革般廣為人知，均難以做為商標申請註冊。 因此，若是鬼滅之刃中所使用的日本傳統市松（連續方格）花紋（為主角炭治郎所穿）及大麻葉花紋（為主角禰豆子所穿），較不易被認定具有自他識別力，而主管機關也不會希望因為商標而造成日本傳統和服業者的困擾。 此外，包括Cosplay玩家在內的反對者，也認為這些本來就是傳統的圖案，如果可以註冊商標，恐壟斷連續圖樣的使用。目前日本特許廳上針對相關申請案正在審理中，是否會核准註冊，值得後續關注。
『採購單位執行下單評估與廠商智慧財產管理要件之關連性』研究調查 美國國家標準暨技術研究院發布「全球AI安全機構合作策略願景目標」，期能推動全球AI安全合作美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）於2024年5月21日提出「全球AI安全機構合作策略願景目標」（The United States Artificial Intelligence Safety Institute: Vision, Mission, and Strategic Goals，下稱本策略願景），美國商務部（Department of Commerce）亦於2024年參與AI首爾峰會（AI Seoul Summit）期間對外揭示本策略願景，期能與其他國家攜手打造安全、可靠且可信賴之AI生態系。 由於AI可信賴與否往往取決於安全性，NIST指出當前AI安全所面臨的挑戰包含：一、欠缺對先進AI之標準化衡量指標；二、風險測試、評估、驗證及確效（Test, Evaluation, Validation, and Verification, TEVV）方法不健全；三、欠缺對AI建模後模型架構與模型表現間因果關係的了解；四、產業、公民社會、國內外參與者等在實踐AI安全一事上合作程度極為有限。 為因應上述挑戰並促進AI創新，NIST在本策略願景中擬定以下三大戰略目標：(1)推動AI安全科學發展：為建立安全準則與工具進行技術合作研究，並預先部署TEVV方法，以利評估先進AI模型之潛在風險與應對措施；(2)推展AI安全實務作法：制定並發布不同領域AI風險管理之相關準則與指標，以達到負責任設計、開發、部署與應用AI模型與系統之目的；(3)支持AI安全合作：促進各界採用前述安全準則、工具或指標，並推動全球合作，以發展國際通用的AI安全風險應對機制。