美國第七巡迴上訴法院於Wallace v. IBM, Red Hat, and Novell 一案認定GPL或自由軟體授權模式不違反聯邦反托拉斯法
本案上訴人 Daniel Wallace 係程式設計師，其欲販售由 BSD （ Berkeley Software Distribution ）所開發出來的競爭軟體給各級學校。 BSD 是 Linux 的衍生版本，而 Linux 作業系統則是屬於自由軟體的一種，想要使用 Linux 的人就必須遵守 GPL 授權條款。依 GPL 授權條款規定，不論 Linux 或 Linux 之衍生著作均不得收取授權費用，上訴人因此指控 IBM 、 Red Hat 、 Novell 與自由軟體協會涉嫌共謀將軟體價格設定在零，涉嫌以掠奪性定價（ predatory pricing claim ）方式削減作業系統市場之競爭，已違反反托拉斯法。
法院認為，本案並無法主張掠奪性定價，蓋被上訴人 IBM 、 Red Hat 及 Novell 並無法因此而取得獨佔價格，其授權價格之所以為零乃是遵照 GPL 授權條款的結果，且消費者並未因此受到損害。其次，法院也指出，著作權法通常對他人之改作權加以限制，其目的是為了收取授權金，不過著作權法人亦可用以確保自由軟體維持零授權金，因此任何嘗試想要販售自由軟體之衍生著作者，將會違反著作權法，即令改作人不同意接受 GPL 授權條款的約束。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
2020年6月3日，愛沙尼亞議會通過了「外國人法（Aliens Act）」修正案，批准了全球首創專為「數位遊牧民族（Digital Nomads, DN）」設計的「數位遊牧簽證（Digital Nomad Visa, DNV）」，並於同年8月1日正式開辦。 「數位遊牧民族（DN）」為近年來興起的一種工作與生活型態，意指無需固定的工作時間與地點，只要有網路就能工作，通常是邊工作邊旅遊、經常在各國移動的生活型態，一般傳統的工作簽證或旅遊簽證較難直接適用。 今年因COVID-19疫情影響，許多人轉為遠距工作，也使更多人成為DN。而以數位治國聞名全球的愛沙尼亞，於2014年推出e-Residency（數位公民計畫）向全球招收數位公民後，進一步推出「數位遊牧簽證（DNV）」。DNV申請人可以是受雇者、企業經營者或是自由工作者，必須為外國企業工作、經營外國企業或是客戶位於國外（但不禁止在當地兼職）；其次，申請人必須證明近6個月每月3,504歐元（約新臺幣12萬元）的收入，取得DNV者即可到當地居住一年。該政策看重其高收入、高消費能力，以及高專業性，能在IT、金融、行銷或相關領域獨立工作，為當地科技業提供創意與技術，帶動產業、增加產值；其在境內期間的收益亦可成為充實國家稅捐的標的，在經濟上具有正面效益，在社會上亦可增加多元性、開拓國際事業，並提升國際知名度。
何謂「AI創作物」？日本智慧財產戰略本部之「次世代智財系統檢討委員會」於2016年4月18日公布的報告書針對「AI創作物」有諸多討論，截取部份內容如述。 以現行著作權法來看，自然人創作產生的創作物，受到著作權保護並無疑問。倘若係自然人利用AI做為道具產出的創作物，若具備(1)創作意圖；(2)創作貢獻，兩種要件，亦得取得權利。然而，若該創作物僅透過人類指示，過程係由AI自主生成，此時該創作物即屬於AI創作物，目前非屬著作權法保護之範圍。惟上述三種情況在外觀辨識上極為困難。換言之，人類創作物與AI創作物之界線已愈趨模糊。 AI創作物可能具備多種態樣，包括：音樂、小說等，甚至包括新技術及服務的生成。以音樂、小說為例，由於日本著作權法係以「創作保護主義」為前提，只要該創作物完成時具有原創性，即受著作權保護，AI的特性可能會造成該當著作權保護之著作物數量遽增；若AI產生的成果屬於技術或服務，以專利審查需具備新穎性、進步性等要件而言，得獲取專利權難度相對比較高。 而日本政府在討論AI創作物是否具有「保護必要性」，主要係以智財權「激勵理論」出發，該理論核心在於保護人類的投資行為應獲得合理報酬，才有續行創作的動機。
加州公共事業委員會公布兩項新的自駕車布建計畫加州公共事業委員會（California Public Utilities Commission, CPUC）於2020年11月19日宣布兩項新的自駕車布建計畫，包括有配置駕駛人之自駕車布建計畫（the Drivered Autonomous Vehicle Deployment Program）以及無配置駕駛人之自駕車布建計畫（the Driverless Autonomous Vehicle Deployment Program），並同意服務商於確保安全的前提下，進行自駕載客服務測試並進行收費。 本次新的布建計畫之實施，希望達成以下四項目標： 保護旅客之安全（protect passenger safety）。 擴大自駕技術之的優點至加州所有社區（expand the benefits of autonomous vehicle technologies to all of California’s communities）。 改善所有人（特別是針對弱勢及低收入社區）之交通方式（improve transportation options for all, particularly for disadvantaged communities and low-income communities）。 減少（特別是針對弱勢及低收入社區）溫室氣體空氣污染物之排放（reduce greenhouse gas emissions and air pollutants, particularly in disadvantaged communities）。 依該計畫規定，申請人必須具備載客等級P的許可（Charter-Party Carrier Class P permit）或A等級之載客認證（Class A charter party certificate）並取得加州汽車管理局（California Department of Motor Vehicles, DMV）自駕布建之許可。此外，申請人亦須提交提出針對COVID-19之防疫宣導措施以及《乘客安全計畫》（Passenger Safety Plan），該計畫應包含降低自駕載客實驗過程中所有乘客（包括身心障礙及輪椅人士）風險之規劃。 參與計畫之申請人亦需向加州公共事業委員會繳交以下資料： 按季繳交以匿名之方式記錄個別乘客之上下車地點資料。 自駕車上無障礙空間之設置面積。 對於弱勢社區的服務水平（service levels）。 車輛之燃料類型。 車輛行駛與乘客搭乘之里程。 申請人願意加強服務無障礙和弱勢社區之保證。
世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件，期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧世界衛生組織（World Health Organization, WHO）於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」（Regulatory considerations on artificial intelligence for health）文件，旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧，發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素： （1）文件化與透明度（Documentation and transparency） 開發者應預先規範（pre-specifying）以及明確記錄人工智慧系統（以下簡稱AI系統）之預期醫療目的與開發過程，如AI系統所欲解決之問題，以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項，並建議以基於風險之方法（Risk-based approach），根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 （2）風險管理與AI系統開發生命週期方法（Risk management and AI systems development lifecycle approaches） 開發者應在AI系統生命之所有階段，考慮整體產品生命週期方法（total product lifecycle approach），包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外，須考慮採用風險管理方法（risk management approach）來解決與AI系統相關之風險，如網路安全威脅與漏洞（vulnerabilities）、擬合不足（underfitting）、演算法偏差等。 （3）預期用途、分析及臨床確效（Intended use, and analytical and clinical validation） 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄，將用於建構AI系統之訓練資料集組成（training dataset composition）之詳細資訊（包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等）提供給使用者。此外，可考慮透過一獨立資料集（independent dataset）之外部分析確效（external analytical validation），展示訓練與測試資料以外之效能，並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後，於AI系統之上市後監督與市場監督階段，可考慮進行一段期間密集之部署後監督（post-deployment monitoring）。 （4）資料品質（Data quality） 開發者應確認可用資料（available data）之品質，是否已足以支援AI系統之開發，且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估（pre-release evaluations），以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題，且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險，並繼續努力創建資料生態系統，以促進優質資料來源之共享。 （5）隱私與資料保護（Privacy and data protection） 開發者於AI系統之設計與部署過程中，應考慮隱私與資料保護問題，並留意不同法規之適用範圍及差異，且於開發過程之早期，開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規，並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 （6）參與及協作（Engagement and collaboration） 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間，需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台，以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作；為加速人工智慧領域實務作法之進化，透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。