受美國聯邦最高法院Alice案影響，各級法院傾向宣告商業方法之電腦軟體專利無效
依據美國專利法第101條規定，任何人發明或發現一新的、有用的程序、機器、製造物、組合物，或做出任何新的或有用的改良，並符合專利法所定之其他條件或要求，即可以取得專利權；然而，今年（2014年06月19日）美國聯邦最高法院於Alice Corp. v. CLS Bank International一案，認定原告透過第三方中介電腦系統 促進交易雙方交換資訊，以降低交易風險之技術，只是將抽象概念（第三方中介交易之商業方法）以一般方式於電腦軟體運行，故無法取得專利。
司法實務上，各級法院開始遵循此一判決先例，宣告與此性質類似之專利無效。例如：於Buysafe, Inc. v. Google, Case No. 2012-1575 (Fed. Cir. Sept. 3, 2014)一案，法院認定原告用來擔保線上交易安全之技術，只是將擔保契約關係此抽象概念運用於網路，故無法取得專利；於Loyalty Conversion Systems v. American Airlines, Inc., Case No. 2:13-CV-655 (E.D. Tex. Sept. 2, 2014)一案，法院認定原告以獎勵點數換取消費點數之技術，只是將貨幣交換此抽象概念透過電腦進行，故亦無法取得專利。
由各級審法院判決可以觀察到，以商業方法（抽象概念）為內容的電腦軟體專利有逐漸被宣告無效的趨勢，尤其是涉及到：縱使不以電腦軟體運行，但似乎亦可完成的交易方法。由此可見，各級法院對於專利法第101條已經開始採取較嚴格的審查標準。未來無論在專利申請或專利訴訟時，都宜一併考量Alice Corp. v. CLS Bank International案所帶來的影響。
繼歐盟實施 WEEE 和 RoHS 指令掀起一股綠色風潮之後，歐盟又將啟動能源使用產品生態化設計指令 (Directive of Eco-design Requirements of Energy-using Products ，簡稱 EuP 指令），該指令協調歐盟產品環保設計的通則與標準，要求耗能產品（運輸工具除外）採取以內部設計管制或管理系統評估的方式，進行評鑑以證明其符合這項指令之規定，並取得 CE Marking 的符合性宣告，產品方能在歐盟境內上市。歐盟要求各會員國應於 2007 年 8 月前完成國內立法。 EuP 指令要求產品製造商須採用生命週期（ Life Cycle ）的思考方式，將生態化設計的要求 (Rrequirement of Eco-Design) 融入產品設計開發之中，藉此提高產品效能，增加能源供應的安全性，並達到高度環保要求。雖然目前歐盟尚未公告各項產品之生態化設計要求，但初期已列出包括：加熱與鍋爐設備、辦公事務設備、消費電子、照明、通風與空調、電動馬達、家用電器等 14 項優先管制產品，該等產品實施方法仍在研擬中，未來將逐步擴大管制項目。 依海關統計資料， 2005 年我國輸歐盟 14 類產品之總金額達 2,127 億元台幣。預期 EuP 指令的實施，將對我國產業帶來新的挑戰和機會。為協助我國廠商預先準備因應 EuP 指令，經濟部工業局已逐步協助並輔導業界建立 EuP 符合性評估之基礎，期帶領廠商面對 EuP 指令的挑戰，進而於綠色採購與綠色消費的潮流中持有競爭力。
何謂德國「資訊科技安全法(IT-Sicherheitsgesetz)？德國聯邦議會於2015年通過資訊科技安全法(IT-Sicherheitsgesetz)，主管機關為聯邦資訊安全局(Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik, BSI)，隸屬於德國聯邦內政部(Bundesministerium des Innern)。目的是為保障德國公民與企業使用的資訊系統安全，特別是在全國數位化進程中，攸關國家發展的關鍵基礎設施，讓德國成為全球資訊科技系統及數位基礎設施安全的先驅與各國的模範，同時藉此強化德國資訊科技安全企業的競爭力，提升外銷實力。 該法案主題包括，在關鍵基礎設施上改進企業資訊科技安全、保護公民的網路安全、確保德國聯邦資訊科技、加強聯邦資訊技術安全局的能力與資源、擴展聯邦刑事網路犯罪的調查權力。 該法主要係針對關鍵基礎設施營運者(Kritische Infrastrukturbetreiber) 進行安全要求，例如在能源、資訊科技、電信、運輸和交通、醫療、水利、食品、金融與保險等領域的企業。德國聯邦政府要求關鍵基礎設施的營運商，要滿足資訊科技安全的最低標準，且須向聯邦資訊安全局通報資訊安全事件。聯邦資訊安全局要對關鍵基礎設施營運商的資訊進行評估分析，並提供給關鍵基礎設施營運商彙整改善，以提高其基礎設施的保護。
歐盟個資保護委員會大致認定南韓個資保護法具適足性認定，但須進一步評估歐盟個資保護委員會（EDPB）今（2021）年9月27日，就與南韓個人資料保護法（Personal Information Protection Act, PIPA）之適足性認定草案發表意見，認為南韓的個資保護框架與歐盟大致相同。但EDPB 同時也指出，在歐盟執委會做出決定之前，某些部分仍需要釐清。釐清的部分包含： 今年6月歐盟執委會公布並通過的適足性認定草案中，該草案之可執行性與有效性不應僅拘束南韓個資保護機構，也應對司法機構具有效力。除此之外，EDPB 也針對南韓PIPA 免除多項匿名化資訊之義務提出質疑；又南韓相關法令對「同意」之撤銷（或撤回）事由有所限定，應確保其對資料主體「同意」之保障持續符合適足性認定的要求。 至於在資料進一步移轉（onward transfers）方面，EDPB 認為即便資料主體知悉並同意其個資傳輸，仍應告知其資料是否會移轉到第三國之相關風險；以及若個資主體的同意無法符合GDPR 對有效同意之定義時（例如雙方地位不對等時，該同意即非有效），該個資不會從南韓之資料控管者傳輸至第三國；在對此議題南韓未具體修訂相關法令時，與國安相關的個資若進一步移轉，是否會受到憲法框架（如比例原則）和PIPA 中個資保護原則的充分保障？ 而在行政部門存取傳輸到南韓的個資方面，許多議題也需要釐清並引起關注。如與國安方面相關的個資處理，係受PIPA 抑或其他更為限縮的法令限制？又電信業者自願向國安部門揭露使用者個資時，必須同時通知相關的個資主體；EDPB 並希望歐盟執委會釐清，若歐洲經濟區（EEA）內的個人向南韓個資保護機構或司法機構提出救濟時，相關的救濟程序是否實質有效（例如舉證責任的規定為何）？ 於新聞稿中，EDPB 主席 Andrea Jelinek 表示：「歐盟對此適足性認定相當重視，因其將涵蓋公部門與私部門資料的傳輸。而適足的個資保護對支持歐盟與南韓的長期關係與個人權利、自由方面至關重要。雖然EDPB 認為南韓的個資保護框架與歐盟大致相同，然仍建議歐盟執委會密切關注適足性認定的各方發展。」
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