數位內容傳輸新服務：推動數位內容產業的另一個面向
伊格奈此項新服務，能協助企業傳遞資料給遠端行動的使用者，亦可聯結企業夥伴或客戶各種不同層級的網路系統。對於內容豐富而檔案龐大的數位內容傳播而言，此類跨平台的傳播技術與服務，對於 B2B 與 B
美國最高法院於今年10月5號受理來自印第安那州種植大豆農民(Vernon Hugh Bowman)之上訴，該農民於2011年9月被美國聯邦巡迴上訴法院判定侵害Monsanto 公司的種子專利權，須賠償美金84,456元。 Monsanto 公司的專利種子”Roundup Ready Seed”為一種經基因改造能夠抵抗除草劑之種子。藉由此種技術讓Monsanto 公司成為世界最大的種子公司。為了確保農民每年度必須重新經由合法受權經銷商購買專利種子，而非使用上一季收成後所留存的種子，想要種植Monsanto 公司受專利保護的基因改造種子的農民必須同意不會將收成後取得的種子再用來種植。 於此案中，Monsanto 公司認為上訴人Bowman種植由糧倉(grain elevator)所買來的種子含其專利基因，因而侵害其基改種子專利權。Bowman則抗辯當他購買種子時， Monsanto 公司之基改種子專利權即已耗盡。美國聯邦巡迴上訴法院認同Monsanto 公司，認為Bowman種植含蓋Monsanto 公司專利種子的行為即是製造一個新的侵權物品，侵害Monsanto 公司的種子專利。Bowman不服上訴至美國最高法院。 美國最高法院不顧歐巴馬政府的反對受理此案，預計其結果除了將對農業生技造成重大影響，對於其他應用自行複製技術如基因改造細胞、幹細胞等生技產業都可能造成影響因而被受大眾關注。
英國Royal Free國家健康服務基金信託與Google DeepMind間的資料分享協議違反英國資料保護法英國資訊委員辦公室（Information Commissioner’s Office, ICO）於2017年7月公告Royal Free國家健康服務基金信託（Royal Free London NHS Foundation Trust）與Google人工智慧研究室DeepMind之間的資料分享協議，違反資料保護法（Data Protection Act）。 該協議之目的在使DeepMind利用Royal Free所提供的醫療資料，開發一款名為Streams的應用程式，透過人工智慧系統分析得知病患惡化之情況，並以手機警示方式通知臨床醫生。由於涉及病患的可識別個人資料且人數多達160萬人，協議的合法性，尤其在資料分享是否經病患同意方面，受到質疑。 Royal Free與DeepMind主張因應用程式是直接對病患進行醫療照護，具有病患默示同意（implied consent）之正當基礎，且資料經加密後才傳給DeepMind。惟經ICO調查結果如下： 就資料將被使用作為應用程式測試一事，病患未獲充分告知亦無合理期待； 雖執行隱私影響評估，惟僅於資料傳給DeepMind後才進行，無法發揮事前評估作用； 應用程式尚在測試階段，無法說明揭露160萬病患紀錄的必要性與手段合理性。 目前Royal Free已承諾改進以確保其行為合法性。ICO之認定突顯創新不應以「減損法律對基本隱私權保障」作為代價。
歐盟智慧聯網研發推動平台報告，物聯網共創價值的六大支柱成功的物聯網（IOT）平台生態系統取決於多種因素，2017年4月3日歐盟智慧聯網研發推動平台（ European Research Cluster on the Internet of Things）在物聯網活動平台分析（Analysis on IoT Platforms Adoption Activities）中提出六個成功的重要因素： 策略與利害關係人的參與（Strategy & Stakeholder Engagement）：成功物聯網平台除了要製定良好的願景外，並讓主要利害關係人適當的參與系統策略，與整體政策格局保持一致性。 社群的支持（Community Support）：社群支持程度決定了物聯網系統的吸引力，透過適當的的機制和工具，以有效地減少參與的障礙。 開放性（Ecosystem Openness）：非常封閉的物聯網系統，吸引較少參與者。透過適當的開放以鼓勵利害關係人之參與，並減少進入之障礙。 技術的進步程度（Technology Advancement）：越是被廣泛使用的技術及技術特徵，越可以顯著增加物聯網系統的吸引力，除了提高績效以外，並增加系統存續之可能性。 市場機制（Marketplace Mechanisms）：透過市場機制可以取得用戶間的信任感，以增加參與的可能性，透過參與者價值交流進一步鼓勵參與。 包容性（Technology Inclusivity）：物聯網系統很少是孤立的，必須考慮許多外部因素，如架構技術、物聯網設備、服務等。物聯網生態系統越包容其他流行技術，越有可能被使用者接受。
美國法院擬修正《聯邦證據規則》以規範人工智慧生成內容之證據能力2025年5月2日，聯邦司法會議證據規則諮詢委員會（Judicial Conference’s Advisory Committee on Evidence Rules）以8比1投票結果通過一項提案，擬修正《聯邦證據規則》（Federal Rules of Evidence，FRE），釐清人工智慧（AI）生成內容於訴訟程序中之證據能力，以因應生成式AI技術在法律實務應用上日益普遍的趨勢。 由於現行《聯邦證據規則》僅於第702條中針對人類專家證人所提供的證據設有相關規定，對於AI生成內容的證據能力尚無明確規範，所以為了因應AI技術發展帶來的新興挑戰，《聯邦證據規則》修正草案（下稱「修正草案」）擬新增第707條「機器生成證據」（Machine-Generated Evidence），並擴張第901條「驗證或識別證據」（Authenticating or Identifying Evidence）的適用範圍。 本次增訂第707條，針對AI生成內容作為證據時，明確其可靠性評估標準，以避免出現分析錯誤、不準確、偏見或缺乏可解釋性（Explainability）等問題，進而強化法院審理時的證據審查基礎。本條規定，AI生成內容作為證據必須符合以下條件： 1. 該AI生成內容對於事實之認定具有實質助益； 2. AI系統於產出該內容時，係以充分且適當之事實或資料為輸入依據； 3. 該輸出結果能忠實反映其所依據之原理與方法，並證明此一應用於特定情境中具有可靠性。 本修正草案此次新增「AI生成內容」也必須合乎既有的證據驗證要件。原第901條a項原規定：「為符合證據之驗證或識別要求，提出證據者必須提供足以支持該證據確係其所聲稱之內容的佐證資料。」而修正草案擬於第901條b項新增「AI生成內容」一類，意即明文要求提出AI生成內容作為證據者，須提出足夠證據，以證明該內容具有真實性與可信度，方符合第901條a項驗證要件。 隨著AI於美國法院審理程序中的應用日益廣泛，如何在引入生成式AI的同時，於司法創新與證據可靠性之間取得平衡，將成為未來美國司法實務及法制發展中的重要課題，值得我國審慎觀察並參酌因應，作為制度調整與政策設計的參考。