Google數位圖書館計劃面臨著作權法爭議
AAUP所持最重要依據係美國著作權法第107條有關合理使用之規定。AAUP質疑，以Google如此大規模，就圖書內容性質不加以區分，全面性的圖書數位化工程，恐怕無法符合著作權法所訂出的合理使用標準。蓋著作權法有關是否符合合理使用之界定標準，是以事實情況及個案之判別方式為主，故無法想像Google如何在未進行個別之判斷前，便能夠概括性的依此而主張其享有合法權利。事實上，Google之主張與法院實務界之認知存在極大落差。
此外， Google的數位圖書館計畫在許多細部執行事項上，仍存有許多疑點，導致原先欲加入的AAUP會員，無法確保圖書內容完成數位化後，對於以銷售書籍及授權為主要營收來源之出版社，恐會產生造成市場排擠效果之憂慮。
藉由數位技術雖然可以挑戰人類夢想的極限，但過程中涉及的法律層面問題，卻相當程度羈絆了夢想前進的速度。 Google的數位圖書館計劃再次印證了新興技術與現行法規不協調的窘況。就現有事實資料以觀，Google若未能與學術出版商妥善安排著作權引發之爭議，此一計畫未來是否能順利執行，恐怕存有極大疑問。
德國專利商標局（DPMA）於2015年7月6日加入全球專利審查高速公路（Global Patent Prosecution Highway，簡稱GPPH），基於此，德國在現有的PPH合作基礎上拓展12個其他的合作專利局。 PPH的目的是經由雙方交流和跨國界專利檢索與審查結果的使用以加速專利登記的處理，一方面維持專利審查的品質，同時形成有效率的專利審查程序。 從2015年7月6日起，一個加速審查的申請不只在德國專利商標局之前合作的9大PPH專利局，即：中國國家知識產權局、日本專利局、英國知識產權局、美國專利商標局、韓國知識產權局、加拿大知識產權局、芬蘭國家專利注冊委員會、新加坡知識產權局、奧地利專利局，還可以在下述12個國家或地區試行，即：澳大利亞知識產權局、丹麥專利商標局、俄羅斯聯邦知識產權局、匈牙利知識產權局、西班牙專利商標局、瑞典專利注冊局、葡萄牙工業產權局、愛沙尼亞專利局、以色列專利局、挪威知識產權局、冰島專利局、北歐專利局（包括丹麥專利商標局、挪威知識產權局、冰島專利局）。 對申請人來說這個制度的優點是，未來若申請人的專利申請案的請求項在參與GPPH的任一國家或地區的專利機構已經被認為具有可專利性，那麼申請人可以要求作為後續申請受理局的德國專利商標局進入簡易程序，以獲得加速審查。
基改小麥事件爆發 基改標示議題再上火線基因改造食品的安全性，向來引起全球關注，各界爭議不休。美國農業部在上（5）月29日公開表示，在奧勒岡州（Oregon）的私人農場中發現基因改造小麥，這是否屬於單一個案，還是意味著基改防線已有所瓦解，對於美國基改管理體系具有重大意義。以目前而言，美國尚未核准任何基因改造小麥。 美國是全球最大的小麥供應國，每年有4000萬噸小麥輸入亞洲；其中，日本更是美國最重要的海外市場。在本案爆發之後，日本於第一時間暫停來自美國西北的小麥進口至美國境內，這股緊張氣氛預計將快速漫延至其他亞洲國家。 事實上，在這事件同時，於綠色和平（green peace）及其他NGO團體串聯下，全球200萬民眾走上街頭，抗議美國孟山都（Monsanto）及其研發的基因改造食品，包括美國、加拿大、阿根廷等，估計共有52國、436個城市響應，一齊表達對於基因改造食品的不安感。在基因改造食品的長期爭議下，美國有若干州考慮採取立法管制，特別是要求基因改造作物或產品必須要標示清楚，以保護消費者的權益。最新的進展是，在本（6）月4日，康乃迪克州（Connecticut）議會以134比3，通過基因改革食物法案，要求各項食物必須明確標示是否含有基因改造成分。在這之後，緬因（Maine）州也立即跟進，以141比4通過類似的基改標示法案。而案件爆發地–奧勒岡州，則還沒有進一步消息。
日本對未來2020年至2030年間網路基礎設施之預測日本總務省未來網路基礎設施研究會（将来のネットワークインフラに関する研究会）4月份針對日本人工智慧（Artificial Intelligence 簡稱AI）、物聯網（Internet of Things 簡稱IoT）、資訊及通訊技術（Information and Communication Technologies 簡稱ICT）等技術相對應之網路基礎設施做作出預測。 在2020年以後第五代通信技術（5G）、物聯網系統、高畫質通訊等技術相繼成熟及普及化，相關業者勢必發展出多樣化、高度專業化使用者需求之網路結構，而手機聯網系統從單純的資訊傳遞網路，逐漸變成社會系統之神經網絡（社会システムの神経網）。 物聯網服務目前係由專用終端設備，並根據特定的應用目的建構，但在未來的網絡基礎設施，可能出現如橫向合作應用的通用平台，到2030年左右物聯網服務中M2M（Machine to Machine，機器和機器之間的通訊）的佔有率估計將達到10％。 人工智慧網路技術不僅僅是虛擬化層網路（仮想化レイヤのネットワーク）之維護和操作，更是物理層面的網路（物理レイヤのネットワーク）資源的管理，AI仍然只擔任協助之工具。其中，物理網絡（物理ネットワーク）和邏輯網絡（論理ネットワーク）應分別處理，邏輯網絡將型成多層次化，將變得難以檢測故障和調查原因，但在安全和可靠的網絡基礎設施下，經營者使用AI技術仍然是沒有問題的。 由於雲端技術、通訊技術之提昇，非電信營運者進入網路經營之商業型態逐漸產生，型成網路使用者、資料提供者之多樣性及複雜性。網路流量方面，在2030年左右將超出100Tbps核心網絡所需的傳輸容量，達到以往的光纖的容量限制，將透過無線電接入技術進一步發展，補足不足的光學寬頻。然而，人們對於網路更快的通信速度、安全性及可靠性的功能需求是沒有改變的。