挪威政府提案修改著作權法，將處罰把CD音樂複製成MP3檔案之行為
此一修正案的提出雖獲業界一致喝采，但是亦受到學者的抨擊，認為此修正案內容定義不清，完全無法執行。由於挪威國會預計於今年三、四月審查此案，若能順利過關，最快將於今年七月正式施行，不過未來如何發展，仍存在相當變數，值得追蹤觀察。
微軟公司（Microsoft）於上月30日向美國國際貿易委員會（ITC）控訴台灣致伸科技公司（Primax Electronics）侵害微軟公司的專利權，其中包含七項與電腦滑鼠有關的硬體專利權。 根據微軟公司所公開的資訊內容，該公司在與致伸公司協商授權協議未果後，已經向ITC提出控訴，要求ITC下令禁止致伸公司涉及侵權的產品進口到美國。此外微軟公司高層Horacio Gutierrez表示，在該公司提告之前曾多次與致伸公司協商相關授權條件，但致伸公司卻無授權的意願，因此才向ITC提出控訴。 微軟公司向ITC控告致伸公司侵犯該公司七項的專利權，這些專利權的內容主要是與電腦滑鼠的技術有關。其中一項為U2技術，該技術可以讓電腦滑鼠連結USB與PS/2二種不同規格的連接埠，並自動偵測目前在使用中的是哪一種連接埠。另外還有一項技術為TiltWheel，該技術使滾輪可以左右方向的滾動，並藉由傾斜方式讓滑鼠增添更多移動的功能。 一般來說，ITC收到專利相關案件的控訴後，會視案件的複雜程度，在12-18個月內完成審理及判決，因此本案後續判決結果尚有待觀察。
創用CC創始人主張合理使用對抗Youtube的移除通知創用CC（Creative Commons）的聯合創始人萊斯格在被強制移除他放在Youtube上的演講影片，影片包含群眾跳舞與受版權保護的音樂的剪輯，萊斯格之後即向美國聯邦法院提出申訴。 創用CC是一個非營利組織，創造各種自由的權利去促進著作的分享利用。 根據週四在美國麻塞諸塞區地方法院的訴狀，哈佛法學院教授萊斯格在2010年6月在南韓首爾一場創用CC的會議上，發表「文化與科技創新的現在和過去」的演講，此演講包含業餘音樂影片的剪輯，描繪一群人隨著法國樂隊「鳳凰」演奏的Lisztomania歌曲跳舞。 演講的影片在今年6月被放在Youtube網站上，萊斯格在6月30日接獲Youtube的通知，此影片被內容擁有者或被Viacome公司線上授權者依據Youtube的過濾程序辨識並阻止。大約在6月30日，澳洲墨爾本解放音樂(Liberation Music)公司也依據數位千禧年法案(DMCA)，對Youtube提出了移除通知要求移除影片，因為侵害解放音樂的著作權。在6月30日，Youtube以電子郵件通知萊斯格影片已經被移除，萊斯格向Youtube提出反通知，Youtube轉發給解放音樂，解放音樂反過來威脅萊斯格，如果他不撤回反訴，將在麻塞諸塞州法院起訴他。 美國維護科技時代人權與自由的電子先鋒基金會(Electronic Frontier Foundation, EFF)代表萊斯格辯稱，使用剪輯的問題，特別是內容是一個有關文化和網路的公開演講，是被允許在合理使用的原則下，因此，並不侵害被告的著作權。萊斯格使用的著作權是最小範圍且非基於商業使用目的，也從娛樂改為教育目的。演講的影片並不造成任何市場的損害。
合成資料（synthetic data）「合成資料」（synthetic data）的出現，是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料，或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下，透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式，讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用，透過這個方法，資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下，使合成資料所訓練出來的分類模型（classifiers）不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中，最熱門的研究為運用「生成對抗網路」（Generative Adversarial Network, GAN）形成合成資料（亦有其他生成合成資料之方法），生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」（generator）與辨識網路（discriminator）對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果，使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料，也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室（Defense Science and Technology Laboratory, DSTL）於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告，此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司（BAE Systems）的應用智慧實驗室（Applied Intelligence Labs, AI Labs）執行「後勤科技調查」（Logistics Technology Investigations, LTI）計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一，探討在隱私考量下（privacy-preserving）「合成資料」當今技術發展情形，並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出，資料的種類多元且面向廣泛，包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等，針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同，也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估；報告指出，目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法，建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。
論智慧財產交易於破產發生時之法律因應機制