2004年WIPO推出國際專利電子申請系統且申請數量激增
受到電子申請系統方便性之鼓舞， 2004年國際專利申請數量激增並正式突破了一百萬件申請的大關，同一年依據專利合作條約(PCT)規定所提交申請的數量也創下紀錄，共計12萬多件。其中美國繼續列在最大用戶榜首，但增長速度最快的是亞洲大陸─即：日本、韓國和中國大陸。
高達十億美元的著作權訴訟案件大大挑戰YouTube，YouTube之母公司Google的律師向美國曼哈頓地方法院(U.S. District Court in Manhattan)提交文件對Viacom最新提出的訴訟作出以下回應: 『對受著作權保護的資訊無法出現在該網站上的指控，將威脅兩億用戶在網路上交換資訊的權益』。 自從Viacom於2007年提出訴訟以來，這兩家公司之間的交鋒戰況日益激烈。Viacom聲稱，由於用戶能夠不經允許地看到該公司的傳播內容，YouTube反而一貫縱容未經授權的流行電視劇和電影在其網站上放置，並被瀏覽數萬次，並稱Google對此視而不見，已使該公司遭受嚴重損失。 Google在上周五提交給法官的文件中宣稱，『YouTube在幫助著作內容擁有者保護其著作權方面做的已遠遠超過法律應承擔的義務』。同時，Google表示：『為了尋求上傳者和網路服務業者的合法性，Viacom反而威脅了兩億網路用戶合法交換資訊、新聞、娛樂、政治和藝術表達的方式與自由』。 Google稱所屬的YouTube乃忠實執行1998年『千禧年著作權法』(1998 Digital Millennium Copyright Act) 的要求，認為聯邦法會保護YouTube等對著作權擁有者的要求做出適當回應。但Viacom卻認為YouTube開啟了一個不良示範。
歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效歐洲專利局（European Patent Office, 下稱EPO）於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧（Artificial Intelligence, AI）與機器學習（Machine Learning, ML）的可專利性審查細則。 在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項，然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明，例如：神經網路、遺傳演算法、支援向量機（Support Vector Machines, SVM）、K-Means演算法、核迴歸和判別分析，不論它們是否能夠藉由數據加以訓練，此類運算模型和演算法本身，因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。 其中，EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形，說明可否具備發明技術特徵： （一）可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳，此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵（例如：影像邊緣、像素數值）的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類，屬於分類演算法的技術應用。 （二）可能不具技術性 根據文字內容進行分類，本身不具技術目的，而僅是語言學的目的（T 1358/09） 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類，但未說明所產生分類的技術用途，亦被認定本身不具技術目的，即使該分類演算法的數據價值高（例如：穩健性）（T 1784/06）。 在新版審查指南中亦指出，當分類方法用於技術目的，其產生之訓練集（training set）和訓練分類器（training the classifier）的步驟，則能被視為發明的技術特徵。 近年來，人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中，無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等，隨著人工智慧和機器學習技術快速發展，新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準，EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術，將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」
日本經產省發布「新創企業的經濟外溢效果」調查摘要為了解2022年公布《新創企業發展五年計畫》（スタートアップ育成5か年計画）（下稱新創計畫）後之情形，日本經濟產業省（簡稱經產省）針對新創企業造成之影響進行調查，於2024年7月22日發布「新創企業之經濟外溢效果」（スタートアップによる経済波及効果）調查摘要（下稱調查摘要），簡述如下： 1.新創企業之經濟貢獻：新創計畫期望透過新創企業提昇產業競爭力，並提供青年就業機會，故積極進行人才培育與輔導創業。根據調查摘要，自新創計畫執行後日本新創企業所創造之國內生產毛額（Gross Domestic Product, GDP）為10.47兆日元（約新台幣2.1兆元），若包含外溢效果（Spillover Effect）則為19.39兆日元（約新台幣3.88兆元），並創造52萬個就業機會。 2.新創企業改變經濟結構之潛力：根據調查摘要，過去10年間日本新創公司併購案件增長22%，顯示其經濟實力提升；且新創公司中女性主管的比例增加，亦顯示其可改善日本女性職場地位。 3.創投資金注入引發新創企業之外溢效果：新創計畫鼓勵創投公司投資新創企業，由於擁有更多之週轉資金，與未接受創投的企業相比，接受創投的企業在擴大就業和創新方面表現更佳。新創計畫推動後，目前日本創投對新創公司之投資金額增加7.8倍（70%之新創公司獲得創投公司投資），並創造13.94兆日元（約新台幣2.8兆元）之GDP。
世界經濟論壇發布《贏得數位信任：可信賴的技術決策》世界經濟論壇（World Economic Forum, WEF）於2022年11月15日發布《贏得數位信任：可信賴的技術決策》（Earning Digital Trust: Decision-Making for Trustworthy Technologies），期望透過建立數位信任框架（digital trust framework）以解決技術開發及使用之間對數位信任之挑戰。 由於人工智慧及物聯網之發展，無論個人資料使用安全性還是演算法預測，都可能削弱人民對科技發展之信賴。本報告提出數位信任路線圖（Digital trust roadmap），說明建立數位信任框架所需的步驟，以鼓勵組織超越合規性，指導領導者尋求符合個人與社會期望之全面措施行動，以實現數位信任。路線圖共分為四步驟： 1.承諾及領導（commit and lead）：數位信任需要最高領導階層之承諾才能成功，故需將數位信任與組織戰略或核心價值結合，並從關鍵業務領域中（例如產品開發、行銷、風險管理及隱私與網路安全）即納入數位信任概念。 2.規劃及設計（plan and design）：透過數位信任差距評估（digital trust gap assessment）以瞭解組織目前之狀態或差距，評估報告應包括目前狀態說明；期望達成目標建議；治理、風險管理與合規性（governance, risk management and compliance, GRC）調查結果；將帶來之益處及可減輕之風險；計畫時程表；團隊人員及可用工具；對組織之影響等。 3.建立及整合（build and integrate）：實現數位信任需關注人員、流程及技術等三大面向。首先需確保人員能力、達成該能力所需之資源，以及人員溝通與管理；第二，定義組織數位信任流程，包括制定計劃所需時程、預算及優先實施領域，調整目前現有管理流程，並識別現有資料資產；最後，針對技術使用，可考慮使用AI監控、雲端管理系統以及區塊鏈等，以監測資料之使用正確性及近用權限管理。 4.監控及滾動調整（monitor and sustain）：建立數位信任框架後，需持續建構相關績效及風險評估程序，以確保框架之穩定，並根據不斷變化的數位信任期望持續改善，以及定期向董事會報告。