猴子自拍照著作權爭議；美國法院：動物無法擁有著作權
2015年1月6日，美國聯邦地區法官裁定，猴子用照相機自拍，猴子無法取得自拍照的著作權。
英國攝影師Slater在四年前，讓黑冠猴Naruto使用其相機，成功的拍出了罕見的黑冠猴自拍照；而攝影師Slater後來把這些自拍照收錄在出版書中，並同時在網路上公開，並獲得廣大迴響。但之後維基百科(Wikipedia)收進免費圖片資源中，供大眾免費下載使用，Slater認為則認為這些照片的著作權已經被英國官方認可屬於Slater所開設的公司，此認可應適用於全世界。惟美國著作權局在2014年最新政策中，認為著作權登記僅適用「人類作品」，據此Naruto之自拍照並不受著作權保障。
而善待動物組織PETA(People for the Ethical Treatment of Animals)組織也加入了著作權爭奪戰局，其認為由Naruto所拍攝自拍照，其著作權應屬於Naruto，但由於Naruto不懂如何行使權利，故由PETA代為管理著作權，相關收益均會用於保護黑冠猴，並且向舊金山聯邦法院提出告訴。美國聯邦法院則在2016年1月6日判決，目前著作權法仍未將保護範圍擴張至動物作品上，故Naruto並未擁有該自拍照著作權，自無PETA代掌著作權可能；PETA接獲判決後表示會提出上訴。
歐盟執委會於11月底同意丹麥針對GM作物所提出的賠償方案（compensation scheme），這是歐盟國家中第一個透過法律途徑來保障因GM作物污染而遭受經濟損失的農民的國家。丹麥所提出的賠償方案為當非GM的作物（如有機或是傳統作物）被含有超過0.9%成份的GM作物污染，且限於標示GM與法律未要求應標示之作物有市場價差時，農民即可得到賠償。 歐盟認為賠償方案有助於基改與非基改的共存制度，目前賠償基金主要來源為種植可能導致污染的GM作物的農民所繳納之特別捐，藉由此方案更可以刺激種植GM作物的農民審慎地預防污染的發生，未來賠償基金將改為由私人保險支付。 生物科技在歐盟一直是受爭議之領域，事實上，歐洲人民反GM食品的情緒有增無減，從英國人民關切GM食品的比例逐漸爬升（從2002年的56%提高至現今的61%）即可看出端倪。此外，歐洲食品大廠Heinz與英國的大型超商也都已改用非GM的名義來當為市場銷售工具。不過，也不是所有的歐盟國家中態度都相同，歐盟所進行不下十次的支持或反對GM食品或飼料投票，英國、芬蘭和紐西蘭永遠都是投下支持GM的那一票。
日立全球儲存科技公司對大陸微型硬碟製造商提起專利侵權訴訟硬碟製造商日立全球儲存科技公司（Hitachi Global Storage Technologies）聲明該公司已於2004年12月28日於北加州地方法院對中國大陸硬碟製造商南方匯通微型硬碟科技股份有限公司（GS Magicstor of China）及其位於加州Milpitas之聯合研究機構GS Magic and Riospring of Milpitas, CA提起專利侵權訴訟，主張南方匯通侵害日立對於生產硬碟所擁有的多項專利權，並希望獲得財產上損害賠償並永久禁止GS Magic繼續於美國製造、利用、進口、販售該侵權產品，求償額度目前尚未公佈。 日立所生產的一吋硬碟已被裝配於Apple的iPod Mini MP3隨身聽，該公司更計畫於今年開發更小的微型硬碟。
GSM 協會公布未來行動電話市場的規範原則建議在面對未來3G行動通訊市場的激烈競爭中，主管機關應如拿捏管制的強度？GSM協會於2006年2月6日公布未來行動通訊市場的規範原則建議有執法者應持續注意管制干預手段可能造成的成本及效益；管制目標及政策應該被清晰定義，且管制手段應符合最小干預及必要性；管制的內容必須是可公開即可受公評；應以市場現況，並從微觀及宏觀角度進行規範；在發照政策上應鼓勵新進業者對於電信設施的建設並促進有效市場競爭；頻譜的核配應從促進經濟上的效率、有效競爭及從市場結構面進行考量；對於行動通訊網路的限制應基於以科學、技術或確實研究結果，而不以公共顧慮為考量；對於客戶資料的不當用途，應設計安全防範措施等等。
美國國家標準暨技術研究院規劃建立「人工智慧風險管理框架」，並徵詢公眾對於該框架之意見美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險，於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF）之規畫並徵詢公眾意見，截止日為9月15日，並預計於10月發布正式報告。 依照NIST說明，公眾所建議之人工智慧風險管理框架，可促進人工智慧之可信賴性，其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」（accuracy）、「可解釋性」（explainability）、「偏見」（bias）等議題。此外，上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。 依現有公眾意見徵詢結果，其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期，必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之，當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時，如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費，將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者，從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民，故在設計系統時，應從預先設定之假設事實反面（counter-factual）思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題（例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」）。惟進行上述驗證需要大量社會資料，因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制，使這些社會資料可以被蒐集、使用。 此外，亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標，以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速，未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現，故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。 最後，目前也有許多徵詢意見指出，許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之，當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性，則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」（audit logs），惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料，因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標，為未來應持續關注之議題。