全球首宗BitTorrent侵權案被判定有罪
判案書指出，該名男子將電腦內存放之影片製作成「種子」（ seed ），並在網路新聞群組上宣傳自己的「種子」，以便他人下載，由於這些「種子」下載量很大，對版權所有人造成侵害，已違反了香港法例第 528 章《版權條例》第 118 條之散布（ distributes ）侵權重製物罪。雖然香港法例對於“散布”一詞並未詳細界定，但香港法院解釋認為，上傳 BT 種子的行為已屬於一種散布行為。
這項判決雖存有解釋上的疑義，但是本案將同時對國際間的種子提供者、下載者以及提供 BT 軟體的公司產生重大影響。蓋 BT 本身也屬於一種 P2P 軟體，下載者在下載檔案的過程中，本身也將承擔部分上傳資料的工作，故也可能在無意中觸犯相關刑罰。此外，提供 BT 軟體的公司也可能涉及侵權，因為據今年 6 月美國最高法院裁定， P2P 軟體公司必須為其客戶的侵權行為負責。
美國貿易代表署近日公布特別 301不定期檢討報告，將台灣降級改列一般觀察名單。經濟部智慧財產局表示，對於美方仍有疑慮的藥品資料專屬權問題，衛生署已提出相關立法草案，台灣也將持續與美國合作，加強查緝網路侵權。 台灣連續3年名列美國特別301優先觀察名單，這幾年政府修法、加強取締盜版等努力，終於獲得美方肯定，將台灣降級改列一般觀察名單。 智慧局表示，美國對台灣取締侵權行為的執行面表示肯定，期待台灣繼續健全智慧財產權保護的相關法令，台美雙方也將持續合作加強查緝網路侵權行為。這次台灣未能直接從特別 301名單除名，與藥品資料專屬權保護有關。 智慧局表示，台美雙方對於世界貿易組織（WTO） 與貿易有關智慧財產權協定（TRIPS）的解讀略有不同 ，美方認為新藥上市前送審的檢驗資料應列入智慧財產權保護範圍，但 TRIPS並未明定保護年限。行政院衛生署去年已同意立法予以保護，但草案尚未完成立法，美方也多次表達關切。 智慧局表示，台灣保護智慧財產權的努力，不會因為美國特別 301名單公布與否而稍有鬆懈，相關工作都 會持續進行。智慧局相信只要相關立法進度順利，加上政府與全民持續努力保護智慧財產權，台灣應可在美國4月份定期檢討時完全由特別301名單中除名。
新加坡採取「雲端友善」政策方針，發布個人資料保護指引新加坡個人資料保護委員會（PDPC）為讓企業能妥適的遵循2012年發布的個人資料保護法（Personal Data Protection Act/PDPA），於2013年9月發布個人資料保護法（PDPA）的執行指引文件：「PDPA關鍵概念指導方針（Advisory Guidelines on Key Concepts in the PDPA）」，針對各項如何蒐集、處理及利用個人資料的要求與義務，提供細節性說明及應用範例。執行指引文件的發布，是源自於公眾在實際操作法遵要求時，所發生的執行困難、疑義和衍生的建議和意見，彙整後進行法規釋疑和舉例。此份文件的要求係立基於實用主義及「企業友善（business-friendly）」的理念，幫助機構調整業務運作流程以及妥善的遵守法律的規定。 執行指引文件提供關鍵名詞的詮釋，例如「個人資料」在PDPA裡的定義為：任何可以識別個人、不拘形式及真實性的資訊；針對「謝絕來電條款（Do not call）」的遵循方式亦有細緻化的說明；就各項不同的具體子議題，清楚的提供常識性的措施（Common-Sense Approach）供機構採用，讓法規要求合乎常理，使個人資料保護與企業因需求而對個人資料進行蒐集、利用和揭露之行為間取得衡平。 新加坡個人資料保護法（PDPA）兩大立法目的：強化個人對自己個人資料的資訊控制權；使新加坡因提供充分的安全維護機制而受企業信任，強化新加坡的經濟競爭力與地位。另外，相較於其他國家在國際傳輸上有較嚴格的限制（必須有相同等級的個人資料保護立法為傳輸前提），新加坡的法制理念是僅讓企業遵守最低限度的安全維護要求後，便能將個人資料進行國際傳輸，這樣較彈性的法制設計讓新加坡有望成為亞太地區的資料與研究中心樞紐。
談我國基因改造生物田間試驗管理規範之現況與修正方向 FDA發佈人工智慧/機器學習行動計畫美國食品藥物管理署（U.S. Food & Drug Administration, FDA）在2021年1月12日發布有關人工智慧醫療器材上市管理的「人工智慧/機器學習行動計畫」（Artificial Intelligence/Machine Learning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) Action Plan）。該行動計畫的制定背景係FDA認為上市後持續不斷更新演算法的機器學習醫療器材軟體（Software as Medical Device, SaMD），具有極高的診療潛力，將可有效改善醫療品質與病患福祉，因此自2019年以來，FDA嘗試提出新的上市後的監管框架構想，以突破現有醫療器材軟體需要「上市前鎖定演算法、上市後不得任意變更」的監管規定。 2019年4月，FDA發表了「使用人工智慧/機器學習演算法之醫療器材軟體變更之管理架構—討論文件」（Proposed Regulatory Framework for Modifications to Artificial Intelligence/Machine earning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) - Discussion Paper and Request for Feedback）。此一諮詢性質的文件當中提出，將來廠商可在上市前審查階段提交「事先訂定之變更控制計畫」（pre-determined change control plan），闡明以下內容：(1)SaMD預先規範（SaMD Pre-Specification, SPS）：包含此產品未來可能的變更類型（如：輸入資料、性能、適應症）、變更範圍；(2)演算法變更程序（Algorithm Change Protocol, ACP）：包含變更對應之處理流程、風險控制措施，以及如何確保軟體變更後之安全及有效性。 根據「人工智慧/機器學習行動計畫」內容所述，「事先訂定之變更控制計畫」構想被多數（包含病患團體在內）的利害關係人肯認，並於相關諮詢會議當中提出完善的細部建言。FDA將根據收到的反饋意見，於2021年以前正式提出有關人工智慧/機器學習上市後監管的指引草案（Draft Guidance），並持續研究提高演算法透明度、避免演算法偏見的方法。