美國雅虎公司面臨垃圾訊息的團體訴訟
美國芝加哥地方法院於2016年01月04日肯認關於美國雅虎公司(Yahoo Inc)因於2013年3月對美國行動服務斯普林特公司(Sprint Corp)用戶散發垃圾訊息的團體訴訟。本件原為2014年由原告Rachel Johnson提訴，芝加哥地方法院法官Manish Shah認定本件原告已經充分主張本件團體訴訟的共通性，往後所有在2013年被發送該等訊息的用戶，都能加入本件訴訟集團提訴。而根據法院的文書資料，未來將會有超過50萬的斯普林特公司用戶能加入本件訴訟。
原告主張雅虎的簡訊服務向其以及其他斯普林特用戶寄發垃圾訊息而違反1991制定的電信消費者保護法(The Telecom Consumers Protection Act of 1991)。該等簡訊服務會將發信者的線上即時訊息轉為簡訊寄送至受信者的行動電話，同時系統會自動加入預設的「歡迎」訊息。依照電信消費者保護法規定，禁止以自動系統向使用者發送未得同意的簡訊、傳真或是撥打電話，違反者每一行為將被求償500~1500美元。因此本件若主張成立，雅虎將面臨每則訊息最高1500美元的損害賠償。
雅虎雖然主張該等訊息並非電信消費者保護法所禁止的擾人、極端巨量的通信，僅為對接收者已經收到來自其他發送者訊息的提醒而已。同時雅虎也主張若肯認該等團體訴訟，將導致損害賠償數額與原告所受損害不相當，而引發後續訴訟。法院並不接受雅虎的主張。現階段雅虎對法院的決定拒絕評論。
吳柏凭
法律研究員 編譯整理
Yahoo Faces Class-Action Suit Over Spam Texts, http://www.wsj.com/articles/yahoo-faces-class-action-suit-over-spam-texts-1452025558 （last visited Feb 27, 2016）
Yahoo must face class action over text messages: U.S. judge, http://www.reuters.com/article/us-yahoo-classaction-idUSKBN0UI21R20160105（last visited Feb 27, 2016）
蘋果的Apple Watch於2014年9月剛發表，中國大型電子商務網站淘寶網上就出現了仿蘋果智慧型手表Apple Watch，其外形和應用界面都與蘋果版的Apple Watch極為相似。 其中有一款售價只要蘋果的十分之一價錢：239元人民幣，賣方把這款表取名AW。AW和Apple Watch的外觀和操作介面一模一樣，但用的是Google 的Android系統。一些商家在淘寶網上特別強調他們出售的產品不使用蘋果公司的技術。 今(2015)年1月，中國國家工商總局公開批評阿里巴巴網絡交易平台存在假貨問題，淘寶網被指把關不嚴，對商品信息審查不力，銷售行為管理混亂，信用評價存有缺陷以及內部工作人員管控不嚴。當被問及是否已經採取了反對任何賣家的行動，阿里巴巴在聲明中表示，「阿里巴巴集團致力於打擊仿冒，我們與政府，品牌和同業公會緊密的合作來解決這個問題」。 曾經替蘋果工作的一名香港智財權律師說，蘋果若要阻止這些山寨版的手表在市面上出售，可請求著作權或專利侵權賠償，但要花費很多錢及時間。而且在中國並無不正當競爭的法律概念，因此不可能獲得臨時禁制令限制它(暫時狀態假處分)，只能通過法律長期爭訟。 另一種選擇蘋果可以請阿里巴巴撤下產品，但對於每個侵害他產品權利的廠商，蘋果都需要個別填寫表格才能請阿里巴巴撤下產品。
歐洲法院對標準必要專利權人聲請禁制令之條件作出判決2015年7月16日歐洲法院（European Court of Justice）作對華為技術有限公司（以下簡稱華為公司）訴中興通訊股份有限公司（以下簡稱中興公司）侵權案作出判決，在判決中說明了向標準制定組織承諾以公平、合理及非歧視的原則（Fair, Reasonable, Non-discriminatory，以下統稱FRAND原則）對第三人授權之標準必要專利權人，在何情況下應依據《歐洲聯盟運作公約（Treaty on the Functioning of the European Union，以下簡稱TFEU）》第102條禁止濫用優勢地位的歐盟法一般規定，不得向法院聲請對被控侵害標準必要專利之人發出禁制令（injunction）。 歐洲法院認為，當標準必要專利權人承諾依據FRAND原則授權時，其已創造第三方對標準必要專利權人將以授權獲利，而非透過行使其排他權利而獲利之合理期待。因此標準必要專利權人必須以合理方法（包括通知被控侵權人侵害事實及表達願依FRAND原則與其達成授權契約之意願）與被控侵權方尋求達成授權契約，否則則構成優勢地位濫用。 至於被控侵權方雖無義務接受標準必要專利權人的要約以作為免除禁制令的條件，但仍應給予真誠並依據商業慣例的回應，包括（1）不拖延回覆；（2）即時提出新的書面要約；（3）被控侵權人正在使用標準必要專利且無法達成授權契約時，必須就其過去使用該專利之數量等依據商業慣例提供適當擔保；（4）雙方不拖延地接受由第三方來認定授權金額；（5）在進行授權協商時，被控侵權人不能挑戰標準必要專利的有效性、必要性或保留其後續相關權利。
德國公布NAP II，要求能源及工業部門減少二氧化碳排放量為達到京都議定書 將二氧化碳排放量減量控制到 1990 年排放量的 20 ％目標， 歐盟持續祭出多項政策措施，近一年來並已實施碳排放證交易機制。 所謂的碳排放證交易機制係指，業者若能成功減少污染即可出售多餘的碳排放證，而排放過多二氧化碳者卻必須購買碳排放證。為達成前揭目標，所有歐盟會員國均應依據歐盟的國家分配計畫（ Nationalen Allokationsplan ），於其內國推動實施。 在歐盟架構下，德國政府於日前公布第二階段的 NAP II ，以接續目前第一階段、將持續至 2007 年的 NAP I 。透過 NAP I 及 NAP II ，所有產業－包括能源、工業、交通（ Verkehr ）、家戶（ Haushalte ）、以及手工業（ Gewerbe ）、商業及服務業－均將被要求共同致力於二氧化碳減量的目標，德國政府也一一就各產業訂出排放標準。 基本上， NAP II 係有關德國能源業和工業自 2008 年至 2012 年止有關二氧化碳排放量的基本原則，重點在能源業及工業的二氧化碳排放控制，此乃因這兩個產業每年的二氧化碳排放量高達總排放量的 60 ％。 NAP II 對工業的減量要求較為寬厚，只須減少百分之一點二五的排放量，能源業卻必須減量百分之十五。德國環保部長表示，工業面對市場上激烈的競爭，可以少負擔一些氣候保護的成本。此外，為了鼓勵能源業者投資環保設備減少污染，可同時生產電力和熱能的電廠二氧化碳排放量管制將比照工業，反之，老舊的高污染燃煤電廠獲得的碳排放證，比起一般的能源業還要再縮減百分之十五。 雖則 NAP I 、 NAP II 的實施對德國整體產業均形成衝擊，不過這個從環保概念出發的政策，卻也將促使德國產業在未來幾年產生結構性的調整，政府與民間部門為了達到二氧化碳排放減量的目標，必將投入新技術的研究與發展，進而帶動永續、潔能、環境友善（ eco-friendly ）及綠色科技的發展。
金融穩定委員會報告指出金融領域採用AI之模型、資料品質與治理風險.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告，探討人工智慧（Artificial Intelligence, AI）在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響，分析相關風險並提出建議。 報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處，但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性（Vulnerability），進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括：「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」，以及「模型風險、資料品質和治理」。 在模型風險、資料品質與治理中，廣泛應用AI可能導致模型風險上升，因某些模型難以驗證、監控及修正，且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外，在大型語言模型（Large Language Model, LLM），大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性，使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型（Pre-trained Model）中，金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉，進一步增加管理難度。 若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源，模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰，包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。 報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測，評估現行金融政策框架是否充分，並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形，並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外，主管機關可考慮利用監督科技（SupTech）及監管科技（RegTech）等AI驅動工具強化監管效能，以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。