法國通過具爭議性的iTune法
眾議院原先通過之條文要求歌曲必須可以在任何設備上播放，但此一規範受到蘋果公司反對，認為如此規定將降低音樂檔案的安全性，而造成「鼓勵盜版」的結果。參議院為此修改規範內容，於規定中設計小部分空間賦予廠商可以運用 DRM 技術限制音樂於特定設備播放之音調；且若廠商獲得著作權人 ( 唱片公司及著作人 ) 之同意，仍得限制特定音樂格式僅得於特定設備中播放 ( 如： iTunes 的情況 ) 。
社會主義與綠黨之國會議員目前正針對此一規範提出違憲主張，若該主張無法成立，法國將成為歐洲訂定此一規範之先驅，預料其他歐洲國家將可能跟隨法國之腳步進行規範，如此情勢可以從挪威消費者保護官晚近作出之決議，認為 DRM 技術已破壞競爭法則，必須加以修正，以及其他國家包括丹麥、瑞典之類似決議窺知一二。
2014年6月25日，美國聯邦最高法院就Riley v. California一案作出判決，否定了附帶搜索（註）亦適用於行動電話的見解，並要求警察在查看嫌犯手機的內容前必須取得搜索票。 法院見解認為，由於手機裡的資料顯然不會造成執法者人身安全的危險，而在警察取得搜索票的這段期間內，資料也不可能遺失（甚至可以透過切斷手機連線功能，防免資料因遠端移除或加密而遺失），因此手機內容應不在附帶搜索的適用範圍內。判決中另指出，智慧型手機已經成為人們日常生活中無時無刻、無所不在的一部分，其中含有大量的個人資訊，包括通聯紀錄、標記有日期及地點的照片與影片、網路搜尋及瀏覽紀錄、購物清單及GPS定位等，若允許警察在未取得搜索票的情況下查看嫌犯手機，將有可能嚴重侵犯到個人隱私。 首席大法官John Roberts表示：「如果更進一步地細究系爭隱私利益之範圍，用戶在現代手機上所看到的資料，事實上並不儲存在裝置本身。將手機看作一個容器並對其內容實施附帶搜索，這樣的預設是有點勉強的，尤其當手機被用來讀取儲存在他處的資料時，這種說法更是完全無法成立。」 在其協同意見書中，大法官Samuel Alito也認為，相對於非電子資訊，法院為電子資訊提供了更多的隱私保護。同樣是通聯記錄，如果是從嫌犯口袋裡扣押的紙本帳單取得，在法律上毋須取得令狀即得搜索，但如果是儲存在手機裡就不是這麼一回事了。 註：為保護執法者人身安全並防免被告湮滅證據，我國刑事訴訟法第130條規定，檢察官、檢察事務官、司法警察官或司法警察逮捕嫌犯或執行拘提、羈押時，雖無搜索票，得逕行搜索其身體、隨身攜帶之物件、所使用之交通工具及其立即可觸及之處所，學說上稱作「附帶搜索」，為令狀搜索原則之例外。
德國因應歐盟一般資料保護規則（GDPR）之通過，即將進行該國資料保護法（BDSG）修正德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會(bitkom)於2016年9月2日釋出將以歐盟新制定之一般資料保護規則（GDPR）內容為基礎，調整德國聯邦資料保護法（BDSG）之修法動向。 德國政府正在緊鑼密鼓地調整德國的資料保護立法，使之與歐盟GDPR趨於一致。已知未來將由“一般聯邦資料保護法”取代現行的聯邦法律。草案內容雖尚未定稿，但修正方向略有以下幾點： 首先，德國未來新法不僅參考GDPR、也試圖將該法與GDPR及歐盟2016年5月4日公告之歐盟資訊保護指令Directive(EU)2016/680相互連結。該指令係規範對主管機關就自然人為預防，調查，偵查等訴追刑事犯罪或執行刑事處罰目的，處理個人資料時的保護以及對資訊自由流通指令。 其次，新法將遵循GDPR的結構，並利用一些除外規定，如：在資料處理時企業應指派九人以上資料保護官（DPO）的義務。某些如通知當事人的義務規定，亦有可能在存有更高的利益前提下，限縮其履行範圍。此意味某些通知義務有可能得不適用，例如履行該義務需要過於龐大人力、資金支出、耗費過多等因素。 第三，聯邦法律將保留一些規定，如上傳給信用調查機構的條款、雇傭契約中雇用方面處理個人資料的條款，以及在公眾開放地區使用電子光學裝置監視的條款等。 最後，立法修正動向值得注意的重點尚有，(1)未來德國立法者將如何應對新的歐洲資料保護委員會（EDPB）中德國代表的地位（represe。由於EDPB將發布具有約束力的決定，針對爭議內容的決定意見，德國內部顯然應該統一意見。蓋因迄今為止的德國聯邦資料保護監察官（17個）經常提出不同的見解。此外，(2)還應該觀察聯邦資料保護監察官是否應該賦予權限，向法院提出對歐盟爭議決定或法律救濟，使案件進入德國法院，以爭執歐盟執委會所為之決定是否具備充足理由。前此，德國聯邦參議院（代表十六邦）2016年5月已要求聯邦政府引進新規定，使資訊監察保護官有請求法院救濟之權。這項源於安全港協議判決的討論，將來有可能提供德國資料保護監察官，挑戰隱私盾協議的可能性。但新法案是否會解決這一問題，這還有待觀察。 可預見在2017年9月下一屆德國聯邦議會選舉前，將通過法案。
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 ）」
產業競爭力強化法新發展－以企業實證特例制度實例為中心