何謂「標準必要專利」？
標準必要專利（standards-essential patents，SEPs）是國際標準組織所採行的一種專利運用模式，主要係為了使標準共通技術普及之同時平衡專利權人之利益，將技術發展中重要的標準共通技術結合專利保護，同時均要求專利權人須簽署FRAND（Fair，Reasonable and Non-discriminatory）條款，以公平、合理、無歧視之原則收取合理數額之專利授權費供標準化組織成員有償使用。然而，因專利本身即是一種合法壟斷，是以標準必要專利之授權模式可實現利益最大化；但涉及到具高度共通性又難以迴避的技術時，應當避免少數專利權人濫用專利權和市場壟斷。因此，專利權人和被授權人之間，對於收取合理專利授權費之議題，在一直無法取得共識之下，往往訴諸法律解決。從美國聯邦法院涉及標準必要專利侵權之訴訟案例，可看出美國針對標準必要專利目前主要有下列幾種趨勢：(1)合理之專利授權費以該技術佔產品元件之比率計算；(2)標準必要專利之授權費金額逐步降低；(3)專利權人必須先進行授權流程(4)不能直接申請禁制令。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
日本最高法院最近裁定，日立（ Hitachi ）必須支付一億六千三百萬日圓（約四千五百萬台幣）給取得三項光碟讀取技術發明專利的前工程師米澤成二（ Seiji Yonezawa ）。一九九六年退休的米澤，於一九七三到一九七七年間，將其開發出來的三項有關光碟讀取技術發明專利移轉給任職的日立公司，當時他僅獲日立支付二百三十萬日圓酬勞，米澤嫌酬勞太少而提起訴訟，要求日立支付二億八千萬日圓酬勞。 東京地方法院於二○○二年作成的裁定，認定日立因該專利在日本國內所獲利益約兩億五千萬日圓，依米澤的貢獻度百分之十四計算，命令日立支付約三千五百萬日圓。但在日立上訴至東京高等法院的第二審，高院於二○○四年裁定，加上日立在英美等六個外國取得專利所獲利益約共十一億八千萬日圓，扣除已支付金額，日立應再支付約一億六千三百萬日圓酬勞給米澤。米澤原本訴請日立支付發明報酬兩億八千萬日圓，此案在最高法院駁回日立提起的上訴後判決定讞。 根據日本特許法（專利法）規定，受雇人取得發明專利時，企業需支付相對報酬予發明人，不過對於報酬之合理性，受雇人及雇用人近年來迭有爭議並訴諸司法解決。雖然日本國會在 2004 年 5 月 28 日 通過專利法修正案，進一步使報酬之計算要件更加具體、明確化，日本專利局也隨後在 2004 年 11 月公布「新受雇人發明制度之程序個案研究」（ The Case Studies of the Procedures under the New Employee Invention System ），以問答方式闡釋新修正之發明人報酬規定之意義與適用方法，並尋求一個較為合理的標準，提供受雇人與雇用人間訂定報酬金時之參考。 然而，境外專利權是否應該列入報酬金之計算，新法則未規定，故此問題仍然存在，對此下級法院的判決不一，日本最高法院最近做出確定在海外取得的專利亦得支付相對報酬之裁決，這項司法裁定，勢必會影響到擁有國外專利的眾多日本企業。
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。
加州立法機關提出2020年加州消費者隱私法修正案，擴大對未成年消費者個人資料之保護2024年1月29日，加州立法機關提出2020年加州消費者隱私法（California Consumer Privacy Act of 2020）之修正案，限制企業出售、分享、使用及揭露18歲以下消費者的個人資料。 2020年加州消費者隱私法旨在保護消費者之個人資料相關權利。依現行條文，企業向第三方出售、分享消費者個資前，應向消費者發出通知。而消費者有權拒絕出售、分享其個資，即便消費者曾經同意，亦有權隨時要求企業停止出售、分享行為。現行條文尚禁止企業在明知消費者未滿16歲的情況下，出售或分享消費者個資。除非年滿13歲消費者本人授權，或未滿13歲消費者父母授權，企業方可為之。 然該法修正案調整了前述條文，改為禁止企業在明知消費者未滿18歲的情況下，出售或分享消費者個資，除非企業取得年滿13歲消費者本人之授權，或取得13歲以下消費者父母之授權。 加州消費者隱私法修正案亦針對未成年人個資的使用與揭露增設限制。依現行條文，消費者有權限制企業只能在提供商品、服務的必要範圍內使用其敏感個資。若企業欲對敏感個資為原定目的外之使用或揭露、或敏感個資可能被用於或揭露予第三方，企業應向消費者發出通知。而消費者有權限制或拒絕企業之使用、揭露行為。而後該法修正案在同條增加未成年人個資使用、揭露相關規範，規範企業不得使用、揭露18歲以下消費者個資。除非年滿13歲消費者本人同意，或是未滿13歲消費者父母同意企業為之。 若修正案通過，再配合現行條文於行政執行（Administrative Enforcement）章節之處罰規定，將能有效擴大該法對未成年人的保護。該修正案亦以條文要求加州隱私保護局（California Privacy Protection Agency）在2025年7月1日前，廣泛徵求公眾意見並調整相應法規，以進一步實現該法目的。
德國2015年6月5日通過電動車法(EmoG)德國聯邦議會通過電力驅動車輛優惠法(下稱電動車法(Gesetz zur Bevorrechtigung der Verwendung elektrisch betriebener Fahrzeuge ,Elektromobilitätsgesetz-EmoG)，該法遂於於2015年6月5日生效。 德國為了達到減碳目標，不但大力推動再生能源，且亦於五年前成立國家電動車平台，希望於2020年達到全國有100萬輛電動車在街道上行駛之目標，德國政府為達此一目標，修法讓電動車可享地方政府提供的停車位以及可使用巴士車道兩項優惠。 該法對電動車之定義為(1)電池驅動車輛(2)可充式之油電混合車輛及(3)燃料電池車輛(電動車法第2條)，並提供優惠予(1)公用道路巷道之停放(2)全部或一部特定公用道路巷道之特別使用(3)進入或通過禁行區域，例外地許可之(4)公用道路巷道停放時之規費，免除之(電動車法第3條第4項)。 另外，為推廣使用，依道路交通秩序法第46條第1a項，電動車輛亦得黏貼特殊標識行駛於交通管制區、禁行區域及需繞道之路段。供巴士行駛道路亦同。而為了電動車之辨識，本法第4條亦規定電動車標識應具備之內容，並於2015年9月26日發相關之電動車標示規則。