費城將對含糖飲品課徵稅捐
費城市議會於105年6月17日以13票對4票通過對含糖飲料每盎司課徵1.5美分的稅，預計於106年1月正式實施。
由於含糖飲料，容易導致肥胖及糖尿病，尤其在費城有68％的成人與41％的孩童過胖，此法案目的即在於勸阻消費者將多餘的錢用來購買這些不健康的飲料，希望能藉此幫助他們更健康。此法案通過後，估計每瓶裝兩公升的飲料及六盒裝的蘇打水各將漲價1美元左右，但是牛奶、新鮮水果或蔬菜含量50％以上的飲料則不在課稅範圍。此外，那些可以讓消費者自己添加糖的飲料，譬如咖啡，也不在課稅範圍，這意味著運動飲料、糖水、罐裝咖啡以及已添加糖的茶類都將被課稅，故有稱之為「汽水稅」。
依據費城財政局預估，汽水稅將使市府稅收增加9,100萬美元，預計運用在學前托兒班，學校，圖書館，娛樂中心，及其他公共場所，稅收也將資助抵免販售健康飲品企業的稅收。市長 Jim Kenny 也公開支持這項稅收，並在法案通過後表示這項稅收對於該市的社區及教育系統將會帶來歷史性的貢獻。
根據費城市新聞網(Philly.com)於16日報導：「這項稅收的徵收對象為飲料經銷商，目前尚無法統計將有多少稅收能回饋給消費者，但是估計12盎司的飲料約徵收18美分，2公升的飲料約徵收1美元，以及12瓶裝的飲料約徵收2.16美元。」。為此，飲料業者表達激烈的反對，並在法案通過後發表聲明表示將採取法律行動，並表示此項稅收並未考慮到低收入戶以及消費者對於無熱量飲料的選擇，所以是不公平的。而且這項稅收不僅影響費城人，對於所有美國人來說具有歧視性且極不受到歡迎。儘管美國飲料協會耗費了大筆的廣告費用來阻擋這項稅法的通過，費城市議會最後仍通過這項法案。
類似法案早在2014年，加州柏克萊市就已通過。只是，費城成為全美第一個針對含糖飲料課稅的大城市，其造成之影響較為顯著，目的在於減少含糖飲料的消費。至於其他城市，包括San Francisco(舊金山) 和 Boulder, Colo.(科羅拉多波德)，正在考慮相似的立法，不過至今尚未通過。
- Philadelphia Becomes First Major U.S. City with Soda Tax
- Philadelphia Becomes 1st Major U.S. City To Pass A Tax On Soda
- Soda tax passes; Philadelphia is first big city in nation to enact one
- Amending Title 19 of The Philadelphia Code, entitled "Finance, Taxes and Collections," by adding a new Chapter 19-4100, entitled "Sugar-Sweetened Beverage Tax," under certain terms and conditions
日本電信事業個人資料保護指針(電気通信事業における個人情報保護に関するガイドライン)自2011年修訂後至今即未有任何改變。然而，隨著現代行動通信軟硬設備技術的進步，智慧型手機中已有許多應用程式可透過GPS衛星定位功能準確獲取使用者之位置資訊，倘若司法機關也能於搜查辦案過程即時取得此定位資訊，將可提高偵查效率並縮短破案時程。 為此，日本總務省擬將原先須事先通知行動設備使用人與獲得法院令狀後，方得利用GPS衛星定位獲取位置資訊之電信事業個人資料保護指針第26條修訂為司法機關取得法院令狀後，即可利用GPS衛星定位獲取行動設備使用人位置訊息。 然此項修訂除將可能造成行動通訊業者營運上的額外負擔之外，亦有侵害設備使用者之個人隱私與個人資料疑慮。因此，為了抑止濫為偵查，法院令狀之發出須有其必要性，搜查機關亦必須向行動通訊業者為必要性之說明。 再者，此項利用GPS衛星定位獲取位置訊息之方式也僅限於使用Android系統設備且將定位功能開啟之使用者，對於使用Apple iOS系統設備之使用者則不但須使用者開啟定位功能，還須經過美商蘋果公司同意方能取得亦是一項難題。 日本總務省已於2015年4月17日發布此項法令修訂訊息並徵詢公眾意見，預計於6月完成修法並公布之。
歐盟執委會委員宣布將對電子商務領域進行反壟斷調查掌管競爭事務的歐盟執委會委員Margrethe Vestager於3月26日在柏林記者會上宣布，接下來的競爭調查將鎖定在電子商務領域。這項調查將涵蓋歐盟所有會員國，旨在調查是否有公司透過契約或其他障礙，限制消費者在歐洲境內進行跨境交易。縱使越來越多的歐洲商品和服務是經由網路來交易，歐盟內部的跨境線上交易卻成長緩慢。造成此現象的原因可能是由於語言隔閡、消費者喜好及會原國間法令的差異。然而，亦有跡象顯示，有些公司會採取相關措施來限制跨境線上交易。 因此，對於該領域的調查重心會放在如何加強識別及因應這些限制跨境交易的措施；以配合執委會的目標: 創造一個相連的數位單一市場。執委會委員Margrethe Vestager會在接下來的星期提出該提案於委員會。 歐洲消費者屬於線上服務之狂熱使用者。在2014年，約有半數的歐洲消費者在線上消費；然而，在這半數內，僅有15% 的線上消費者是向歐盟其他會員國之業者購買。這顯示在歐盟境內，電子商務仍然有巨大的跨境障礙。例如: 技術障礙，如地理隔閡，將限制消費者從其所在地或使用其信用卡進入特定網站。 執委會委員Vestager因此決定向委員會提出對於電子商務領域的競爭調查，以促進執委會實現單一數位市場的目標。 該調查是執委會企圖把歐盟分裂的線上市場整合為單一數位市場的策略之一。經過分析後，若執委會認定有競爭爭議，會開啟案件調查，以確保電子商務領域已遵守禁止限制商業行為及濫用獨占地位之歐盟法規(歐盟運作條約第101條和第102條)
美國專利商標局公布2019年專利適格性審查指南美國專利商標局在2019年1月4日公布專利適格性審查指南（2019 Revised Patent Subject Matter Eligibility Guidance, 下稱新審查指南）。新審查指南對於如何使用美國最高法院Alice/Mayo測試法第一步驟（步驟2A），判斷專利請求項是否指向司法排除事項(judicial exception)，做了兩個主要修改： (1)明確屬於「抽象概念」的排除事項包括：數學概念、組織人類活動的特定方法與心智活動。新審查指南並舉例說明數學概念包括數學關係、公式或方程式；組織人類活動的方法包括基本經濟原則或實踐、商業或法律互動關係，或管理個人行為或人與人之間的關係或互動；心智活動包括人類在心中執行的思想，例如觀察、評估、判斷或意見。根據新審查指南，審查委員不再需要將專利請求項與過去的判例比較來判斷專利標的是否屬於抽象概念。 (2)將判斷請求項是否指向司法排除事項的第一步驟（步驟2A）改為兩階段測試。首先，審查委員評估請求項是否屬於司法排除事項（自然法則、自然現象、抽象概念），若是，要進一步評估請求項是否有其他要素(element)可將該司法排除事項結合到「實際應用」中。若可，則不屬於司法排除事項。若無法將其結合到「實際應用」中，才須進行Alice/Mayo測試法第二步驟（步驟2B）的審查。新審查指南也對其他要素結合司法排除事項的「實際應用」提供例示，包括：反映電腦功能或其他技術的改進、應用該司法排除事項使特定疾病或醫療狀況的治療或預防產生效果、將該司法排除事項用在特定機器或製品中且在請求項中限定使用的機器或製品、使特定物品轉換到另一種狀態或成為另一種物品。 此修改將增加審查委員以抽象概念核駁專利請求項的舉證負擔，審查委員必須闡明為何發明不構成步驟2A中的「實際應用」，還要在步驟2B證明為何該元素屬於已熟知、常規或習知的行為。因此，新審查指南將使審查委員要以抽象概念核駁發明，特別是軟體相關發明的難度變高。 新審查指南已於2019年1月7日生效並徵求公眾意見，後續還可能會發生變化。此外，由於該指南不具有法律約束力，因此法院將如何根據新審查指南評估核准專利之有效性仍有待觀察。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）」
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 ）」