瑞典Attunda地方法院關於Hyperlink之侵害著作權判決-
透過輸入網址或點選超連結(Hyperlink)方式找尋資料，是網路運作基礎之一。而單純以Hyperlink方式另開新視窗呈現其他網頁，由於只是方便快速連結到其他網站或網頁內容，並無涉及重製行為，因此實務上普遍認為並無侵害著作權的問題。然而瑞典Attunda地方法院於2016/10/13，就一則使用Hyperlink方式之案例卻認定有侵害著作權。
此案例起因於瑞典原告Jonsson在非洲Zambezi河上，拍攝到高空彈跳發生意外之影片，後該影片未得原告同意遭他人上傳至YouTube網站。被告比利時L’Avenir新聞網站報導此事件時，於文中提供Hyperlink(lånkat från hemsidan till YouTube)，使讀者能連結到YouTube上之該則影片。本案原告主張並無授權上傳YouTube影片，也無允許被告在其網路報導得以提供Hyperlink連接至YouTube網站影片，以此要求L’Avenir新聞網站負擔侵害其公眾傳輸權之責任。
瑞典Attunda地方法院引用歐盟法院於2016/09/08GS Media, C-160/15案中關於Hyperlink判決見解，認定若超連結之內容有權利人合法授權，Hyperlink行為固無侵權可言，但若連結之內容未受權利人合法授權時，需先判定行為人是否是以營利為目的；若為肯定，則推定行為人明知其內容違法、Hyperlink行為構成公眾傳輸行為，但行為人可舉證推翻，證明其不知內容違法而未構成侵權。本案由於超連結內容是未經由原告授權，且瑞典Attunda法院認定L’Avenir新聞網站以營利為目的使用Hyperlink，於網站無法證明不知內容非法情況下，因此判定被告構成侵權。
瑞典法院所引用的歐盟判決引起諸多批評，論者有謂超連結功能是網路運作基礎之一，該判決認為以營利目的使用即應推定對內容違法有明知，不僅「營利目的」此一條件之內涵為何，需待後續更多判決個案方可確定具體內容；而且造成所有線上新聞網站擬使用超連結影片及內容、又無法得知內容是否有被合法授權時，必須承擔更大的侵權風險；因此產生的自我審查，將弱化網路之基本運作功能，且使言論自由及通訊自由受到侵害。
吳建興
法律研究員 編譯整理
歐盟法院新聞稿http://curia.europa.eu/jcms/upload/docs/application/pdf/2016-09/cp160092fr.pdf(last visited Dec.14,2016)
瑞典Attunda地方法院判決請參：https://drive.google.com/file/d/0B6d07lh0nNGNWmlBRGhRbko2R28/view(last visited Dec.14,2016)
CaseC-160/15, GS Media v Sanoma, http://curia.europa.eu/juris/celex.jsf?celex=62015CJ0160&lang1=fr&type=TXT&ancre=(last visited Dec.14,2016)
Eleonora Rosati, Linking to unlicensed content: Swedish court applies GS Media ,The IPKat,(Oct.26,2016 11:16 a.m.), http://ipkitten.blogspot.tw/2016/10/linking-to-unlicensed-content-swedish.html(last visited Dec.14,2016)
Statut du lien hypertexte : décision (hyper) décevante de la CJUE,LA QUADRATURE DU NET, Sep.8,2016,http://www.laquadrature.net/fr/arret-CJUE-lien-hypertexte(last visited Dec.14,2016)
日本因應各先進國家近年於開放科學概念下，政府資助研發計畫研究資料管理及開放之倡議與制度化推展趨勢，內閣府於2015年提出開放科學國際動向報告書，並在第5期科學技術基本計畫與2019年統合創新戰略中規劃推動開放科學。上述政策就研究資料管理開放議題，擬定了資料庫整備、研究資料管理運用方針或計劃之制定、掌握相關人才培育與研究資料運用現況等具體施政方針。在此背景下，內閣府於2018年設置「研究資料基盤整備與國際化工作小組（研究データ基盤整備と国際展開ワーキング・グループ）」，持續檢討日本國內研究資料管理、共享、公開、檢索之基盤系統建構與政府制度、國家研究資料戰略與資料方針、國際性層級之推動方向等議題，在2019年10月據此作成《研究資料基盤整備與國際化戰略》（研究データ基盤整備と国際展開に関する戦略）報告書，形成相關政策目標。 本報告書所設定的政策目標採階段性推動，區分為短期目標與中長期目標。短期預計在2020年前，正式開始運用目前開發測試中之研究資料基盤雲端平台系統（NII Research Data Cloud, RDC），針對射月型研發計畫研擬並試行研究資料管理制度，建構詮釋資料（metadata）之集中檢索體系，並建立與歐洲開放科學雲（EOSC）之連結；中長期目標則規劃至2025年前，持續調適運用RDC，正式施行射月型研發計畫之研究資料管理制度，確立共享與非公開型研究資料之管理框架，蒐整管理資料運用現況之相關資訊，並逐步擴張建立與全球研究資料共享平台間之連結。
美國加州通過美國第一部規範藥品專利侵權和解協議中遲延給付條款之州法，推定其具有反競爭性美國加州議會於2019年9月12日通過《加州法案AB 824，商業：保持人們對負擔得起的藥物之近用（California AB 824 - Business: preserving access to affordable drugs）》（下稱AB 824法案），其主要規範藥品專利侵權和解協議中之「遲延給付（pay for delay）」條款，推定其具有反競爭性，為美國第一部規範製藥公司之間簽訂遲延給付條款之州法。 於AB 824法案中，其規範對象為學名藥與生物相似性藥物之藥證申請人，統稱為「非參照藥物申請者（Nonreference drug filer）」。其規定若用來解決專利侵權之協議為「非參照藥物申請者」從主張專利被侵害的公司處接受任何有價值之物，且同意於一段期間內限制或放棄學名藥或生物相似性藥品的研究、開發、製造、上市、銷售，則該協議推定具有反競爭效果。惟例外若能證明「非參照藥物申請者」所獲得之價值僅對其他商品或服務是公平合理的補償、協議直接產生了競爭優勢，協議的競爭優勢大於協議的反競爭效果，則反競爭性之推定可舉上述事由為證而推翻。每次違規行為可處以高達2000萬美元或「非參照藥物申請者」收到的價值三倍的罰款，以數額高者為準。 AB 824法案減輕政府舉證責任的負擔，將主張和解協議不具反競爭效果之舉證責任轉移至和解協議當事人身上，且因此種推定，當事人必須向政府揭露更多和解協議之資訊，而增加協議之透明度。
加州新修正法規要求公司董事會必須包括女性加利福尼亞州（下簡稱加州）州長Jerry Brown於2018年9月30日簽署了一項新法案，規定在加州註冊成立的上市公司以及總部位於加州並在美國證交所上市的外國公司（如德拉瓦州公司），都必須在2019年底之前，於其董事會安排至少一位女性擔任董事，否則將面臨處罰；而此項新規定，亦使加州成為美國第一個要求上市公司將女性納入董事會的州。 此項規定並規定，在2021年年底前，若董事會的規模為6名以上，至少需有3名女性董事，若董事會的規模為5名成員，則至少需有2名女性董事，若董事會規模為4名以下董事，則至少需有1名女性董事。違反此項規定，將受到以下處罰：（1）首次違反處以10萬美元的罰款；（2）再度違反處以30萬美元的罰款，隨後再處以每次違反的罰款。 根據統計，日前在美國3000家最大的上市公司的董事會組成中，女性僅占其中18%，於2017年，更有624家上市公司的董事會中根本沒有女性。該法案表明，促進公司董事會性別平等不僅可以改善所有女性的職場機會，同時還能提高生產力，其依據是瑞士信貸（Credit Suisse）於2014年所作出的一項研究，該研究發現，擁有全男性董事會的公司，其平均股本回報率（Return on Equity, ROE）為10.1%，而擁有至少一名女性董事的公司，其平均股本回報率為12.2%。 根據彭博社(Bloomberg)於2019年的一項新分析，此項變革可為女性提供692個席次，並足以導致美國公司董事會整體性別平衡產生顯著的變化。此外，新紐澤西州(New Jersey)和馬薩諸塞州(Massachusetts)亦在考慮進行類似的立法，其他州也通過了不具拘束力的準則。根據統計，若其他州採用和加州相同立法，羅素3000(Russell 3000)中的公司需要在幾年內為女性開放3732個董事會席次，全國董事會的女性人數將增加近75%。 縱使該法案的反對者認為，這將增加企業改善種族和民族多樣性的難度，並質疑法案的適法性，然該法案的提出者仍認為，此一措施對於提升女性的代表權是必要的，相信當董事會組成多元化，女性的聲音能被聽到時，對整體勞動力的改善會是更好的。
英國發布人工智慧網路資安實務守則英國政府於2025年1月31日發布「人工智慧網路資安實務守則」（Code of Practice for the Cyber Security of AI，以下簡稱「實務守則」），目的是提供人工智慧（AI）系統的網路資安指引。該實務守則為英國參考國際上主要標準、規範後所訂定之自願性指引，以期降低人工智慧所面臨的網路資安風險，並促使人工智慧系統開發者與供應商落實基本的資安措施，以確保人工智慧系統的安性和可靠性。 由於人工智慧系統在功能與運作模式上與傳統網路架構及軟體有明顯的不同，因此產生新的資安風險，主要包含以下： 1. 資料投毒（Data Poisoning）：在AI系統的訓練資料中蓄意加入有害或錯誤的資料，影響模型訓練結果，導致人工智慧系統產出錯誤推論或決策。 2. 模型混淆（Model Obfuscation）：攻擊者有意識地隱藏或掩飾AI模型的內部運作特徵與行為，以增加系統漏洞、引發混亂或防礙資安管理，可能導致AI系統的安全性與穩定性受損。 3. 輸入間接指令（Indirect Prompt Injection）：藉由輸入經精心設計的指令，使人工智慧系統的產出未預期、錯誤或是有害的結果。 為了提升實務守則可操作性，實務守則涵蓋了人工智慧生命週期的各階段，並針對相關角色提出指導。角色界定如下： 1. 人工智慧系統開發者（Developers）：負責設計和建立人工智慧系統的個人或組織。 2. 人工智慧系統供應鏈（Supply chain）：涵蓋人工智慧系統開發、部署、營運過程中的的所有相關個人和組織。 實務守則希望上述角色能夠參考以下資安原則，以確保人工智慧系統的安全性與可靠性： 1. 風險評估（Risk Assessment）：識別、分析和減輕人工智慧系統安全性或功能的潛在威脅的過程。 2. 資料管理（Data management）：確保AI系統整個資料生命週期中的資料安全及有效利用，並採取完善管理措施。 3. 模型安全（Model Security）：在模型訓練、部署和使用階段，均應符合當時的技術安全標準。 4. 供應鏈安全（Supply chain security）：確保AI系統供應鏈中所有利益相關方落實適當的安全措施。 「人工智慧網路資安實務守則」藉由清晰且全面的指導方針，期望各角色能有效落實AI系統安全管控，促進人工智慧技術在網路環境中的安全性與穩健發展。