日本與歐盟間個人資料之國際傳輸
歐盟委員會（European Commission）原則上禁止將歐盟境內的個人資料傳輸至境外，只有經歐盟委員會認定其個人資料保護機制達到歐盟認可標準的國家或地區例外，例如：瑞士、加拿大、以色列等。而日本未能進入前揭國家之列的主要原因，係日本之個人資料保護法未將政府部門納入規範對象。但是基於經濟全球化的需求，日本與歐盟自2017年第一季開始加速進行雙邊合意協商。
日本個人資料保護委員會公布，於2017年5月修正施行的個人資料保護法，已符合歐盟資料保護規則中准許進行境外傳輸的標準。其中包括以獨立的個人資料保護機關來確保必要的保全機制能確實執行等五點（新設立個人資料保護委員會、個人資料定義的明確化、個人料去識別化、非法販賣個人資料之處罰、其他）。
歐盟對此表示，雙邊對於個人資料保護之標準的差異性已經漸漸縮小，利於日本與歐盟間個人資料國際傳輸的環境也已經逐漸形成。目前於歐盟境內設立子公司或是設立法人的日本企業，預期2018年即能自由就歐盟境內雇員或顧客的個人資料，進行日本與歐盟間的國際傳輸。
由於歐盟關於個人資料之保護，為歐洲聯盟基本權利憲章（Charter of Fundamental Rights of the European Union）所明定，企業若非法進行個人資料境外傳輸，會被處以高額罰金，金額約相當於該企業一年內全球營業額總額的4%或2000萬歐元，兩者取其高者為上限；股東甚至也可能面臨被提起訴訟的風險。日本此次修法，對日本在歐盟境內的企業經營將帶來莫大的裨益。
企業或機構對於所屬研發人員所為的 職務發明 ， 應該給予多少的報償才算「合理」，近年來成為日本專利制度的爭議話題之一，其中 Olympus Optical Co., Ltd. v. Shumpei Tanaka 、 Yonezawa v. Hitachi Co. Ltd. 、 Nakamura v. Nichia Chemical Co Ltd 幾件訴訟案件更受到高度矚目，引發各界對於日本特許法（即專利法）中第 35 條第 3 、 4 項相關規定之檢討與議論，進而促使日本國會於 2004 年 5 月 28 日 通過特許法修正案，並自 2005 年 4 月 1 日 正式生效。 修正後之日本特許法有關受雇人發明制度部分，修正了第 35 條第 3 項及第 4 項並新增第 5 項。第 35 條第 3 項規定，受雇人依據契約、工作規則或其他約定，同意授予雇用人關於受雇人所為發明之專利申請權、專利權或設定專用實施權時，受雇人對於雇用人有收取合理報酬之權。第 35 條第 4 項規定，依據前項所定之契約、工作規則與其他約定，訂有報酬之約定時，在該報酬之決定標準係經由受雇人與雇用人協議為之，該報酬標準係經公開，且受雇人對於計算報酬金額所表達之意見，亦被充分聽取的情形下，依據該約定所為之報酬金給付應被認為是合理的。又同條第 5 項之規定，若企業內部之契約、工作規則與其他約定，並未規定報酬金額，或雖有規定，但該規定之報酬金額被認為是不合理的，則第 3 項所規定之合理報酬金額，應權衡雇用人基於該發明所獲得之利益、所承受之負擔及對該發明所做之貢獻，與受雇人在相關發明中所獲得之利益及其他相關因素加以認定之。 上述修正規定最大的特色在於 ：（一）尊重自主協議 ； （二）報酬計算要件更加具體化 ； （三）鼓勵裁判外紛爭解決手段 。新修正之受雇人制度會帶來什麼樣的影響，目前各界仍在觀察；不過可確定的是，相較於舊法，新法至少在計算合理報酬上，要求雇用人須踐行更多的程序及其他要件，而這程序或要件規定將可減少法官在舊法時計算合理報酬金額的沈重負擔，與高度不確定所帶來的風險，並且亦可減少受雇人發明訴訟的總數量。 以日本電子大廠 Toshiba 新近在 7 月底與其離職員工 Fujio Masuoka 就閃光記憶晶片技術（ flash memory chip technology ）所達成之職務發明報酬和解協議為例， Toshiba 在 7 月 27 日 發布的新聞稿中，即特別感謝東京地方法院對公司有關員工職務發明之報酬政策及看法的尊重。
運用AI工具協助管理智慧財產組合(IP Portfolio)之方式美國實務界律師2023年6月9日撰文指出，人工智慧（artificial intelligence，簡稱AI）將對智慧財產法律和策略帶來改變，大部分企業熟悉的改變是目前仍有爭議的法律問題—由AI工具產生的發明創造是否為專利或著作權適格的保護標的。但除此之外，AI工具對於創建和管理智慧財產組合（IP Portfolio）的方式也已發生改變，並介紹以下五種利用AI工具協助管理智慧財產組合之方式。 1.簡化先前技術之檢索 無論是評估新產品的可專利性、評估競爭對手之智慧財產權之相關風險、抑或是回應侵權索賠，企業均須了解特定領域之先前技術，因應此需求，全球已有大量公司提供先前技術檢索服務，惟AI工具的出現使得企業可自行進行先前技術檢索。例如知名的文件審查平台Relativity創造了Relativity Patents，使用者輸入專利號碼等特定關鍵字即可進行先前技術檢索；美國專利商標局亦為了審查官開發一種AI工具，提升其確認先前技術之準確性及效率。 2.協助專利申請文件撰寫 對於專利申請人而言，可使用AI工具協助草擬專利申請範圍，有些企業甚至會運用AI工具自動化撰寫專利申請文件，惟使用AI工具撰寫專利申請文件時，應留意提供AI工具的資料是否會保密，抑或有向第三人提供之風險。此外，AI工具撰寫之內容建議仍須雙重確認內容正確性及適當性，如引用來源及內容是否正確。 3.改善商標維權能力 企業可使用AI工具協助監控潛在的侵權及仿冒產品，有鑒於現今網站及社群媒體仍有大量未經商標授權的賣家存在，AI工具可作為審查貼文及識別商標侵權案件之工具，相較於傳統的人工審查可更有效率。 4.協助商標檢索作業 於美國、澳洲、歐盟、中國，甚至世界智慧財產組織導入AI工具協助審查官進行商標審查，包括以關鍵字及影像標記之搜尋功能，此一工具不僅可簡化商標申請和註冊審查程序與時間，亦有部分國家提供使用者自行檢索之功能，使企業可進行更快速、有效率之商標檢索，使其於品牌保護策略上節省不必要之時間及金錢。 5.支持策略性專利組合管理 AI工具亦可協助專利組合管理，包括最廣的專利範圍、評估是否需繼續維護專利、或是評估擬收購專利之價值，以AI工具協助評估以上事項，雖無法完全取代人工進行策略評估，惟可顯著減少勞動力支出。 AI工具改變了智慧財產組合創建及管理之方式，雖然AI工具不能完全承擔管理智慧財產權組合之職責，但AI工具在專利/商標檢索、專利申請文件撰寫、專利權評估、商標維權等方面已可大量減少人力及管理成本，有助於企業智慧財產組合管理，惟企業及使用者須留意使用AI工具的資料管理問題，以避免機密資訊遭到外洩。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
宏碁起訴代工廠 反擊惠普侵權控訴宏碁(Acer)歷經惠普(HP)今年相繼兩次之侵權控訴，於向惠普尋求和解未獲得回應後，宏碁之美國子公司於5月9日在美國德州聯邦法院遞狀，向其代工廠鴻海、緯創及廣達等三家廠商提起訴訟，要求下游代工廠商共同負責，協助其與惠普的官司訴訟。 此三家廠商在擔任Acer的供應商之同時，亦是HP的設計代工製造(ODM)廠商。宏碁為回擊惠普在美國對其專利侵權之訴訟，因而使出該絕招，並要求此三家供應廠商「共同履行訴訟保證責任」負起連帶保證之責任，並對惠普之侵權訴訟案給予協助。 宏碁表示，此一訴訟僅為配合美國法律程序而採取之必要行動。鴻海則表示，宏碁、惠普兩大客戶都是依據法律途徑正當保障並維護本身的權益，鴻海會依法律程序配合。廣達表示，此案已進入法律程序，未來將依法律途徑，尋求圓滿的解決。緯創則不予置評。 宏碁今年登上全球第三大PC寶座，而惠普連續兩次向美國法院控告宏碁涉嫌侵權之舉，被認為係意圖阻擋宏碁在美國市場之發展。宏碁表明，代工廠挨告的原因係由於與其合作模式為宏碁負責銷售，代工廠負責研發設計，和代工廠在合作之初，即已確保其所有提供給宏碁的技術，不會侵犯其他公司的專利，也約定廠商有義務負責相關專利訴訟賠償。
法國國家資訊自由委員會將推出符合GDPR的人工智慧操作指引（AI how-to sheets）法國國家資訊自由委員會（CNIL）於2023年10月16日至11月16日進行「人工智慧操作指引」（AI how-to sheets）（下稱本指引）公眾諮詢，並宣布將於2024年初提出正式版本。本指引主要說明AI系統資料集建立與利用符合歐盟一般資料保護規則（GDPR）之作法，以期在支持人工智慧專業人士創新之外，同時能兼顧民眾權利。 人工智慧操作指引主要內容整理如下： 1.指引涵蓋範圍：本指引限於AI開發階段（development phase），不包含應用階段（deployment phase）。開發階段進一步可分為三階段，包括AI系統設計、資料蒐集與資料庫建立，以及AI系統學習與訓練。 2.法律適用：當資料處理過程中包含個人資料時，人工智慧系統的開發與設計都必須確定其適用的法律規範為何。 3.定義利用目的：CNIL強調蒐集及處理個資時應該遵守「明確」、「合法」、「易懂」之原則，由於資料應該是基於特定且合法的目的而蒐集的，因此不得以與最初目的不相符的方式進一步處理資料。故明確界定人工智慧系統之目的為何，方能決定GDPR與其他原則之適用。 4.系統提供者的身分：可能會是GDPR中的為資料控管者（data controller）、共同控管者（joint controller）以及資料處理者（data processor）。 5.確保資料處理之合法性：建立AI系統的組織使用的資料集若包含個人資料，必須確保資料分析與處理操作符合GDPR規定。 6.必要時進行資料保護影響評估（DIPA）。 7.在系統設計時將資料保護納入考慮：包含建立系統主要目標、技術架構、識別資料來源與嚴格篩選使用…等等。 8.資料蒐集與管理時皆須考慮資料保護：具體作法包含資料蒐集須符合GDPR、糾正錯誤、解決缺失值、整合個資保護措施、監控所蒐集之資料、蒐集之目的，以及設定明確的資料保留期限，實施適當的技術和組織措施以確保資料安全等。 對於AI相關產業從事人員來說，更新AI相關規範知識非常重要，CNIL的人工智慧操作指引將可協助增強AI產業對於個資處理複雜法律問題的理解。