脫歐協議草案：英國將繼續保護已註冊或已授予的智慧財產權
歐盟委員會（European Commission）於2018年2月28日公佈了歐盟與英國脫歐協議草案(The draft Brexit Withdrawal Agreement)，其中規定在英國將會持續地保護先前已註冊或已授予的智慧財產權。
根據該協議草案第50（1）條規定，先前在歐盟已註冊或被核准的商標、設計或植物品種權的持有人，在過渡期結束之前，不須再經任何復審，視同已在英國註冊且具可實施性的智慧財產權。而關於地理標誌、原產地名稱和地方傳統特色，在第50（2）條亦有類似規定。
該協議草案有：智慧財產權註冊程序之規定（第51條）；英國繼續就歐盟特定會員國已註冊之商標或外觀設計提供保護（第52條）；英國繼續就未註冊的共同體設計提供一定程度的保護（第53條）；繼續保護數據庫（第54條）；申請歐盟商標和共同體之植物品種權享有優先審查權（第55條）；在英國申請植物補充保護證書享有優先權（第56條）及權利耗盡（第57條）等規定。
惟歐洲專利體系以歐洲專利公約(European Patent Convention)為基礎。 因此，有關專利的相關規定未在英國脫歐協議草案出現，亦未在將來的一元專利系統(Unitary Patent system)中被提及，而此系統係源自於兩項歐盟的規章。
目前該協議草案已由歐盟委員會提出，首先將讓歐盟各成員國和歐洲議會先進行磋商，最後再與英國進行協商。
王怡茜
法律研究員 編譯整理
Draft Brexit Agreement: continued protection in the UK of registered or granted IP rights, KLUWER PATENT BLOG, Mar. 1, 2018, http://copyrightblog.kluweriplaw.com/2018/03/01/draft-brexit-agreement-continued-protection-uk-registered-granted-ip-rights/ （last visited：Mar. 13, 2018）.
EUROPEAN COMMISSION, Draft Withdrawal Agreement on the withdrawal of the United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland from the European Union and the European Atomic Energy Community（2018）, https://ec.europa.eu/commission/sites/beta-political/files/draft_withdrawal_agreement.pdf （last visited：Mar. 13, 2018）.
美國眾議院反壟斷委員會於2021年6月11日宣布五大反壟斷立法議案，目標是透過立法提升消費者、勞工和中小企業競爭空間，防止大型科技平台壟斷數位市場。2019年美國國會反壟斷委員會調查互聯網巨頭Amazon、Google、Facebook、Apple（GAFA）涉嫌濫用市場支配地位進行壟斷、抑制競爭、侵害用戶隱私、破壞新聞出版多元化。2020年10月發布《數位市場競爭調查》（Investigation of Competition In Digital Markets）強調恢復數位經濟市場競爭力重要性。2021年美國眾議院隨即提出五大反壟斷改革法案具體落實政策方向。 終止平台壟斷法案（Ending Platform Monopolies Act） 防止占主導地位的平台利用其對多個業務的控制能力，由董事或受託人持有公司25%以上的股票、盈利或資產，或以其他方式掌握實質控制權，要求用戶使用其平台購買產品或服務進而取得優勢地位。 美國選擇與創新線上法案（American Choice and Innovation Online Act） 禁止平台的歧視行為，包括使自家產品、服務及業務在平台上享有對手沒有的競爭優勢，禁止自我偏好或歧視其他同類業者之行為。 平台競爭與機會法案（Platform Competition and Opportunity Act） 禁止具獨占優勢平台藉由收購其他具競爭力對手，以擴大或鞏固線上平台市場力量。 透過啟動服務交換強化相容性和競爭力法案（Augmenting Compatibility and Competition by Enabling Service Switching Act） 透過啟動服務交換，滿足互操作性和資料可攜性，降低企業和消費者進入壁壘與轉換成本，使資料更容易移動到其他平台。 併購申報費現代化法案（Merger Filing Fee Modernization Act） 提高企業向政府申請併購案之審議費用，例如超過50億美金以上併購案審議費用從美金28萬提升至225萬，確保美國司法部和聯邦貿易委員會執行反壟斷資源。
德國聯邦工業聯盟與Noerr法律事務所所公布「工業4.0 – 數位化進程面臨之法律挑戰」意見報告德國聯邦工業聯盟（Bundesverband der Deutschen Industrie）與Noerr法律事務所於2015年11月共同公布「工業4.0 – 數位化進程面臨之法律挑戰」(Industrie 4.0 – Rechtliche Herausforderungen der Digitalisierung)意見報告。該報告透過德國聯邦工業聯盟與Noerr法律事務所訪談德國數家企業法務部門，以釐清業界在邁入工業4.0轉型下會遇到的法律議題，並對此議題提出法律意見。 此報告針對工業4.0相關法律議題提出以下建議： 1.資料保護:業者可透過技術性設計達到資料保護的目的，例如隱私設計（Privacy by Design）。另，繼歐盟法院針對安全港判決的裁定，業者應積極關注歐盟第29條資料保護工作小組針對跨國資料傳輸的指引或德國聯邦資料保護委員（Datenschutzbeauftragten des Bundes）針對跨境資料保護規範的建議。 2.資料產權：在立法上不應急於規範管制，有恐危及企業資料分享的空間。建議企業間可透過雙方性契約規定資料的使用權 3.資訊安全：雖支持於2015年7月通過之德國資訊系統安全法（IT-Sicherheitsgesetz），強制性業者履行在遭資安攻擊時履行通報義務（Meldepflicht）。但是，若能實施以業者本身主動完成資安保護措施之鼓勵機制，則更能積極性的鼓勵業者履行其資安義務。 4.智慧財產權：標準必要專利的授權及使用係業者在工業4.0體系中，特別在系統的互通性上，非常重要的一環。在法制環境上應讓各個業者，在一定的條件下，均享有標準必要專利授權。 5.產品責任：因智慧工廠下之自治系統（autonome Systeme）有自主決定的能力，而因其所導致的民事糾紛，可透過新民事責任概念的架構所解決，並不一定要將該自治系統視為一獨立的數位法人（ePerson）。
從德國法談濫發商業電子郵件之規範 美國OMB發布人工智慧應用監管指南備忘錄草案美國行政管理預算局（United States Office of Management and Budget, OMB）於2020年1月發布「人工智慧應用監管指南（Guidance for Regulation of Artificial Intelligence Applications）」備忘錄草案。該備忘錄草案係基於維護美國人工智慧（AI）領導地位之目的，而依據美國總統川普（Donald John Trump）於2019年2月簽署之「維持美國人工智慧領導地位（Maintaining American Leadership in Artificial Intelligence）─行政命令13859號」，並在啟動美國人工智慧計畫後180天內，經OMB偕同科技政策辦公室（Office of Science and Technology Policy, OSTP）、美國國內政策委員會（United States Domestic Policy Council）與美國國家經濟委員會（National Economic Council）與其他相關機構進行協商，最後再由OMB發布人工智慧應用監管指南備忘錄草案，以徵詢公眾意見。 該備忘錄草案不僅是為了規範新型態AI應用技術，更希望相關的聯邦機構，在制定AI應用產業授權技術、監管與非監管方法上，能採取彈性的制定方向，以避免過度嚴苛的規定，反而阻礙AI應用的創新與科技發展，繼而保護公民自由、隱私權、基本權與自治權等價值。同時，為兼顧AI創新與政策之平衡，應以十大管理原則為規範制定之依據，十大管理原則分別為： 培養AI公眾信任（Public Trust in AI）； 公眾參與（Public Participation）； 科學研究倫理與資訊品質（Scientific Integrity and Information Quality）； AI風險評估與管理（Risk Assessment and Management）； 獲益與成本原則（Benefits and Costs）； 彈性原則（Flexibility）； 公平與反歧視（Fairness and Non-Discrimination）； AI應用之揭露與透明化（Disclosure and Transparency）； AI系統防護與措施安全性（Safety and Security）； 機構間之相互協調（Interagency Coordination）。 此外，為減少AI應用之阻礙，機構制定AI規則時，應採取降低AI技術障礙的方法，例如透過聯邦資料與模型方法來發展AI研發（Federal Data and Models for AI R&D）、公眾溝通（Communication to the Public）、自發性共識標準（Voluntary Consensus Standards）之制定及符合性評鑑（Conformity Assessment）活動，或國際監管合作（International Regulatory Cooperation）等，以創造一個接納並利於AI運作的環境。