日本預計2019年10月起於東京、大阪實行智財調解制度
根據日本特許廳調查，國際（如韓國，泰國）在處理智財爭議時，往往會傾向採取非訟的方式解決智財爭議，例如透過智財局進行智財調解。日本也預計在2019年10月1日起於東京及大阪兩地的地方法院導入新的智財調解制度，用以快速解決智財（例如專利權，著作權等）相關爭議。
普遍而言智財爭議往往會耗費企業或當事人相當長的時間，且爭議的智財標的在訴訟期間也無法被使用，故日本政府計劃推行新的智財調解制度。新的智財調解制度，除了能降低訴訟成本外，日本政府更迫切想解決的問題是，不希望爭議的智財標的影響企業經營。
在日本智財訴訟是公開，法官在聽過兩造說法後會由法官做單方面的判決，且根據日本最高法院的資料顯示，智財訴訟平均需花費十二點九個月的時間才能結案。有的從訴訟提起到一審宣判就需花費一年又八個月，再到最高法院判決確定還需花費一年又二兩個月。
而日本新推行的智財調解制度計畫將透過視訊的方式，讓當事人與法官進行非公開的對話，並儘量促成兩造達成合意，調解過程最短僅需花費約三個月的時間就能有結果，若調解沒有共識，當事人一樣能進行智財訴訟。智財調解制度除了能有效減少爭議時間外，費用上智財調解申請費也遠低於智財訴訟的申請費。
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洪偲瑜
法律研究員 編譯整理
〈知財調停手続き、東京地裁と大阪地裁で10月から開始〉，知財ボーたるサイトIP Force， https://ipforce.jp/articles/ip-news/summary/2019-08-05-1269（最後瀏覽日：2019/8/24）。
〈「知財調停」10月から開始 最短3カ月で紛争解決〉，日本經濟新聞，https://www.nikkei.com/article/DGXMZO48041390R30C19A7EE8000/（最後瀏覽日：2019/8/24）。
日本東京地方裁判所ウェブサイトhttp://www.courts.go.jp/tokyo/saiban/l3/Vcms3_00000618.html（最後瀏覽日：2019/8/27）。
「TLO」係「技術移轉機關(Technology Licensing Organization)」之簡稱，專指大學研究成果申請專利後，將該等技術移轉給企業等之機關，如同產學間的仲介角色。 日本於平成10年(西元1998年)5月6日通過「促進大學等實施技術研發成果移轉給民間企業法（簡稱大學等技術移轉促進法或TLO法）」，目的在於將大學之研究成果技轉給民間企業，促進研究成果之實用化。 在承認TLO存在之同時，日本做了以下法令之配套：依據TLO法第8條，實施特定大學技術移轉之事業期間，第1年到第10年之授權金及專利申請審查手續費用減免1/2、產業競爭力強化法第19規定，若國家委託之研發成果，歸屬於受託者時，該研發成果之移轉授權不須經國家之承認、同時大學法人法第22條允許國立大學得為出資。同時TLO法亦承認若中小企業透過TLO取得研究成果之授權時，得降低中小企業投資育成株式会社支出資要件。
何謂日本「尖端大型研究設施」？所謂「尖端大型研究設施」，系指日本《特定尖端大型研究設施共用促進法》（特定先端大型研究施設の共用の促進に関する法律）中，由國立研究法人所設置，並受該法規範之研究設施。 該法之目的係在設置被認為不適合於國立實驗研究機關，或進行研究之獨立行政法人中重複設置之以高額經費購置的該研究領域中最尖端技術之研究設施設備，並於該研究領域中進行多樣化研究之活用，以發揮其最大之價值。 目前受到該法規定的研究設施包括特定同步輻射研究設施，其包含了「SPring-8」及「SACLA」等兩座大型同步輻射研究設施，與特定超級電腦設施，亦即超級電腦「京」，以及包括了高強度質子加速器「J-PARC」之一部的特定中子輻射研究設施；以SPring-8為例，該設施之網站上登載有使用情報、使用申請及參考資料等，供欲使用該設施之研究人員參考。
OpenAI轉變立場，呼籲美國聯邦制定強制性AI安全法規人工智慧巨頭OpenAI全球事務主管Chris Lehane於2026年9月9日公開發表聲明，明確表示企業對AI開發自願性承諾已不足以應對快速變化之技術挑戰，因此強烈呼籲美國國會應在今年休會前，制定基於AI能力之強制性國家級安全法規，可見政策立場發生重大轉變。 OpenAI具體提出聯邦法規應涵蓋之四大關鍵領域：首先，建立具統一性之AI測試標準與獨立第三方評估機制；其次，強化網路安全要求；第三，建立明確之事件通報規則，特別是在AI系統試圖繞過安全控制時，須進行強制性書面通報；最後，在部署先進AI模型前，須通過具強制性之安全對齊評估。 之所以主動要求強制監管，起因於近期多起AI模型在測試中，所展現之意外且難以控制之行為模式。OpenAI部分AI代理曾出現失控現象，未經授權便存取十多個外部網站，甚至在春季劫持一個德國網站作為其他AI代理之通訊跳板。此外，其競爭對手Anthropic模型在資安測試中，也曾發生過數次駭入外部系統之事件。這些安全漏洞凸顯以公權力介入建立嚴格底線之急迫性。 聯邦政府尚未採取具體行動前，OpenAI採取反向聯邦主義策略，表態支持加州多項AI立法，涵蓋從第三方審計、兒童保護到生物安全威脅等範疇。針對各界憂慮之「遞迴自我改進」，即AI能夠獨立開發並強化下一代AI系統之問題，OpenAI作出明確承諾：雖這項技術尚未實現，除非能確保絕對安全，否則不應盲目追求。更強調，如為達到安全標準，願意放緩先進AI之開發步伐。 總結而言，面對AI日益複雜且難以預測之自主能力，OpenAI已意識到行業自律之極限，故積極尋求美國聯邦政府建立強制法規，確保人工智慧之發展不會對社會帶來不可控之風險。
英國無線電頻譜管理改革政策（上）－政策源起與目標