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）。
新加坡政府在2016年05月05日發表了數位平台「MyInfo」。 新加坡政府推出此一平台的目標是「以數位方式來整合目前的工作，去除現行的不便與散亂，讓民眾與政府打交道時更輕鬆 」。因此，「MyInfo」將每個新加坡公民散在各政府機關間的個人資料整合成單一檔案，使用者也可以自行決定加入額外的資訊，像是年收入、教育程度、就業情況以及家人資料。當民眾需要填寫不同的政府表單時，不需要再一直填寫重複的內容。 新加坡政府表示，每個公民可以自由決定他們要不要註冊MyInfo。當使用者選擇使用這項服務時，相關機關會針對可能被運用的資料先徵詢使用者的同意。 MyInfo計畫是由新加坡財政部與資訊通信發展管理局共同發起。新加坡政府的數位服務團隊在一年前左右開始設計這項服務，目前平台上仍持續在測試並改善使用者經驗。 MyInfo從2016年01月到04月試營運，已經有超過32,000人使用這項服務(佔新加坡總人口0.6％)。在2016年06月之前，MyInfo會提供15項服務，包括註冊公用住宅、更新報稅資料以及求職資訊等。到2018年，所有需要雙認證的數位服務都會整合在MyInfo平台，估計會有200項服務項目。 這個計畫是新加坡「數位政府」（Digital Government）政策的重要拼圖之一。新加坡政府將持續擴大MyInfo的服務項目，希望藉由此服務來蒐整更多資料，並增加可供政府機關間分享的個人資料數目。伴隨愈加豐富的數據資料，各政府部門更能事先了解民眾的需求並提出民眾真正需要的服務。
歐盟針對電子通訊網路及服務之管制架構規範進行公開徵詢基於維持「更好的管制」原則，歐盟執委會針對電子通訊管制架構之內容，公開徵詢社會大眾的意見。 此一電子通訊管制架構，係包括「架構指令」（2002/21/EC）、「發照指令」（2002/20/EC）、「網路接續指令」（2002/19/EC）、「普及服務指令」（2002/22/EC）及「隱私及電子通訊指令」（2002/58/EC）五個指令。除了此了指令之規範上，此次公開徵詢內容尚包括執委會有關「相關市場的建議」（C(2003)497）。 諮詢議題內容，則包括「管制架構的優劣點」、「現行管制架構是否能達到預期目標」、「現行管制架構如何改進」，以及特定之主題，如「範圍及目標」、「匯流及科技發展」、「頻譜管理」、「市場競爭及網路接續管制」、「執照核發及使用權」等。公開諮詢時間至2006年1月24日止。
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 ）」
美國考慮修正著作權法第115條美國著作權局已針對著作權法第 115 條提出修正案，以因應數位科技對音樂市場造成之衝擊。美國著作權法第 115 條主要係規範非戲劇類音樂之重製 (reproduction) 與散布 (distribution) ，並同時規範此二權利之強制授權及費率核定事宜。在數位音樂時代來臨之前，第 115 條之設計允許唱片業就已錄製之歌曲，在特定費率下加以重新詮釋灌錄。不過，隨著線上音樂的流行，第 115 條有關強制授權制度之設計，已喪失原先期待之功能，而核定之費率反而成為授權雙方協商時價格之上限，對整體音樂市場之發展造成障礙。此外，由於美國境內有關公開演出權 (public performance) 及重製 / 散布權之授權分屬不同之權利人團體 ( 目前美國三大公開演出權利人團體包括 ASCAP, BMI 及 SESAC ；而有關重製 / 散布權之權利人團體主要是 HFA, The Harry Fox Agency) ，因此在數位化音樂傳輸過程中利用人必須面對不同之權利人團體，就同一傳輸行為洽談不同之授權契約，並對同一著作權人支付二次使用報酬。如此繁複的過程及額外的成本，當然使合法音樂服務業者無法與網路音樂侵權者所提供之無成本音樂抗衡。因此，在此次美國著作權局所提出的「 21 世紀音樂授權改革法」中將廢止現行第 115 條，其修正重點包括： 1. 當權利人團體 ( 新法案中稱之為 music rights organization, MRO) 合法授予處理非戲劇類音樂之公開演出權事宜時，該權利人團體亦同時被授予處理重製及散佈權授權相關事項之權利。 2. 權利人團體就數位傳輸之非戲劇類音樂之公開演出權之授權應同時包含能協助公開演出順利進行必要之重製或散佈之權。 3. 著作權人就單一著作不得授權二個以上權利人團體進行該著作之授權談判事宜。 4. 鼓勵權利人團體就其所授權之非戲劇類音樂著作列明清冊，以協助利用人確認洽商授權之對象。