法蘭克福最高法院判決「不好喝保證退費」電視廣告違反「不正競爭防止法
法蘭克福最高法院在2006年10月19日對於一則「不好喝保證退費」電視廣告，判決被告對消費者因未盡到資訊告知義務（Informationspflicht）而違反不正競爭防止法（UWG）。
被告在一則促銷其所生產之礦泉水電視廣告中，打上「不好喝保證退費」等標語，但關於詳細退費資訊在電視廣告中並無說明，進一步的退費資訊，如退費條件、如何退費等，是黏在寶特瓶瓶身，需待消費者將此標籤撕下，才得以看到相關的退費資訊。原告是符合不正競爭防止法（UWG）第8條第3項第2款「以促進工商利益為目的而具備權利能力之工商團體」（Wettwerbsverband）；原告認為被告違反「不正競爭防止法（UWG）」第4條第4款之規定：「未清楚標示引起消費者購買決心之促銷佸動的條件」。
法蘭克福最高法院（OLG Frankfurt a.M.）首先確認被告所刊登之「不好喝保證退費」電視廣告已經符合不正競爭防止法第4條第4款「促銷活動」之構成要件。再者，法院認為在被告所刊登之電視廣告及附在產品瓶身之退費條件標籤並不足以使消費者明確得知退費資訊。被告抗辯，基於現實因素，並無法將具體的保證退費條件一一細數在電視廣告中；惟法蘭克福最高法院認為，即使消費者可以透過其他管道得到相關的退費資訊，亦無法補正被告在電視廣告中未盡到告知義務之缺失。
對於此種類似噱頭之電子媒體行銷手法，是否可以只在產品瓶身明示退費規則，而在電子媒體廣告中忽略不提，是否有不實廣告及消費者權益如何保障等問題，都值得注意。
國際海事組織（International Maritime Organization, IMO）於2018年6月5日第99次海上安全委員會（MSC 99）上，根據日本等國提案，開始進行監理範圍之界定與檢討等相關工作（Regulatory Scoping Exercise, RSE）。於MSC 99之會議上，IMO已暫定自駕船之定義與自動化等級，並於2018年12月3日至12月7日於英國倫敦召開之MSC 100會議上進一步確定RSE框架，公布自駕船規則之制定期程表，具體措施將分為兩階段實行。第一階段預計在2019年9月前釐清可能妨礙自駕船航行，或者有修正和確認必要之IMO規定。第二階段則規劃在2020年5月召開之MSC 102前，檢討為實現自駕船所需修正及制定之IMO規則。此外，MSC 100亦批准2018年5月IMO人為因素、訓練和值班小組委員會（Sub-Committee on Human element, Training and Watchkeeping, HTW）提出之船員「疲勞指引」（Guidelines on Fatigue）修正案，並預計在2019年6月召開之MSC101上，進一步針對燃料油品質所引發之安全問題進行討論。
何謂「IoT推進聯盟（ IoT推進コンソーシアム）」？日本政府為了對應智慧聯網（Internet of Things, IoT）、巨量資料（Big Data）以及人工智慧（AI）時代之到來，經濟產業省及總務省於2015年10月23日正式成立了產官學研聯合之「IoT推進聯盟（ IoT推進コンソーシアム）」。該聯盟旨在超越企業及其產業類別的既有框架，以民間作為主導，目的為推動IoT之相關技術研發，以及促進新創事業成立之推進組織，未來並將針對IoT相關政策以對政府提出建言。在該聯盟下有三個工作小組，包括技術開發、實證、標準化的「智慧IoT推進論壇（スマートIoT推進フォーラム）」；推動先進實證事業，規制改革之「IoT推進實驗室（IoT推進ラボ）」，以及針對資訊安全、隱私保護的專門工作小組。 我國自2011年行政院首度召開「智慧聯網產業推動策略會議」以來，積極推動發展台灣成為全球智慧聯網創新中心，以及成為亞洲智慧聯網解決方案領先國；而目前我國有「台灣物聯網聯盟（TIOTA）」、「中華物聯網聯盟」等民間推進組織，旨皆為結合產官學研各界資源，促進產業與政府、國際間之合作。
人工智慧即服務（AI as a Service, AIaaS）人工智慧即服務（AIaaS）之定義為由第三方提供人工智慧（AI）外包服務，其可使個人和公司基於各種目的進行AI相關實驗，同時毋須於初期即大規模投資或承受高度風險。著名之四大AIaaS供應商為Amazon AWS雲端運算服務、Microsoft Azure 雲端運算平台與服務、Google雲服務、以及IBM雲服務。 AIaaS之優點主要有：（1）降低成本：一般公司無須投資軟體、硬體、人員、維護成本以及不同任務之修改成本，AIaaS供應商可供應不同之硬體或機器學習供公司嘗試運用。（2）即用性：AIaaS供應商提供之AI服務為即用性，無須太多專家介入修改即可使用。（3）可擴展性：可由較小之項目開始試驗，逐步擴張調整服務，因此具有戰略靈活性。然而，AIaaS亦有以下潛在缺點：（1）降低安全性：公司必須交付大量資料給AIaaS供應商，因此資料之機密保護與預防竄改即為重要。（2）增加依賴度：若發生問題時，必須等待AIaaS供應商進行處理。（3）降低透明度：由於是即用性之AI服務，對於內部演算法之運作則屬於未知之黑盒子領域。（4）限制創新：因AIaaS供應商所供應之AI服務需一定程度之標準化，因此限制公司創新發展之可能。
簡析WTO綠色能源管制爭端案例