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。
2019年9月英國資訊委員辦公室（Information Commissioner's Office, ICO）啟動沙盒計畫（ICO Sandbox）測試階段（beta phase），由ICO所選10個測試專案，透過解決當今社會問題，例如如何減少暴力犯罪、大學如何促進學生的心理健康、新技術如何改善醫療保健等，期能促進公眾利益。 各專案在滿足創新性和可行性前提下，同時也面臨著複雜的資料保護議題，因此ICO持續與各專案溝通，提供其應用現有個資保護指引之建議，如歐盟一般資料保護規則之資料保護影響評估指導文件（Guide to the GDPR - Data protection impact assessment）、資料保護自我評估工具包（Data protection self-assessment toolkit）等。自2019年3月底開始（受理申請）迄今，ICO沙盒執行過程中所觀察到的關鍵議題如下： 公部門資料應用效益：部份參與者正在克服與公部門進行歷史資料共享，或是如何整合應用大數據等。個人資料與新技術應用，必須與資料主體的權利和自由進行權衡。 同意：確保各方對於「同意」（Consent）之理解，以弭平差異，同時向公眾提供透明資訊。 新技術的挑戰：應用語音生物辨識（voice biometrics）、臉部辨識技術（facial recognition technology, FRT）等，需要在適當基礎上處理特殊類別資料。 資料分析（Data analytics）：以符合資料保護的方式進行資料分析，處理特殊類別資料的適法性，評估處理過程中的風險，並檢查可能用於資料分析的資料來源，確保符合目的之應用。 未來的6個月，ICO將持續與各專案合作，使其為有效的解決方案，為公眾提供創新合規之產品與服務，並成為未來結合資料保護和創新應用之規劃藍圖，以奠定隱私保護的基石。
公私合作的科技創業投資機制研析－以德國高科技創業者基金(HTGF)為例 英國與新加坡監管沙盒機制概述 日本發布美國數位政策現狀報告，呼籲推動AI發展的同時，亦應注重資料安全性日本獨立行政法人情報處理推進機構（下稱IPA）於2025年10月發布美國第二次川普政權數位政策現狀報告（下稱現狀報告），內文聚焦於美國政權輪換後數位政策之變動與解讀，同時提及在推動AI發展的同時，亦應注重其安全性。 日本觀測美國數位政策的現狀報告指出，隨著社會數位化程度日益增加，除了雲端數位資料的累積，以及提升對於AI的依賴程度外，亦會造成釣魚信件難以識別，透過可自動生成程式碼的惡意攻擊型AI進行攻擊行為等AI濫用之風險。 準此，美國為確保AI與資料的安全性，並維持其領域之競爭優勢，於2025年7月23日發布AI行動計畫，並提出三大方針，包括加速AI創新、建構AI基礎設施，以及透過國際性的AI外交與安全保障發揮領導能力。此外，內文亦提及為確保競爭優勢，需要建立作為AI發展基礎的科學資料集，並建置資料中心，同時確保其具備高度安全性，以避免AI使用者輸入AI之資料遭到竄改或外洩。 此外，現狀報告內文提及日本企業Softbank與OnenAI、Oracle等公司共同參與規模達5000億美元的Stargate計畫，並已於德州著手建設AI資料中心，顯示日本在美國的AI基礎建設中扮演重要角色並佔有一席之地。然而，內文亦指出美國數位政策具備不透明性而有潛在風險，須持續留意與關注。 我國企業如欲深耕AI領域，並透過AI進行技術研發，可由建立科學資料集開始著手，以作為訓練AI模型的基礎，以達到運用AI輔助及縮短研發週期、減少研發過程中的試錯成本等效益。此外，為確保安全性，科學資料集建置過程中所需之數位資料，可參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心所發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範》，建立貫穿數位資料生命週期之資料治理機制。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）