澳洲零售業承認雙價廣告具誤導性質
寢具零售業者Snooze坦承，其於2008年10月所進行的「雙價標示」廣告活動中，將某些商品的價格以「原價 /現價」的形式加以呈現，此種行為可能誤導或欺騙消費者，而違反了貿易行為法（Trade Practices Act 1974, TPA）。
經澳大利亞公平競爭和消費者委員會（Australian Competition & Consumer Commission, ACCC）稽核Snooze的「雙價」廣告後，Snooze坦承此一活動中所標示之「原價」僅是參考公司內部所設定的建議零售價格，而不是於活動開始前在市場上經過一段合理銷售期間的真實價格。Snooze已同意對所有已知購買產品的客戶提供一封道歉信及50澳幣的購物禮券。
ACCC主委Graeme Samuel指出：「廣告中所出現的原價必須是先前於一段合理期間內實際所出售的真正價格。」基此，ACCC已提供最新的雙價廣告的規範指南，規範之宗旨在於，以此種廣告活動進行優惠行銷時，不得以比較價格之方式傳遞錯誤的訊息，該優惠必須是實質上的確對消費者有利之價格。而依據下列之標準可判斷廣告是否違反貿易行為法：
1.優惠方案必須真正有提供優惠：提供價格比較時，該較高的價格應為實際曾用以銷售之價格，且於考量所有相關因素後，仍得認為該優惠的確存在。而該優惠產品也必須是在高價時也很容易被取得之狀況，才能確保該優惠並非一誤導之行為。
2.優惠價格應為一暫時的價格：以「雙價」方式促銷時，該優惠價格存續之期間不得比原價更長，否則即有誤導消費者之嫌。
3.廣告中的較高價格乃為實際曾於一合理期間內之銷售價格：該較高價格不得從未或於過短期間內作為實際銷售之價格，而判斷何謂合理期間可參考下列三種因素：（1）預期該商品銷售的時間長度（2）商品價格之正常波動情形為何（3）「雙價」促銷活動的時間長短。
蘇柏毓
專案經理 編譯整理
The ACCC official site，2010年02月01日，http://www.accc.gov.au/content/index.phtml/itemId/876614，最後瀏覽日：2010年03月16日
歐盟法院於2018年6月5日對德國行政法院依歐盟運作條約第267條（267 AEUV），就歐盟個人資料保護指令（95/46/EC）第2、4條之解釋適用，提起的先訴裁判申請做出先訴判決。判決提及利用臉書（Face Book）平台經營粉絲專頁，並獲取臉書相關服務的管理者，同樣負有保護用戶資料隱私的責任。此將影響眾多的粉絲專頁，判決指出不僅臉書，連粉絲專頁的管理員都有保護訪客資料安全的責任。 由於臉書粉絲專業的經營者，並未保存其粉絲的相關資料，既不經手資料處理，更無力影響資料如何呈現，因此主張資料處理的責任應該在於臉書身上，處罰對象也應該是臉書。判決理由指出，臉書作為粉絲專頁相關個人資料的控制者（data controller）應負相關責任並無疑問，但歐盟地區粉絲專業的管理者，應該和臉書一樣，作為資料處理的共同責任者。蓋管理者係運用臉書提供的設定參數，將粉絲專頁的近用者資料蒐集處理，應該負共同責任。因此歐盟法院判決，利用臉書平台經營粉絲專頁，並獲取臉書相關服務的管理者（administrator），並不能免於個資保護法律的法遵義務。 另外依據德國聯邦資料保護與資訊安全委員會（BFDI）意見，認為雖然判決是基於一般資料保護規則（GDPR）生效之前就已經存在的法律，但法院所確定的共同責任原則也適用於新的法律。BFDI特別建議公共機構以歐盟判決為契機，審查公共機構粉絲頁面的合法性與是否遵守法律規定，並在必要時說服Facebook調整資料保護。
WIPO收到第一百萬件國際專利申請世界智慧財產權組織(WIPO)已於2005年初正式宣告收到第一百萬件國際專利申請，並向全世界的創新者表示敬意。國際專利的申請係規範於〔專利合作條約〕(PCT)，WIPO總幹事卡米爾‧伊德里斯博士對PCT創建26年歷史上的這一里程碑表示技術進步的步伐在大大加快，並反映了智慧財產權制度對刺激技術發展和豐富公有知識領域所作出的貢獻。 PCT簡化了公司和發明者在多個國家獲得專利權的程序，且公司和發明者如以各自國家專利制度所規定的規則和條例辦理專利申請事宜，則有可能發生喪失專利權的情況。 PCT體系的成員包括美國、日本、德國、英國和法國等先進發展國家，惟部份發展中國家所提出的國際專利申請量也正持續快速增加，表現最為突出的是印度與韓國，這兩個國家在2003年的國際專利均呈現倍數成長的趨勢。
美國司法部向Google提出反托拉斯訴訟，控Google之反競爭策略損害消費者權益且扼殺創新美國司法部（United States Department of Justice）與11個州檢察總長2020年10月20日於哥倫比亞特區地方法院聯合向Google提起反托拉斯民事訴訟，依據《休曼法》（Sherman Act）第2條，以「非法利用優勢地位進行排他行為，強化自身市場力量」為由起訴 Google。美國司法部認為，Google利用自身在電子數位設備提供搜尋服務和搜尋廣告市場（search advertising markets）的壟斷地位，損害競爭對手和消費者利益，並利用特殊協議和商業慣例，佔據美國九成以上的搜尋市場，在網頁瀏覽器和手機搜索領域建立難以被超越的商業優勢。Google的反競爭策略（anticompetitive tactics）讓它能維持甚或擴大壟斷地位，削弱競爭並扼殺創新。 美國司法部與阿肯色州、佛羅里達州、喬治亞州等11個州聯合提出訴訟，指稱Google達成一系列的排他性協議（exclusionary agreements），要求將Google設置為數十億用戶之手持行動裝置或電腦的預設搜尋引擎，並且在許多情況下禁止預先安裝（preinstallation）競爭對手軟體。起訴書指稱Google透過以下方式違法維護搜尋和搜尋廣告的壟斷地位：（1）簽訂排他性協議，禁止預先安裝任何競爭對手的搜尋服務；（2）無視消費者意願，包裹式（tying）安排強迫Google搜尋軟體APP需預先安裝在行動設備的主要位置，且不可刪除；（3）與Apple達成長期協議，將Google作為Safari瀏覽器或其他搜尋工具的預設搜尋引擎（但實際上是獨家搜尋引擎）；（4）利用自身獨占優勢和利潤，給予設備商、網頁瀏覽器業者和其他搜尋工具業者更多的優惠待遇，創造無間斷的強化獨占循環。 司法部認為，Google的反競爭措施阻止其它競爭對手達到經營規模，進而消除美國大多數搜尋查詢的競爭。也因為限制競爭，Google得以降低搜尋品質（例如引起隱私、資料保護、和消費者利用爭議等），從而損害消費者並阻礙創新；此外Google可以向廣告客戶收取高於市場價格之費用，並降低客戶服務品質。 而面對美國司法部控訴，Google表示這些指控具有「嚴重瑕疵」（deeply flawed），消費者選擇Google並非被強迫，而是因為Google是最優秀的搜尋工具。蘋果的Safari瀏覽器預設使用Google搜尋，是因為蘋果公司認可Google搜尋的品質，且競爭對手（Bing和Yahoo!）亦以付費方式出現在Safari介面可供消費者選擇。而微軟在Windows設備上預載之Edge瀏覽器，是以Bing為預設搜尋工具。此外，Google和Android營運商和設備商簽訂促銷協議以推廣Google，該協議可以直接降低手機價格；但即使簽署協議，Android仍會預載其他競爭者的APP和APP Store。是故，Google認為司法部若勝訴，將讓消費者只能用品質較差的搜尋工具以及支付更高的手機價格。
合成資料（synthetic data）「合成資料」（synthetic data）的出現，是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料，或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下，透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式，讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用，透過這個方法，資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下，使合成資料所訓練出來的分類模型（classifiers）不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中，最熱門的研究為運用「生成對抗網路」（Generative Adversarial Network, GAN）形成合成資料（亦有其他生成合成資料之方法），生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」（generator）與辨識網路（discriminator）對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果，使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料，也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室（Defense Science and Technology Laboratory, DSTL）於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告，此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司（BAE Systems）的應用智慧實驗室（Applied Intelligence Labs, AI Labs）執行「後勤科技調查」（Logistics Technology Investigations, LTI）計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一，探討在隱私考量下（privacy-preserving）「合成資料」當今技術發展情形，並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出，資料的種類多元且面向廣泛，包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等，針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同，也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估；報告指出，目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法，建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。