營業秘密管理概要
國家音樂出版組織(National Music Publishers’ Association，簡稱NMPA)中8家音樂出版業者在2010年6月16日對LimeWire提起著作權侵權訴訟。8家出版業者包含EMI Music Publishing, Sony/ATV Music Publishing, Universal Music Publishing Group(環球), Warner/Chappell Music, Inc.(華納), Bug Music, MPL Music Publishing, Peermusic and The Richmond Organization.等唱片公司，被告LimeWire是知名的檔案共享線上服務網站。原告指出被告大量的侵害原告的音樂著作，因此要求賠償。 NMPA表示本案和上個月13家音樂公司和美國唱片業協會(Recording Industry Association of American，簡稱RIAA)對LimeWire的著作權訴訟是相關聯的案件。美國地方法院法官於上個月就RIAA和LimeWire一案作出判決，法官認定LimeWire公司及負責人侵害著作權，且構成不公平競爭。13家公司要求凍結LimeWire的資產並且要負擔近十億美金賠償，RIAA要求LimeWire立即關掉網站，但法官於6/8說明LimeWire至少可持續營業兩週。 NMPA的負責人及執行長Israelite表示，LimeWire提供的網路平台有助於網路著作權侵害的產生。每首音樂產出的背後都有一群龐大的網路，包含出版者、作曲家、表演者、錄音者，唱片公司，並非無中生有的，LimeWire檔案分享網站利用提供販賣音樂平台，使他人可以接觸音樂，但拒絕支付合理的音樂授權金。 LimeWire釋出善意歡迎NMPA進行協商談判，並表示將有許多與出版業者、作曲家、表演者、唱片公司的會談，就如同LimeWire新的音樂服務機制與商
日本新型態旅宿模式下誕生的民泊新法隨著以網路平台經營仲介事業的Airbnb服務開始流行，鎖定國外觀光客的個人住宅和投資型不動產出租產生一種新型態的商機，加上近年旅日遊客增加及2020東京奧運即將來臨，日本政府預期將會有短暫性遊客人數激增。為解決訪日旅客居住設施問題以及特定期間過後旅館閒置造成之資源浪費或倒產問題，日本將在明年（2018）六月施行住宅宿泊事業法（民泊新法）採取鬆綁民宿短期經營之法規限制。該法變革重點包含： 行政程序：原先依據旅館業法採取許可制，民泊新法施行後為申報制。 營業日數：層級化區分旅館與民泊限制年營業180日。 宿泊日數：解除住宿日限制（例如大阪民泊條例須三天兩夜以上）。 建物用途：原本必須為許可旅館，施行後住宅、公寓及招待所皆可。 營業地區：限制在住居專用地營業。 本法施行後將可明顯區分旅館業與民泊業強化管理，並且呼應日本政府的經濟振興計畫，帶動兼業、副業及提供自營作業者從事經濟活動的管道。另外，因新法施行後合法民泊增加產生的新型態商機成為吸引大型平台或企業投入政府經濟再興計畫之誘因，進而提供協助個人民泊經營者申報、環境改善、及代理管理等業務，有利於政府推動相關社會安全網建置。
歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》2019年4月9日，歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》（Ethics Guidelines for Trustworthy AI）。此次內容大致延續歐盟人工智慧高階專家小組（High-level Expert Group on Artificial Intelligence）於2018年12月18日發布的《可信賴人工智慧倫理準則草案》（Draft Ethics Guidelines for Trustworthy Artificial Intelligence）之內容，要求人工智慧須遵守行善（do good）、不作惡（do no harm）、保護人類（preserve human Agency）、公平（be fair）與公開透明（operate transparency）等倫理原則；並在4月9日發布的正式內容中更加具體描述可信賴的人工智慧的具體要件，共計七面向概述如下： 人類自主性和監控(Human agency and oversight)：AI係為強化人類能力而存在，使人類使用者能夠做出更明智的決策並培養自身的基礎能力。同時，AI應有相關監控機制以確保AI系統不會侵害人類自主性或是引發其他負面效果。本準則建議，監控機制應可透過人機混合（一種整合人工智慧與人類協作的系統，例如human-in-the-loop, human-on-the-loop, and human-in-command）的操作方法來實現。 技術穩健性和安全性(Technical Robustness and safety)：為防止損害擴張與確保損害最小化，AI系統除需具備準確性、可靠性和可重複性等技術特質，同時也需在出現問題前訂定完善的備援計劃。 隱私和資料治理(Privacy and data governance)：除了確保充分尊重隱私和資料保護之外，還必須確保適當的資料治理機制，同時考慮到資料的品質和完整性，並確保合法近用資料為可行。 透明度(Transparency)：資料、系統和AI的商業模型應該是透明的。可追溯性機制（Traceability mechanisms）有助於實現這一目標。此外，應以利害關係人能夠理解的方式解釋AI系統的邏輯及運作模式。人類參與者和使用者需要意識到他們正在與AI系統進行互動，並且必須了解AI系統的功能和限制。 保持多樣性、不歧視和公平(Diversity, non-discrimination and fairness)：AI不公平的偏見可能會加劇對弱勢群體的偏見和歧視，導致邊緣化現象更為嚴重。為避免此種情況，AI系統應該設計為所有人皆可以近用，達成使用者多樣性的目標。 社會和環境福祉(Societal and environmental well-being)：AI應該使包含我們的後代在內的所有人類受益。因此AI必須兼顧永續發展、環境友善，並能提供正向的社會影響。 問責制(Accountability)：應建立機制以妥當處理AI所導致的結果的責任歸屬，演算法的可審計性（Auditability）為關鍵。此外，應確保補救措施為無障礙設計。