營業秘密與競業禁止－簡評臺灣高等法院台南分院102年度上易字第212號判決
2009年美國司法部特別報導，美國每年大約有26,000人為受全球定位系統（Global Positioning System, GPS, 一般稱作衛星導航系統）追蹤的受害者，其中也包括手機使用者。2010年4月，爆發Apple iPhone和Google Android 智慧型手機在當事人不知情的情況下，蒐集手機的位置資訊；更甚者，即使在當事人沒有使用定位應用程式時，仍繼續蒐集其位置資訊，而當事人卻無法拒絕蒐集。對此，手機公司反映，其蒐集的位置資訊行為係利用發射台與無線網路點，協助手機使用者更快速的計算與確認其位置，以提供更良善的定位服務。 美國參議員Al Franken 與Richard Blumenthal對於此議題非常關切，Franken參議員指出，1986年所通過的「電子通訊隱私法（Electronic Comunications Privacy Act of 1986）已無法因應現今網際網路普遍使用。其中「自願揭露客戶通訊或記錄」之規定 （18 U.S.C. §2702 Voluntary disclosure of customer communication or records）更是替手機公司、應用程式業者，與提供無線上網的電信業者開了一個漏洞，允許業者在當事人不知情的情況下，進行定位資訊的蒐集，或與第三人分享位置資訊。 參議員Al Franken 與Richard Blumenthal遂於2011年6月15日提出「2011位置隱私保護法案（Location Privacy Protection Act of 2011）」，提議要求提供位置資訊服務功能的行動裝置製造商，與軟體平台，在蒐集當事人位置資訊，以及與第三人分享位置資訊時，必須先行告知當事人，並取得當事人的同意後，才可進行蒐集與分享。目前該法案至6月16日為止已經過二讀，並提交到司法委員會。 不過，「位置隱私保護法案」僅作告知當事人並取得同意低度要求，另一目前也正在審議的 「地理位置隱私與監督法案（Geological Privay and Survillance (GPS) Act）」，更進一步提供執法單位或政府蒐集與使用定位資訊的指引規範。也有提案對於電子通訊隱私法，必須要因應資通訊科技的應用，為相對應的增修。
何謂芬蘭「SHOKs」？2006年芬蘭研究創新委員會在其創新政策倡議中指出，為結合產學研就重大發展領域進行長期合作，加速該國公私合作投入創新過程 Public-Private Partnerships (PPP)，故以非營利性有限公司型態成立科學技術創新策略中心（Strategic Centres for Science, Technology and Innovation, SHOKs）。 SHOKs的計畫經費主要由芬蘭技術處（Tekes）提供補助，惟政府補助比例上限：最高上限75%，必要時Tekes可減少補助以符合上述比例。2008年到2014年用於補助研究計畫金額總和為5.45億歐元。 SHOKs科研計畫成果智財權歸屬及運用規定概述如下： 一、既有智慧財產權歸屬及運用： 1.參與者共同執行研究計畫不影響其既有智慧財產權之歸屬。 2.參與者之既有智慧財產權，若屬其他共同參與者執行計畫有必要者，應依無償或FRAND原則對其他共同執行研究計畫之參與者進行授權。 3.與執行計畫目的無關之既有智慧財產權使用，應另行協商授權事宜。 二、計畫成果智慧財產權歸屬： 1.歸屬於產出成果之一方，但如成果是多方參與者共同產出，原則上共有，但可另約定僅歸屬一方。 2.非SHOKs股東對研發成果產出有重大貢獻者，該研發成果亦可歸屬於該非SHOKs股東。 三、計畫成果智慧財產權之運用： 1.參與者為研究機構者，應向欲運用其研發成果之企業參與者進行移轉或授權時，收取相當於市場價格的補償金。 2.研究計畫參與者得無償取得相同及全球範圍之成果使用權，但除研究機構外不得再授權。
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。
創新金融服務：ZOPA具社會經濟學基礎的ZOPA在2005年一出現，即被經濟學人報和集團研究指出，其將是砍掉傳統銀行以及改觀自古以來民眾對貨幣概念的驚人創新金融服務。這種抽離中間金融機構的消費借貸平台，使得交易雙方能取得更滿足交易條件。 相較傳統的借貸，這樣較高收益的交易也同樣帶來較高的風險。不過，ZOPA透過包括信用評等分類、將同一出借款項出借給多人等方式，期使風險降到最低。不過，出借人也要特別注意相關法律議題。依據英國1974年之消費者信用貸款法案（Consumer Credit Act），任何在從事商業交易行為中出借金錢之人，且非偶而為之者，應取得公平貿易部（Office of Fair Trading/ OFT）核發之消費者信用貸款執照（Consumer Credit License），否則為觸犯刑法，會被處以刑罰或罰鍰。目前，在ZOPA可借入之金額已超過15,000英鎊，未來勢必繼續發展，且不排除跨入現有銀行業務範圍。