英國為救受Covid-19影響之小型企業成立簡易辦理之復興貸款計畫
新冠病毒業務中斷貸款計畫（CORONAVIRUS BUSINESS INTERRUPTION LOAN SCHEME，CBILS）係因應疫情於3月23日由隸屬於英國政府之英國商業銀行（British Business Bank為推動中小型企業發展之政策性銀行）所提供八成信用擔保的中小型企業紓困貸款計畫，但承辦銀行授信緩慢或不願承貸，導致成效不彰飽受批評。
英國商業銀行正視小型企業具規模小、缺少抵押物、信用不足、營業資訊不透明及缺乏與銀行間的往來紀錄之特徵，易有不易通過授信徵審，難以獲得融資紓困之問題。業於5月4日另行啟動復興貸款計畫（BOUNCE BACK LOAN SCHEME，BBLS），小型企業只需於受理該計畫之承貸銀行網站填寫1份簡易申請表，輸入公司名稱、地址、公司註冊編號、2019年之預估年營業額與銀行代碼跟帳號，即可申請承貸金額為2,000英鎊以上，最高至企業營業額之25％（上限為50,000英鎊）之六年期之小規模貸款，該貸款提供十成擔保，銀行無需進行授信評估，亦不得要求小型企業進行任何其他形式之個人擔保，BBLS開放至今僅一週，申請件數已高於CBILS。
我國中央銀行之小規模營業人簡易申貸方案以十成信用提供小額貸款，與BBLS相似，惟我國小規模營業人簡易申貸方案採取簡易評分表進行審核，評分表內仍就負責人個人信用及不動產擔保設定進行分數評比，與英國無須進行授信評估頗有差異，雖我國受疫情影響程度未如英國嚴重，但小規模營業人仍受有衝擊，兩國之小額貸款同為十成擔保，我國或可參酌英國授信放寬之作業，提供小規模營業人更寬一點、快一點、方便一點的活水挹注，使小規模營業人度過疫情難關及加速復甦。
法國憲法委員會於今（2020）年6月18日宣告今年5月甫通過之《打擊網路仇恨言論法》（Lutte contre la haine sur internet, Fighting Hate on the Internet，又稱Avia Law）違憲，認該法侵害人民言論自由之權利。 為打擊網路上日益嚴重之仇恨性言論，法國國民議會於今年5月13日通過《打擊網路仇恨言論法》，該法旨在課予網路社交平台之責任，在其使用者提出檢舉後，平台應於24小時期限內移除明顯的不法言論，包含歧視、仇恨、暴力、煽動犯罪、涉及恐怖主義或兒童色情等，尤以，若該訊息涉及兒童色情或煽動恐怖主義者，則平台刪除該訊息之期限將縮短為1小時內。倘平台若未於期限內刪除之，面臨之罰緩最高達125萬歐元；如經法國高等視聽委員會（Conseil superieur de l'audiovisuel, CSA）審核，發現該平台之內容審查系統存在嚴重且反覆之缺陷者，則最高可對該平台處以其全球收入4%之罰鍰。 該法原定於今年7月1日施行，但經法國憲法委員會審查後，認該法如前述之多項條款要求私人企業判斷使用者之言論是否為明顯涉及非法，將鞏固私人審查權，高額罰款恐將促進平台積極刪除平台上之言論，違反憲法保障之言論自由，因而宣告該條款違憲無效。目前尚不確定法國政府是否會如期施行其餘條款，惟由該法即可看出，法國傾向授權CSA於對網路平台採取更嚴格監管之態度，然是否能有效抑制仇恨性言論，後續尚值得密切觀察。
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。
日本經濟產業省公布自動駕駛後續之政策方針報告書 非評論、批判之著作若具新目的之轉化亦屬合理使用範疇之新見解 - Patrick Cariou v. Richard Prince美國聯邦第二巡迴上訴法院針對Patrick Cariou v. Richard Prince一案做出侵害著作權之合理使用判斷新見解，合理使用之目的主要為平衡著作權與美國憲法第一修正案之間的衝突，故1976年著作權法第107條中編寫有關合理使用之條文─在第106和第106A之規定外，對一受著作權保護作品的合理使用，無論是透過複製、錄音或其他任何上述規定中所提到的手段，以用作批評、評論、新聞報導、教學、學術交流或研究之目的，不屬於侵權。上訴法院認為被告Prince使用雖不符合批評、評論、新聞報導、教學、學術及研究等，卻是另有目的，可構成合理使用，更進一步指出被告的創意方法、表現形式等都與原告作品本質上不同，甚至還比原作新穎，因此，在轉化測試法則上建立了若以不同美學表達且加入挪用藝術手法的話，即使不具批判卻另有目的並加入新元素於創作，使原作改變之轉化，則構成合理使用。至於轉化測試法則確立於1994年的Campbell案，最高法院指出戲謔仿作可藉由諷刺原著作而轉化成與原著作不同的另一著作。 此案可謂針對合理使用於判定著作權侵害案件時，合理使用原則第一項因素成立轉化測試法則與否之新指標。著作權合理使用原則發展亦可觀察出美國有逐漸將判斷標準擴大之趨勢，而轉化測試法則之發展亦將持續追蹤之。