FCC核准拍賣700MHz頻譜波段，作為各式無線服務的使用
有鑑於目前美國的廣播電視系統所使用的698-806 MHz 頻譜波段（一般稱作700MHz頻段），預計在由類比式的電視系統轉換至數位電視系統後，該頻段可完全地為各類無線服務所使用，包括公共安全以及商業服務，聯邦通訊傳播委員會（Federal Communications Commission, FCC）在2007年4月25日對此採納了「報告與命令」（Report and Order）以及「規則制訂建議的進一步通告」(Further Notice of Proposed Rulemaking )等文件作為相關規範。
關於700 MHz頻段的使用，目前FCC正朝下列三個面向來規劃：
(1) 在商用服務方面，FCC以不同經濟規模的區域（如都會區、較大的經濟區塊等）來決定執照的發放，同時也制訂了如功率限制及其他的技術性規範。
(2)在保護頻道（Guard Bands）方面，FCC將改變目前在次級市場方面的租賃管理制度，使取得執照的業者在保護頻道的使用上更有彈性與效率；
(3) 在公共安全頻段方面，FCC認為藉著更多頻段的釋放，使全國不同的網路（包括寬頻與窄頻）皆能全面達成互連，使危難發生時更得以發揮保障公共安全之功能。
上述相關的規則與建議將使FCC得以拍賣700 MHz頻段中不同用途的執照，並期待在全國性無線寬頻服務的互連方面，營造出更為創新以及符合公共安全的服務環境。
紐約市議會於2021年11月10日通過紐約市行政法規的修正法案，未來將禁止雇主使用未通過偏見審計（bias audit）的「自動化聘僱決策工具（Automated Employment Decision Tools）」，避免因為自動化工具導致的偏見與歧視，不當反映於雇主的最終聘僱決策。 於該法所定義之「自動化聘僱決策工具」，係指透過機器學習、統計模型、數據分析或人工智慧之運算，以實質性協助或取代決策過程，影響最終聘僱決定。而聘僱決定包含篩選應徵者以及對員工作成是否晉升之結果。偏見審計由獨立審計員針對自動化聘僱決策工具進行測試，藉以評估該自動化聘僱決策工具對於雇主依法應申報資訊的影響，例如是否影響及如何影響員工性別、族裔、職位、職務等特徵分布情形。該法並規定雇主或職業介紹機構只有在滿足以下條件的前提下，始得使用自動化聘僱決策工具，包括： 一、通過審計義務：自動化聘僱決策工具須於1年之內通過偏見審計（bias audit）。在使用該工具前，應將該最新審計結果摘要及該工具發行日公告於雇主或職業介紹機構的網站上。除非另有規定，如未有公告，應徵者或員工得提出書面要求雇主於30日內提供自動化聘僱決策工具所收集的數據類型、來源及雇主或職業介紹機構之數據保留政策之相關資訊。 二、通知義務：如欲使用自動化聘僱決策工具對居住在紐約市的員工或應徵者進行評估時，雇主應於使用前的10個工作日內通知該員工或應徵者，且應通知用於評估時所使用之工作資格或特質等參數，並允許應徵者或員工申請以替代方式進行評估。 如雇主或職業介紹機構違反上開規定，第一次違反者將承擔500美元的民事懲罰（civil penalty），如連續違反者，對於之後的違反將承擔500至1500美元不等。目前該法案仍待市長簽署，該法案如經市長簽署通過，將於2023年1月1日生效。
美國聯邦地方法院駁回臨床試驗軟體公司Medidata對競爭對手Veeva的營業秘密訴訟美國紐約南區聯邦地方法院(S.D.N.Y.)於2022年7月15日駁回了臨床試驗軟體公司Medidata Solutions Inc. (以下簡稱Medidata公司)控告競爭對手Veeva Systems Inc. (以下簡稱Veeva公司)竊取其營業秘密的請求。 原告Medidata公司於2017年1月指控被告Veeva公司陸續挖角其數名離職員工，部份員工離職時私自拷貝公司檔案，其中包含原告的產品研發、商業策略等營業秘密，而被告根據這些資訊開發了和原告相似的軟體，造成其重大損害，因此向被告請求4.5億美元的損害賠償。 被告Veeva公司抗辯雖然這些員工離職時私自保留原告的檔案，但原告在訴訟中並未明確說明哪些屬於該公司的營業秘密，亦即未特定營業秘密標的；此外，即便這些離職員工自行保留的檔案中有包含原告所稱之營業秘密，但原告提出的證據不足以證明被告有不當取用(misappropriation)其營業秘密，僅根據被告有僱用原告離職員工等事實，即推論被告有不當取用。原告試圖透過此模糊和毫無根據的主張，限制產業的創新、競爭、人才流動。 本案歷經五年的纏訟，法院最終駁回原告請求。法官指出，原告在整個訴訟過程中並未明確定義哪些資訊屬於營業秘密，原告似乎認為任何資訊皆屬於其營業秘密，這樣的主張無異於代表任何公司永遠無法挖角其他公司的員工，因為這些員工到新公司任職後所說的任何話，都會間接地揭露他們在之前工作中所學習到的事情，因此駁回原告之訴。 從本案可以觀察到，企業應定期盤點公司內部資訊，明確界定營業秘密範圍，並落實管理及妥善留存相關證據，發生侵害營業秘密爭議時才能有效舉證。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」
國內推廣生質柴油仍待政府協助耐斯集團旗下台灣新日化公司今（ 94 ）年開始生質柴油商業運轉，卻面臨植物原料短缺以及政府推動生質柴油政策不如歐美先進國家明確等困境。 由於國內生質柴油每公升 35 元，價格遠高於石化柴油，再加上欠缺銷售通路、使用不便及原料來源不足等問題，生質柴油產業發展面臨困難，急需政府協助。台灣新日化總經理張志毓強調，政府若能效法美國、法國等先進國家，政策規定傳統石化柴油須添加一定比率的生質柴油，並鼓勵國內休耕、廢耕地業主種植向日葵、油麻菜籽等生質柴油原料，不僅可降低生質柴油製造成本及售價，有效擴大生質柴油的使用，亦可達到降低環境汙染及促進資源利用等多重目的。 國外部分國家如法國、美國，也有以政府政策規定石化柴油添加部分生質柴油，同樣有減少二氧化碳排放量的效果。全球使用生質柴油最多的地區在歐盟，德國是全球使用量最多的國家，佔全球比率高達四成。 在經濟部能源局推動生質柴油產業化政策的計劃支持下，去年台灣新日化與工研院能資所共同建立生質柴油示範工廠，已於 10 月 8 日公開啟用，初期第一套設備年產為 3,000 公噸，全部設備總產能可達到 1 萬公噸，今年開始商業運轉，也是我國發展植物替代石化燃料的新里程碑。台灣生質柴油應用於交通工具，仍在試驗階段，例如嘉義縣環保部分清潔車即使用台灣新日化生質柴油，尚未發現有不良反映。
OECD發布「促進人工智慧風險管理互通性的通用指引」研究報告經濟合作發展組織（Organisation for Economic Co-operation and Development，下稱OECD）於2023年11月公布「促進AI風險管理互通性的通用指引」（Common Guideposts To Promote Interoperability In AI Risk Management）研究報告（下稱「報告」），為2023年2月「高階AI風險管理互通框架」（High-Level AI Risk Management Interoperability Framework，下稱「互通框架」）之延伸研究。 報告中主要說明「互通框架」的四個主要步驟，並與國際主要AI風險管理框架和標準的風險管理流程進行比較分析。首先，「互通框架」的四個步驟分別為： 1. 「定義」AI風險管理範圍、環境脈絡與標準； 2. 「評估」風險的可能性與危害程度； 3. 「處理」風險，以停止、減輕或預防傷害； 4.「治理」風險管理流程，包括透過持續的監督、審查、記錄、溝通與諮詢、各參與者的角色和責任分配、建立問責制等作法，打造組織內部的風險管理文化。 其次，本報告指出，目前國際主要AI風險管理框架大致上與OECD「互通框架」的四個主要步驟一致，然因涵蓋範圍有別，框架間難免存在差異，最大差異在於「治理」功能融入框架結構的設計、其細項功能、以及術語等方面，惟此些差異並不影響各框架與OECD「互通框架」的一致性。 未來OECD也將基於上述研究，建立AI風險管理的線上互動工具，用以協助各界比較各種AI風險管理框架，並瀏覽多種風險管理的落實方法、工具和實踐方式。OECD的努力或許能促進全球AI治理的一致性，進而減輕企業的合規負擔，其後續發展值得持續追蹤觀察。