美國廠商使用之DMCA侵權調查正確性遭質疑
一項由華盛頓大學所發表的研究聲明指出，媒體工業團體正使用有瑕疵的方式調查peer-to-peer網路文件共享中侵害著作權的問題。包括M.P.A.A.、E.S.A.、R.I.A.A等團體，不斷寄出逐年增加的DMCA侵權移除通知（takedown notices）給各大學和其他的網路業者。許多大學會在未經查證的情況下直接將侵權移除通知轉寄給學生，R.I.A.A.甚至跟進其中的一些侵權報告並將之寫入財務報告中。
但在2008年6月5日由華盛頓大學的助理教授等三人所發表的研究中認為這一些侵權移除通知應該更審慎檢視之。研究指出，這些團體在指控檔案分享者的調查過程中有嚴重的瑕疵，可能使對方遭受不當的侵權指控，甚至可能來自其他網路使用者的陷害。在2007年5月及8月的兩次實驗中，研究員利用網路監控軟體監控他們的網路流量，實驗結果顯示即使網路監控軟體並未下載任何檔案，卻仍然接收到了超過400次的侵權警告信。
該研究結果顯示執法單位的調查過程中只查詢了網路分享軟體使用者的I.P.位址，卻未真正查明使用者正在下載或是上傳的實際檔案為何，在這種薄弱的搜查技巧跟技術方式之下任何使用網路文件分享軟體的使用者都可能被告，不論其所分享的檔案是否侵權皆如此。
- http://www.cs.washington.edu/homes/piatek/
- http://publications.mediapost.com/index.cfm?fuseaction=Articles.showArticle&art_aid=84125&art_type=13
- http://techreport.com/discussions.x/14879
- http://bits.blogs.nytimes.com/2008/06/05/the-inexact-science-behind-dmca-takedown-notices/?scp=4&sq=digital%20industry&st=cse
Google近期宣布更新廣告政策，以遵守將於2020年1月1日生效之「加州消費者隱私保護法」（California Consumer Privacy Act, CCPA），要求符合該法規之事業體(不論是否於加州開設實體據點)：年度總收入超過2,500萬美金、年度收入50%以上源自於出售加州居民之個人資料、每年收到或分享總計超過5萬筆加州居民、家庭或裝置之個人資料、若公司之母公司或子公司符合CCPA所定條件者，允許消費者得選擇並行使退出其個人資料銷售權利。 Google表示使用其網站廣告工具與應用程式將能屏蔽個人化廣告，個人化廣告，係依消費者瀏覽紀錄、興趣及過去行為投放予消費者，廣告商有時花費高達10倍價錢置入，惟互聯網相關企業先前所進行之遊說未能使該法規排除個人化廣告，從使最受歡迎及利潤豐厚之線上廣告面臨行銷危機。 依Google新合規條款，透過Google工具（如AdSense和Ad Manager）銷售廣告之網站及應用程式目前無需進行重大更改，廣告商亦可選擇停止所有來自加州網址之消費者或阻擋全球使用個人資料之個人化廣告銷售，該合規條款除於線上發布外，並已通知予各廣告商。 Google表示，當觸發「限制數據處理」時，廣告將僅基於一般數據，例如用戶所在城市位置或廣告所在頁面主題等；此外，Google亦不會在受限制模式下記錄個人資料而用於未來之廣告行銷。
何謂「阿西洛馬人工智慧原則」？所謂「阿西洛馬人工智慧原則」(Asilomar AI Principles)，是指在2017年1月5日至8日，於美國加州阿西洛馬（Asilomar）市所舉行的「Beneficial AI」會議中，由與會的2000餘位業界人士，包括844名學者專家所共同簽署的人工智慧發展原則，以幫助人類運用人工智慧為人類服務時，能確保人類的利益。 該原則之內容共分為「研究議題」( Research Issues)、「倫理與價值觀」( Ethics and Values)，及「更長期問題」( Longer-term Issues)等三大類。 其條文共有23條，內容包括人工智慧的研究目標是創造有益的智慧、保證研究經費有益地用於研究人工智慧、在人工智慧研究者和政策制定者間應有具建設性並健康的交流、人工智慧系統在其整個運轉周期內應為安全可靠、進階人工智慧系統的設計者及建造者在道德層面上是其使用、誤用以及動作的利害關係人，並應有責任及機會去影響其結果、人工智慧系統應被設計和操作為和人類尊嚴、權利、自由和文化多樣性的理想具一致性、由控制高度進階人工智慧系統所取得的權力應尊重及增進健康社會所需有的社會及公民秩序，而非顛覆之，以及超級智慧應僅能被發展於服務廣泛認同的倫理理想，以及全人類，而非單一國家或組織的利益等等。
經濟部選定八大產業發展綠色能源經濟部所擬定的「綠色能源產業發展計劃」可分為兩大領域，一是發展再生能源，如推動太陽光電、風力發電、生質柴油等，取代部分石化能源；另一則是透過節能措施減少使用化石能源的使用量，如生產LED照明、混合動力車輛等。 此發展計劃選定太陽光電、太陽能熱水系統、風力發電、生質柴油、氫能及燃料電池、LED照明、冷凍空調、混合動力車輛等八大產業為重點輔導對象，並擬利用貨物稅租稅工具、經費補貼政策及行政力主導等政策工具引導業界大力投資。透過給予進口混合動力車貨物稅減半、五千萬元以上公共工程須設置一定比例太陽光電設施等措施輔導業界投入。
OECD發布《抓取資料以訓練AI所衍生的智慧財產問題》報告經濟合作與發展組織（Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD）於2025年2月9日發布《抓取資料以訓練AI所衍生的智慧財產問題》報告（Intellectual property issues in artificial intelligence trained on scraped data），探討AI訓練過程中「資料抓取」對智慧財產之影響，並提出政策建議，協助決策者保障智財權的同時推動AI創新。 資料抓取是獲取AI大型語言模型訓練資料之主要方法，OECD將其定義為「透過自動化方式，從第三方網站、資料庫或社群媒體平臺提取資訊」。而未經同意或未支付相應報酬的抓取行為，可能侵害作品之創作者與權利人包括著作權、資料庫權（database rights）等智慧財產及相關權利。對此，報告分析各國政策法律的因應措施，提出四項關鍵政策建議： 一、 訂定自願性「資料抓取行為準則」 訂定適用於AI生態系的準則，明確AI資料彙整者（aggregators）與使用者的角色，統一術語以確保共識。此外，準則可建立監督機制（如登記制度），提供透明度與文件管理建議，並納入標準契約條款。 二、 提供標準化技術工具 標準化技術工具可保護智財權及協助權利人管理，包括存取控制、自動化契約監控及直接支付授權金機制，同時簡化企業合規流程。 三、 使用標準化契約條款 由利害關係人協作訂定，可解決資料抓取的法律與營運問題，並可依非營利研究或商業應用等情境調整。 四、 提升法律意識與教育 應提升對資料抓取及其法律影響的認知，協助權利人理解保護機制，教育AI系統使用者負責任地運用資料，並確保生態系內各方明確瞭解自身角色與責任。