英國將開放區域性媒體整併自由
英國通訊事業主管機關OFCOM擬開放區域性媒體化業經營和併購，藉由開放來促使地區性媒體度過在經濟衰退時廣告量不足之窘境，以保障人民得以接收多元資訊。同時，促使區域性媒體之整併亦有助於對抗最大規模之媒體BBC，有促進市場競爭之狀態。
OFCOME在建議報告（Report of the Secretary of State on the Media Ownership Rules）中提到，對於電視、廣播和報紙所有權之限制，其規範目的在於給予民眾接受多元的觀點和不同新聞、資訊和意見的管道。但是近年來，網路已經漸漸成為接收新聞的替代來源，加上經濟因素之衝擊，在這樣的轉變下，區域性媒體所有權是否仍應受從前跨業經營之規範，有值得檢視之處，故提出幾點建議，包含：
1-移除數項法規中關於廣播公司所有權之限制；
2-區域媒體自由化下，僅限制單一媒體不得同時符合下列三項：（1）大於50%市佔率的區域性報紙；（2）區域性廣播基地台（a local radio station）；（3）三個區域性的電視頻道；
3-修改新聞提供者法案（The appoint news provider rule）用以確保第三頻道新聞來源非由BBC提供，而提供民眾多元之選擇。
去（2009）年12月19日在丹麥哥本哈根落幕的聯合國氣候變遷綱要公約（UNFCCC）第15次締約國會議（COP15）結論中，其中之一是各國達成將建立一套「技術機制」（Technology Mechanism），協助開發中國家獲得減少溫室氣體排放所需的綠色技術，促進綠色技術的發展及移轉，以作為實現減量及調適的支援措施，而這項機制將依據各國的環境條件及需求優先性分別進行。此外，會議並通過採納印度提出建構「氣候創新中心」網絡（Network of Climate Innovation Centers）之提議；不過整體而言，與其他氣候變遷議題一樣，建構國際綠色技術移轉機制之進展並不如預期。 國際間有關促進綠色技術移轉之討論，在UNFCCC第4條即有明文規定，不過這項議題直到2007年召開的COP13會議所宣布的「峇里島行動計畫」（Bali Action Plan）中，與減緩、調適、資金投資並列為後京都機制的四大主軸後，才獲得廣泛重視。而2008年召開的COP14會議中更進一步提出了「波茲南技術移轉策略方案」（Poznan Strategic Programme on Technology Transfer），由已開發國家透過適當的智慧財產權管理，提供開發中國家必要的綠色技術，以達成減緩的目標，當中包括技術需求及評估、技術資訊、有利環境、能力建構及技術移轉機制等具體作法。 在促進綠色技術擴散的大方向下，各國及國際組織也在今年陸續提出不同的倡議，並聚焦到智慧財產權上。諸如作為開發中國家代表的中國、印度及巴西即紛紛呼籲應仿效在緊急情況下對部分藥品專利之強制授權作法，使開發中國家得以免費使用對環境有益技術之專利；歐洲專利局、聯合國環境規劃署以及貿易暨永續發展國際中心三個組織也展開如何使專利制度能更加促進綠色技術之創新及擴散的研究工作。不過由於已開發國家擔心如此喪失龐大的商業利益，並減損創新研發的誘因，因此多採取保留態度。兩大陣營分歧的立場在哥本哈根會議中未能突破，而僅停留在過往共識的重申，也使得國際綠色技術移轉議題將留待2010年6月的波昂會議以及12月的墨西哥會議中持續再議。
美國國家標準技術研究院公告制訂「智慧電網架構與互通性標準2.0版」為因應智慧電網應用技術發展趨勢，美國商務部（Department of Commerce）國家標準技術研究院（National Institute of Standards and Technology，以下簡稱NIST）於今（2012）年2月正式制訂「智慧電網架構與互通性標準2.0版（NIST Framework and Roadmap for Smart Grid Interoperability Standards, Release 2.0），以下簡稱互通性標準2.0版」，以作為其國內佈建智慧電網建設之重要政策依據，並協助導引各電網間加強互通性之達成。 美國NIST係為「2007年能源獨立及安全法案（Energy Independence and Security Act of 2007）」所明文指定智慧電網互通性架構（Smart Grid Interoperability Framework）負責機構，所以自2008年開始投入規範研議工作，2010年1月公告「智慧電網架構與互通性標準1.0版（NIST Framework and Roadmap for Smart Grid Interoperability Standards, Release 1.0）」，主要為先規範概念性示範建置架構（Conceptual Architectural Framework），明訂8大優先領域（Priority Areas），驗證公告75項特定標準，並後續設立建置「互通性發展平台（Smart Grid Interoperability Panel，以下簡稱SGIP）」。 隨著美國推動智慧電網發展進程，及因應相關應用技術日益新異，NIST陸續展開討論工作，至今（2012）年2月正式對外公告研議完成互通性標準2.0版之定稿。此新版本重要增訂內容有：新增「國際智慧電網標準」及「國際互通性調和」章節；對於SGIP優先行動方案（Priority Action Plans）2012年新增19項推動項目；並且，規劃新增概念示範參考模式（Conceptual Reference Model）類型，及增加資訊網絡模型；以及，新增「智慧電網標準驗證程序（Process of Future Smart Grid Standards Identification）」規範，及對於專業應用領域區分「輸配電（Transmission and Distribution）」、「家庭to電網（Home-to-Grid）」、「建築to電網（Building-to-Grid）」、「工業to電網（Industry-to-Grid）」、「車輛to電網（Vehicle-to-Grid）」、「再生能源（Distributed Renewables, Generators, and Storage）」、「商業與政策（Business and Policy）」分別進行研析實務應用；再者，亦研訂「互通性基礎資訊知識（Interoperability Knowledge Base）」、「高位階發展指導方針（High-level framework development guide）」、「互通性程序參考手冊（Interoperability process reference manual）」等等重要遵循規範。 未來NIST及SGIP將與能源部（Department of Energy）、聯邦電力管理委員會（Federal Energy Regulatory Commission）共同合作，依據互通性標準2.0版所研議制訂規範，及重要因應議題，陸續規劃展開各項推動方案，共同促進美國智慧電網建設與應用發展。
美國長粒米受到基因污染 Bayer被告上法庭美國農業部（ USDA ）在今（ 2006 ）年 8 月 18 日 公布，在 Arkansas 及 Missouri 的米倉發現，這些地方所儲存的美國長粒米（ long grain rice ）中含有 Bayer CropScience 未經核准的基因改造生物種。高品質的長粒米米粒細長，具有 20 ％～ 25 ％的中直鏈澱粉含量，米飯柔軟但鬆散，冷飯不變硬，在國際稻米市場有很高的評價，價格也最高。進口此型白米的國家有西歐、中東、加勒比海各國、新加坡、馬來西亞等，出口國為泰國，在歐洲市場上的售價，美國米略高於泰國米。美國長粒米的主要生產地是在 Arkansas ，意外事件發生時，當地農夫正在收成稻米。 截至目前 8 月底，美國本土因為基改稻米的基因污染了美國長粒米（ U.S. long grain rice ）的供應，而向 Bayer CropScience 提出損害賠償的訴訟已有三起，主要內容為請求因為基因污染致美國長粒米的價格下跌的損害賠償。另 由於相關的安全審查並未檢測出來此次流入外銷市場的美國長粒米，因此 雖然 USDA 表示混入 GMO 的長粒米並不會對人體或環境造成危害，但 世界各大進口國仍採取了相關緊急措施。 例如，日本於此消息一經公布後，當即停止美國長粒米的進口，而歐盟則表示只有經檢測證實從美國進口的長粒米未含有 Bayer CropScience 所研發尚未經許可之 GMO 特性，始得上架販售。
美國情報體系發布「情報體系運用人工智慧倫理架構」美國國家情報體系（United States Intelligence Community）係於1981年依據行政命令第12333號（Executive Order 12333）所建立，其任務為蒐集、分析與提供外國情報與反情報資訊美國國家領導人，服務對象包含美國總統、執法單位以及軍事單位。其於2020年6月提出「情報體系人工智慧倫理架構」（Artificial Intelligence Ethics Framework for the Intelligence Community），為人工智慧系統與訓練資料、測試資料之採購、設計、研發、使用、保護、消費與管理提出指引，並指出人工智慧之利用須遵從以下事項： 一、於經過潛在風險評估後，以適當且符合目的之方法利用； 二、人工智慧之使用應尊重個人權利與自由，且資料取得應合法且符合相關政策與法規之要求； 三、應於利用程序內結合人類判斷與建立問責機制，以因應AI產品之風險並確保其決策之適當性。 四、於不破壞其功能與實用性之前提下，盡可能確認、統計以及降低潛在之歧視問題。 五、AI進行測試時應同時考量其未來利用上可預見之風險。 六、持續維持AI模型之迭代（Iteration）、版本與改動之審查。 七、AI之建立目的、限制與設計之輸出項目，應文件化。 八、盡可能使用可解釋與可理解之方式，讓使用者、審查者與公眾理解為何AI會產出相關決策。 九、持續不定期檢測AI，以確保其符合當初建置之目的。 十、確認AI於產品循環中各階段之負責人，包含其維護相關紀錄之責任。