網路中立管轄權屬誰？FCC尋求法院支持
美國聯邦上訴法院哥倫比亞巡迴分院（US Court of Appeals for the District of Columbia Circuit）於2010年1月12日，針對網路中立議題召開口頭辯論聽證會。該案上訴人為美國目前電視及網路服務市佔率最高的Comcast所提出，系爭案由為聯邦通信委員會（Federal Communication Commission, FCC）於2008年禁止網路服務提供者（Internet Services Provider, ISP）限制其用戶使用BitTorrent。
BitTorrent為一種常見的點對點傳輸程式，多用以線上檔案分享。該公司認為，FCC並沒有足夠的權力要求其不分用戶等級，全部提供毫無限制的服務；而FCC卻從保護消費者及網路應開放自由進入的角度辯述，從而使FCC是否有權力規範網路中立（Internet Neutrality）之議題邁入更激烈的討論。
所謂「網路中立」，意指網路服務提供者不得因傳送或下載資訊種類差異而提供不平等的流量服務。早在2005年，FCC即有一套管制網路服務提供者侵害網路中立的審查標準，但該標準並非為一體適用的法律位階，而FCC是否得依職權制定網路中立的規範，一直以來亦有所爭議，是故此次其與Comcast對簿公堂，FCC最終目的即是在尋求法院之見解，希冀獲得聯邦法院的支持而使其立法行動名正言順。
對此，聯邦最高法院原則上認同FCC以往對於「資訊服務」的見解，亦即，由於傳統電信服務往往與重大基礎建設相關，尤其是網路開放接取的相關規定，FCC應提高其管制密度；而屬低度管制的資訊服務（Lightly Regulated Information Service）則不應與電信服務有相同的對待；是故Comcast據認在網路中立尚未有明確權責規劃前，FCC實無權插手管控Comcast所提供之資訊服務。此外，該公司亦提出，類似BitTorrent的點對點傳輸應用程式往往用於大量檔案的交換，無限制地提供所有用戶使用，不但造成整體網路服務效能下降，由於傳輸的內容往往為影音檔案，亦間接侵害了Comcast本身的電視業務。
對此，雙方目前仍各執一詞，由於案件目前尚在上訴法院審理，FCC此次投石問路的策略是否成功還在未定之天，但可以確定的是，不論法院的見解為何，網路中立的爭議恐將持續發酵，並對後續網路服務提供之發展產生一定影響。
英國競爭與市場管理局(Competition and Markets Authority，簡稱CMA)於2025年9月9日發布人才競爭指引(Competing for Talent)，說明企業在勞動市場中採取何種行為可能會違反競爭法。 指引中指出三項於勞動市場中可能會違反競爭法的行為，分別是： (1)禁止挖角(no poach)：指企業同意不向其他企業招募現職員工，或同意在未經他企業許可前，接觸或招募該公司的現職員工，此一行為可能違反競爭法；惟須考量與禁止招募條款(no-solicitation clauses)之差異，禁止招募條款係為避免企業離職員工或合作企業於一定期間內直接或間接招募企業員工、客戶或其餘合作夥伴，禁止招募條款於合理必要範圍內之限制並不違反競爭法。 (2)固定薪資(wage fixing)：此為CMA近期的執法重點，指二個以上之企業就薪資及員工福利達成協議，包含薪資調漲幅度、設定薪資上限，或是依產業工會建議薪資來固定員工薪資等等。 (3)交換競爭敏感資訊(exchange of competitively sensitive information)：係指競爭對手間不應交換競爭敏感資訊，包含定價方式、商業策略等等，即使接收方未根據獲得的敏感資訊採取對應措施，提供資訊方仍被認定為違反競爭法。 上述協議不以正式或是書面之方式達成一致為必要，企業間的社交聯繫、非正式的互動或君子協議(gentleman’s agreements)均屬之，且皆可能違反競爭法，違法之企業可能會面臨全球營業總額10%的罰款、禁止參與政府採購、面臨私人損害賠償訴訟等結果。 近年勞動市場與競爭法之議題正逐漸受到重視，除了英國，美國、歐盟、日本等亦發布相關指引文件，或對違反競爭法之企業進行調查或裁罰。我國公平交易委員會目前尚未針對此議題提出明確的論述，企業於勞動市場中限制競爭之行為，究竟如何適用公平交易法或屬勞動法範疇，仍有待相關部會進一步討論，相關國際發展趨勢仍可持續觀察作為我國公平交易法制發展後續參考方向。
5G汽車協會發布《先進駕駛案例-聯網技術與無線電頻譜需求之遠景路線圖》5G汽車協會（5G Automotive Association, 5GAA）於2020年9月9日發布「先進駕駛案例-聯網技術與無線電頻譜需求之遠景路線圖」（A visionary roadmap for advanced driving use cases, connectivity technologies, and radio spectrum needs），提供車聯網技術與產業利益相關者對於未來遠景之綜整觀點。 白皮書著重於結合通訊科技之先進駕駛系統，具體描述先進駕駛系統與連結通訊技術在全球發展的現況與展望外，同時呼籲各國應提供車聯網（V2X）應用上足夠的無線通訊頻譜，以涵蓋接下來蜂巢式車聯網（C-V2X）、專用短程通訊技術（Dedicated Short Range Communications, DSRC），及5G-V2X之通訊技術普及，指出汽車與電信等全體利害關係產業共同合作已是趨勢，以確保整體車聯網交通獲得必要的投資與創造新的商機，更有利發揮車聯網真正效益。希冀運用車聯網技術增進未來道路交通之安全性、改善交通效率、降低環境生態之衝擊，並提升駕駛舒適性與整體運輸環境。迄今，全世界高達近2億部通訊聯網車輛於道路上行駛，透過技術得以交換交通與路況資訊，而具備蜂巢式通訊資訊能力之車輛數亦日益增加，證明各國已逐步完備基礎通訊技術與相關基礎建設之布建，而未來5G車聯網更將立基於此，進一步聚焦於運用5G-V2X提升駕駛效率與安全，技術上包括整合最新晶片組與模組的車載設備（OBU）、路側設備（RSU）、智慧型手機，提出感測器共享與協同操控等先進駕駛應用案例。 此外，白皮書更對車聯網行動通訊之頻譜提出建議，概述在國際數位交通運輸體系下，車輛、用路人、路側設備及智慧運輸系統基礎設施，應與蜂巢式網路之通訊協調，共同使用5855至5925MHz中低頻段之通訊頻譜，以提升無線頻譜的運用效益、行動網路涵蓋率與通訊之安全性。而欲實現端對端之車聯網與發揮車輛連網的真正效益，亦需為專用短程通訊技術在5.9GHz提供足夠的頻段分配，其中基本安全應用需要10~20MHz，先進駕駛應用則額外還需至少40MHz，並提供路側設備低延遲性網路服務，以利資訊即時傳輸，白皮書更強調基本和先進駕駛系統之頻譜需求差異將涉及安全性之問題，不可輕視。
歐洲將限制對孩童販售暴力遊戲軟體歐洲各國司法部長於1月16日與歐盟司法與內政委員會委員Franco Frattini進行會商，包括德國、英國、希臘、芬蘭、西班牙以及法國之司法部長皆同意支持建立全歐一致之共同規範以限制對孩童販售暴力遊戲軟體，並將據此檢視各國電腦軟體相關法制。 Franco Frattini委員過去基於「兒童保護應不分國界」之理念，曾建議建構以歐盟為範圍的標識規範，並鼓勵以兒童為銷售對象之遊戲業者建立自律規約，惟歐盟最後決議應交由各國政府自行規範。而Franco Frattini委員此次提案受到本屆歐盟輪值主席國－德國－司法部長Brigitte Zypries的支持，並指示相關規範建構之第一步，即是出版遊戲軟體分級摘要供家長參考，此摘要將很快於歐盟網站上公布。Zypries認為關於暴力遊戲的限制，歐盟應與國際進行合作溝通，由其針對美國與日本；Frattini則期望在歐盟27個會員國建構專門針對此類遊戲的標識規範，至於其他種類之遊戲則仍由各國政府自行管理。 目前國際間針對暴力遊戲限制，多數國家仍採取提供遊戲分級或相關指導守則之方式，於歐洲，僅英國與德國特別訂定法律加以規範，尤其在英國，遊戲軟體內容若具有對人類或動物之寫實暴力場景，或包含人類的性愛行為者，必須送交英國電影分級委員會(British Board of Film Classification，簡稱BBFC)審查。而美國已有部分州議會通過限制對未成年人販售遊戲的法律，但幾乎皆被「違反美國憲法修正條文第1條－言論自由保障」之理由成功推翻。
日本經濟產業省發布《運用AI民事責任之解釋適用指引》，促進AI普及運用日本經濟產業省於2026年4月9日發布運用AI民事責任之解釋適用指引（AI利活用における民事責任の解釈適用に関する手引き），旨在闡明AI開發、提供及使用過程中造成損害之民事責任分配，提升責任可預見性，促進AI普及運用。 指引依據現行規範與判例歸納運用AI的民事責任，並針對AI運用型態進行分類，提出民事責任解釋適用之建議方向。具體分類與建議方向如下： 1.輔助與支援型AI：指AI僅作為判斷之輔助或支援，最終仍須由人類介入判斷或行動的AI類型。AI使用者是否使用AI，並不影響AI使用者應負之注意義務，AI使用者仍須在具體情況下做出適當判斷與行動。在由AI使用者自行負責判斷AI輸出內容是否適當的前提下，AI開發者與AI提供者仍須說明AI性能限制與重大風險，並對AI使用者難以預見的風險，採取相應設計措施。 2.依賴與代替型AI：指設計本身就預期用AI取代人類判斷或行動，並且在使用時以AI輸出結果作為主要依據的AI類型。使用依賴與代替型AI時，AI使用者的注意義務已從做出適當判斷與行動，轉變為確保AI系統能被妥善管理與運作。AI開發者與AI提供者則須維持AI的精準度與安全性，對AI於合理可行的範圍內採取相對應的安全與風險控制設計，並向AI使用者進行相關說明。