美國聯邦巡迴上訴法院判決 FCC無權要求網路中立性
2010年4月6日美國聯邦哥倫比亞巡迴上訴法院於Comcast v. FCC一案中，判決美國聯邦通訊傳播委員會（FCC）要求網路服務供應商（ISP ）對所有形式資料傳輸一視同仁的「網路中立性」要求係逾越權限，有違法律保留原則。此裁判將為美國大型網路內容提供業者(ICP)的經營模式及網路使用者上網習慣投下震撼彈。
網路中立性(Net Neutrality)係指同一ISP應公平地處理所有網路服務，不得因頻寬需求而有差別待遇。查原因案件乃業者Comcast禁止某些用戶透過網路點對點(peer-to-peer)的方式，傳輸大型影音檔案，其認為用戶這種做法會佔用過多頻寬，拖累其他用戶的網路速度；FCC則認為Comcast此舉違反了網路中立性。
在判決書中，哥倫比亞巡迴上訴法院援引判決先例(stare decisis)，認為立法者課予FCC必須對全美人民提供一「公平、有效率、公正分配」的廣電服務。惟本案FCC擅以立法者未明確授權的網路中立性作為規制準則，逾越其管制權限而違法。
FCC發言人Jen Howard表示：「法院沒有道理否定保障網路自由與開放的重要性，也不該阻止其他可促成這個重要目的的方法。」此判決對諸多大力提倡網路中立性的大型ICP業者，無疑是一大打擊；ISP將來也可能對消費者依照資料傳輸流量分級收費（即tiered service），形成新的網路服務發展型態。FCC目前正極力爭取立法者通過「網路中立性法案」尋求管制的合法性，後續發展值得注意。
英國交通部（Department for Transportation, DfT）於2023年8月30日提出「交通行動服務（MaaS）實務準則（Mobility as a Service: code of practice）」，內容針對MaaS之提供商，提出產品及服務建議。MaaS實務準則涵蓋包含以下五個面向，以提供MaaS廠商具體明確的產品設計及營運建議： 1. 交通包容性與近用性（accessibility），例如應盡力避免產品之AI演算法產生偏見、確保AI學習資料無偏差；產品介面應提供視覺、聽覺輔助功能；針對身障民眾應提供適當之交通路線建議，以及應提供偏鄉、無網路區域非線上（offline）服務管道； 2. 低碳運輸之推廣，如納入更多步行、單車等環保交通選項； 3. 友善之多元支付方式，如現金、數位支付、定期套票，並整合火車、地鐵、客運、公車之支付系統； 4. 資料分享與資料安全並重，保障使用者隱私，如採用公認之資料安全標準以及與同業簽訂資料共享契約； 5. 重視消費者權益保障，鼓勵平台間公平競爭，如釐清各參與者間之責任，避免消費者投訴無門，以及提供線上及非線上聯絡窗口，及時處理消費者需求等。
歐洲汽車供應商協會發表關於標準必要專利之政策指南，以期有關單位能給予汽車產業更明確的指示歐洲汽車供應商協會（European Association of Automotive Suppliers，俗以CLEPA簡稱之）於2023年3月7日發表〈關於標準必要專利之政策指南—一個可因應汽車產業數位轉型現象的歐盟專利規則〉（Standard Essential Patents Policy guidelines—For an EU patent regulation that adapts to the digital transformation in the mobility ecosystem），以期有關單位能給予汽車產業更明確的指示，舉凡：SEP專利權人可向何人為授權、「合於FRAND原則之授權條款」應如何被認定等。 CLEPA提及，由於在一技術領域中有SEP時，其他的技術無「迴避設計」（design-around）可能性，而必得實施該被選為標準之技術，故在該技術領域中，無其他技術可與「受該SEP保護」的技術相抗衡；是以該SEP的價值必須被審慎且精確評估。此外，CLEPA指出，由於汽車產業會投資、研發、銷售有助於未來「移動性」（mobility）發展的下世代產品，故此產業與智慧財產權議題有高關聯性（例如：此產業每年會申請超過39,000筆專利權），應予其在SEP議題上有足夠的明確性（certainty）及可預測性（predictability），使其在「投資於廣泛實施標準的『新技術』」上，更可依循。而創建一個「利益平衡」（balanced）的環境，將有助於授權雙方進行合於「誠信原則」（good-faith）的授權協議。 CLEPA為以上目的，提出五點建議： （1）應有一「歐盟層級」的立法 一個「歐盟層級」（EU-level）的法架構體系是較足以為SEP專利權人及專利實施者間，提供較「利益平衡」的環境，且較可抑制不公平的SEP授權行為。 （2）「供應鏈中任一層級，均可得授權原則」 凡任何欲得授權者，不論其位於供應鏈中何層級，均應予其有「在符合FRAND原則」下，被授權的機會。又，由於一技術之所以會成為「標準」，係因被「商討」（coordination）而出，倒不一定是因其在市場競爭上，真的有大勝於其他技術的優勢，故授權權利金應僅可反映該技術本身的價值，而不可將「因標準化而可帶來的其他廣大利益」摻入。 （3）對於SEP授權條款應有明確指示 政策制定者及各「標準制定組織」（Standard Setting Organization, SSO）應對「何謂合於FRAND原則之授權條款」提供指南；此外，也應提出就一SEP及其有被納入的「專利組合」（portfolios）的評價方法。 （4）供應鏈中的授權狀況應明瞭 專利實施者應清楚明瞭其是否應獲授權，或其上游元組件供應商是否已獲授權。 （5）應有完整的法體制 政策制定者應制定法體制或應提供關於法體制的指南，以避免SEP專利權人不當申請「禁制令」（injunction），以強使授權協議之可被達成。
日本IT總合戰略本部提出數位程序修正法案，簡化行政流程並提高使用便利性日本IT總合戰略本部於2019年3月18日公告提出「數位程序法案（デジタル手続法案）」，本法案係集結多部法律修正案之包裹法案，包含行政程序網路化法（行政手続オンライン化）、居民基本簿冊法（住民基本台帳法）、官方個人認證法（公的個人認証法）、及個人編號法（マイナンバー法）。該法案的目的，在於應用資通訊技術簡化行政運作並提高使用便利性，藉此增進行政效率，因此在相關法令中明文擬定行政數位化的基本原則，增修推動行政程序線上辦理的共通規定與配套措施，賦予行政機關應履行的各項法定義務，同時為落實各領域推展行政數位化的規劃，制定個別具體規範。 於制定行政數位化基本原則、與增訂推動行政程序線上辦理的共通規定與配套措施之部分，主要為修正原「行政程序網路化法」，更名為「數位行政推進法（デジタル行政推進法）」，定位該法目標與功能為促進社會整體數位化，使國家、地方公共團體、民間業者、國民與其他人於從事各種社會活動時，均能享受到資通訊技術帶來的便利性。該法要求的基本原則，包含數位優先（digital first， 藉由數位手段一體化完成各項手續或服務）、免去重複提供資訊（once only，曾提供的資訊得被保留供再次使用）以及一步到位（connected one-step，謀求複數的程序或服務簡化為一步到位）。至於推動行政程序線上辦理的共通規定與配套措施，則包含要求地方公共團體須致力於達成行政程序線上辦理的目標，授權主管機關訂定得辦理網路身分認證與支付手續費等數位化法定程序、要求行政機關提出實現行政程序線上辦理與廢除紙本附件流程的資訊系統整備計畫等。 另一方面，針對各領域推展行政數位化的具體規範，該法案預備修正「居民基本簿冊法」、「官方個人認證法」以及「個人編號法」，主要內容包含：1. 保存個人電子認證資訊等相關官方服務的適用對象擴及旅外國民，同時得發行旅外國民之官方個人認證之電子證明書與個人編號卡，使其得透過網路使用相關的行政電子化服務；2. 長期且確實保存本人過去的居住遷徙紀錄，增設住民票註銷後原有相關記錄仍予以保留的「除票」制度，使國民過去的居住地紀錄，不會因為變更戶籍、依法註銷原戶籍地的住民票而消失；3. 過去使用官方個人認證之電子證明書與個人編號卡時須輸入密碼，官方個人認證法修正案則授權主管機關增設其他不需輸入密碼的使用方式，以呼應擴大電子證明書使用範圍的政策規劃；4. 賦予個人編號IC卡（マイナンバーカード）作為獨立有效之身分證明文件的地位，廢止原依法需和個人編號IC卡併用的紙本通知卡（通知カード）制度，免去個人住所等基本資料變更時，需同步更正通知卡紙本登載資訊的行政程序，減輕主管機關負擔。
美國國家標準暨技術研究院發布「人工智慧風險管理框架：生成式AI概況」美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standard and Technology, NIST）2024年7月26日發布「人工智慧風險管理框架：生成式AI概況」（Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile），補充2023年1月發布的AI風險管理框架，協助組織識別生成式AI（Generative AI, GAI）可能引發的風險，並提出風險管理行動。GAI特有或加劇的12項主要風險包括： 1.化學、生物、放射性物質或核武器（chemical, biological, radiological and nuclear materials and agents, CBRN）之資訊或能力：GAI可能使惡意行為者更容易取得CBRN相關資訊、知識、材料或技術，以設計、開發、生產、使用CBRN。 2.虛假內容：GAI在回應輸入內容時，常自信地呈現錯誤或虛假內容，包括在同一情境下產出自相矛盾的內容。 3.危險、暴力或仇恨內容：GAI比其他技術能更輕易產生大規模煽動性、激進或威脅性內容，或美化暴力內容。 4.資料隱私：GAI訓練時需要大量資料，包括個人資料，可能產生透明度、個人資料自主權、資料違法目的外利用等風險。 5.環境影響：訓練、維護和運行GAI系統需使用大量能源而影響碳排放。 6.偏見或同質化（homogenization）：GAI可能加劇對個人、群體或社會的偏見或刻板印象，例如要求生成醫生、律師或CEO圖像時，產出女性、少數族群或身障人士的比例較低。 7.人機互動：可能涉及系統與人類互動不良的風險，包括過度依賴GAI系統，或誤認GAI內容品質比其他來源內容品質更佳。 8.資訊完整性：GAI可能無意間擴大傳播虛假、不準確或誤導性內容，從而破壞資訊完整性，降低公眾對真實或有效資訊的信任。 9.資訊安全：可能降低攻擊門檻、更輕易實現自動化攻擊，或幫助發現新的資安風險，擴大可攻擊範圍。 10.智慧財產權：若GAI訓練資料中含有受著作權保護的資料，可能導致侵權，或在未經授權的情況下使用或假冒個人身分、肖像或聲音。 11.淫穢、貶低或虐待性內容：可能導致非法或非自願性的成人私密影像或兒童性虐待素材增加，進而造成隱私、心理、情感，甚至身體上傷害。 12.價值鏈和組件整合（component integration）：購買資料集、訓練模型和軟體庫等第三方零組件時，若零組件未從適當途徑取得或未經妥善審查，可能導致下游使用者資訊不透明或難以問責。 為解決前述12項風險，本報告亦從「治理、映射、量測、管理」四大面向提出約200項行動建議，期能有助組織緩解並降低GAI的潛在危害。