食品標示 美國新制上路
依據此項新規定，廠商必須在食品標籤上以簡易的文字，標示八種容易造成過敏的過敏原，包括核果（杏仁、胡桃、大胡桃）、牛奶、蛋類、魚類、甲殼綱蝦蟹、花生、大豆與小麥。至於反式脂肪，又稱為轉化脂肪或反脂肪，是不飽和脂肪酸的一種，它會刺激人體內低密度脂蛋白（LDL）的增加，進而使低密度蛋白膽固醇（LDL-C）的量增加。LDL-C又被稱為『壞膽固醇』或『不好的膽固醇』，它會間接刺激膽固醇升高，增加罹患心臟血管疾病的風險。過去一直沒有決定每人每天攝取量標準，因此在商品包裝上的營養成分表（Nutrition Facts Table）一直都沒有列出反式脂肪含量，但是新制上路後，在包裝標籤上面也必須列出反式脂肪含量。
在消費者越來越重視健康問題之趨勢下，未來如何製造反型脂肪低或零含量的食用加工油脂產品，相信會是相關業者所面臨的新挑戰。
美國聯邦通訊委員會（Federal Communication Commission, FCC）於2021年1月19日通過「數位機會資料蒐集計畫」附加規則（Digital Opportunity Data Collection additional rules），將幫助FCC蒐集更精確與準確的網路寬頻布建資訊（broadband deployment data），以完成美國境內寬頻網路布建差距之辨識任務。該規則規範了需向主管機關報告關於網路近用性和/或網路覆蓋率相關資訊的報告主體，使需要報告的固網和行動寬頻服務供應商範圍更加明確。另外該規則亦有針對網路服務供應商提出關於固網速度與網路延遲相關報告時，所應遵守事項作規範。 該規則亦針對蒐集各州、地方與部落網路寬頻布建資訊的對應實體(mapping entities）、聯邦政府機構，與第三方單位，制定此三方進行辨識寬頻網路布建差距作業時所應遵守之注意事項，並為網路服務供應商提交固網和行動寬頻覆蓋率地圖資料時，設置其提交流程所應遵守之相關規範。該規則要求行動式網路服務供應商提交依據實際情況的相關基礎設施資訊或現場測試資料，作為FCC對行動式網路覆蓋範圍調查和驗證的資料，這些資料還將應用於擴大某些特定區域行動式網路寬頻覆蓋範圍的相關作業上，以增加該區域居民的使用數位機會。 「數位機會資料蒐集計畫」附加規則將使FCC確切知道寬頻網的可近用服務位置和不可近用服務位置，以及更了解美國的寬頻網路需求，以確保將來每位美國公民都能使使用高速網路服務，這同時也是「數位機會資料蒐集計畫」的目的。
美國法院擬修正《聯邦證據規則》以規範人工智慧生成內容之證據能力2025年5月2日，聯邦司法會議證據規則諮詢委員會（Judicial Conference’s Advisory Committee on Evidence Rules）以8比1投票結果通過一項提案，擬修正《聯邦證據規則》（Federal Rules of Evidence，FRE），釐清人工智慧（AI）生成內容於訴訟程序中之證據能力，以因應生成式AI技術在法律實務應用上日益普遍的趨勢。 由於現行《聯邦證據規則》僅於第702條中針對人類專家證人所提供的證據設有相關規定，對於AI生成內容的證據能力尚無明確規範，所以為了因應AI技術發展帶來的新興挑戰，《聯邦證據規則》修正草案（下稱「修正草案」）擬新增第707條「機器生成證據」（Machine-Generated Evidence），並擴張第901條「驗證或識別證據」（Authenticating or Identifying Evidence）的適用範圍。 本次增訂第707條，針對AI生成內容作為證據時，明確其可靠性評估標準，以避免出現分析錯誤、不準確、偏見或缺乏可解釋性（Explainability）等問題，進而強化法院審理時的證據審查基礎。本條規定，AI生成內容作為證據必須符合以下條件： 1. 該AI生成內容對於事實之認定具有實質助益； 2. AI系統於產出該內容時，係以充分且適當之事實或資料為輸入依據； 3. 該輸出結果能忠實反映其所依據之原理與方法，並證明此一應用於特定情境中具有可靠性。 本修正草案此次新增「AI生成內容」也必須合乎既有的證據驗證要件。原第901條a項原規定：「為符合證據之驗證或識別要求，提出證據者必須提供足以支持該證據確係其所聲稱之內容的佐證資料。」而修正草案擬於第901條b項新增「AI生成內容」一類，意即明文要求提出AI生成內容作為證據者，須提出足夠證據，以證明該內容具有真實性與可信度，方符合第901條a項驗證要件。 隨著AI於美國法院審理程序中的應用日益廣泛，如何在引入生成式AI的同時，於司法創新與證據可靠性之間取得平衡，將成為未來美國司法實務及法制發展中的重要課題，值得我國審慎觀察並參酌因應，作為制度調整與政策設計的參考。
美國制訂「促進政府資訊開放」行政命令及推動「藍色按鈕倡議」計畫美國歐巴馬總統於2013年5月9日正式簽署「促進政府資訊開放並利機器讀取」行政命令（Executive Order 13642–Making Open and Machine Readable the New Defaut for Government Information），推崇聯邦政府過去釋出氣候、全球定位系統（GPS）等資訊對於私部門產業創新及新創事業（entrepreneurship and star-up）之正面影響，盼未來所有新增加的政府資料在資訊安全和隱私權雙重確保之前提下，將開放以可供機器可讀取之格式給公共大眾，帶動整體經濟正面循環發展。之前，美國推動聯邦政府資料開放政策，重要者為白宮科學技術政策辦公室（Office of Science and Technology Policy, OSTP）於2009年3月份啟動「開放政府倡議」（Open Government Initiative），民眾可透過「Data.gov」入口網站 ，取得高價值、機器可讀取之聯邦政府資料。 近年來，在公部門政府政策鼓勵導引下，不同的產業也逐漸發展出適用於特定產業的共同互通性標準（sectoral interoparability）。以醫療衛生領域為例，從2010年開始，歐巴馬總統乃宣布「藍色按鈕倡議」（Blue Button Initiative），病患得透過特定網頁（web-based）簡易下載其健康資訊（health information），並可供重複利用的格式下；同時，患者也可以選擇將該資訊分享給健康照護提供者（health care provider）、保險公司和信任的第三者（trusted third parties）。該倡議更挑戰軟體開發者（developer）在藍色按鈕的基礎上，開發更多的Apps軟體，使當事人更容易去管理掌控自身健康的狀況。在能源科技領域，近似於藍色按鈕倡議，白宮幕僚科技長Aneesh Chopra於2011年9月，也發起了「綠色按鈕倡議」（green button initaitive），挑戰美國境內大小事業單位（utilities）投入參與該倡議，研發一個機器可讀取之開放格式（a machine-readable open format），使消費者得透過連線網路重複近取之。 有鑒於網際網路開放的特性，且近年來來自外國網路攻擊不斷，於2013年2月份，NIST與國際間重要標準組織，如ISO、IEC和IEEE，首度就感應網絡（sensor networks）、機器對機器（M2M）和智慧聯網（IoT），提出一個跨界面之共通標準計畫（ISO/IEC/IEEE P21451-1-4 XMPP），該共通標準計畫內容包含: 封包傳輸（檢測）、全球獨特辨識、政策控制和加密，此共通標準得確保未來巨量資料領域資料近取之安全性 。
Uber竊取Waymo無人車技術機密一案，法院裁定返還1.4萬筆機密資料Waymo是Google旗下發展無人車技術的公司，其員工Anthony Levandowski（以下簡稱Levandowski）於2016年2月離職並成立自動駕駛卡車公司Otto，而Uber於同年8月以6.8億美元併購該公司，Levandowski則任職於Uber的自動駕駛車部門。 Waymo在收到供應商誤發的電子郵件發現內含Uber的光學雷達（以下簡稱LIDAR）電路板工程圖，據Waymo表示，LIDAR是一種發展自動駕駛不可或缺的雷射感測器，該工程圖與Waymo設計的工程圖非常相似，此為工程師投入上千小時並投入數百萬美元研發而成。Waymo因而於今（2017）年2月對Uber提出告訴，主張Uber竊取其營業秘密與智慧財產，並表示Levandowski離開Waymo前曾使用私人硬碟下載公司上千筆機密資料，尚包括數名離職員工亦曾下載機密資料，且目前都任職於Uber。 今（2017）年5月美國加州北區聯邦地方法院依Waymo提出的有利證據，包含Uber明知或應知Levandowski握有1.4萬筆與Waymo智財相關的機密資料仍聘僱其為員工；且有完整紀錄顯示Levandowski離職前曾下載Waymo機密文件。因此裁定要求Uber限制Levandowski與相關員工使用與本案相關的LIDAR技術，且須於今年5月31日前返還Waymo，其中包含會議紀錄和Levandowski與相關員工電話紀錄。惟Uber仍可持續發展其自動駕駛技術，但賦予Waymo的律師及技術專家有權監視Uber未來的商業發展，並要求Uber必須在同年6月前調查Levandowski完整的LIDAR技術書面與口頭溝通紀錄，並提交給Waymo。 另方面，Waymo在此同時也宣布與Uber在美國的主要競爭對手Lyft建立自動車駕駛員的合作夥伴關係，挑戰Uber乘車服務的市場地位。本案將於今年6月7日進行審判程序，後續值得持續關注。