奈米技術可能對健康與環境產生危害，專家呼籲應加強檢測與管制
人工智慧即服務（AIaaS）之定義為由第三方提供人工智慧（AI）外包服務，其可使個人和公司基於各種目的進行AI相關實驗，同時毋須於初期即大規模投資或承受高度風險。著名之四大AIaaS供應商為Amazon AWS雲端運算服務、Microsoft Azure 雲端運算平台與服務、Google雲服務、以及IBM雲服務。 AIaaS之優點主要有：（1）降低成本：一般公司無須投資軟體、硬體、人員、維護成本以及不同任務之修改成本，AIaaS供應商可供應不同之硬體或機器學習供公司嘗試運用。（2）即用性：AIaaS供應商提供之AI服務為即用性，無須太多專家介入修改即可使用。（3）可擴展性：可由較小之項目開始試驗，逐步擴張調整服務，因此具有戰略靈活性。然而，AIaaS亦有以下潛在缺點：（1）降低安全性：公司必須交付大量資料給AIaaS供應商，因此資料之機密保護與預防竄改即為重要。（2）增加依賴度：若發生問題時，必須等待AIaaS供應商進行處理。（3）降低透明度：由於是即用性之AI服務，對於內部演算法之運作則屬於未知之黑盒子領域。（4）限制創新：因AIaaS供應商所供應之AI服務需一定程度之標準化，因此限制公司創新發展之可能。
解析生技製藥研發成果涉及智慧財產保護之新課題 日本對未來2020年至2030年間網路基礎設施之預測日本總務省未來網路基礎設施研究會（将来のネットワークインフラに関する研究会）4月份針對日本人工智慧（Artificial Intelligence 簡稱AI）、物聯網（Internet of Things 簡稱IoT）、資訊及通訊技術（Information and Communication Technologies 簡稱ICT）等技術相對應之網路基礎設施做作出預測。 在2020年以後第五代通信技術（5G）、物聯網系統、高畫質通訊等技術相繼成熟及普及化，相關業者勢必發展出多樣化、高度專業化使用者需求之網路結構，而手機聯網系統從單純的資訊傳遞網路，逐漸變成社會系統之神經網絡（社会システムの神経網）。 物聯網服務目前係由專用終端設備，並根據特定的應用目的建構，但在未來的網絡基礎設施，可能出現如橫向合作應用的通用平台，到2030年左右物聯網服務中M2M（Machine to Machine，機器和機器之間的通訊）的佔有率估計將達到10％。 人工智慧網路技術不僅僅是虛擬化層網路（仮想化レイヤのネットワーク）之維護和操作，更是物理層面的網路（物理レイヤのネットワーク）資源的管理，AI仍然只擔任協助之工具。其中，物理網絡（物理ネットワーク）和邏輯網絡（論理ネットワーク）應分別處理，邏輯網絡將型成多層次化，將變得難以檢測故障和調查原因，但在安全和可靠的網絡基礎設施下，經營者使用AI技術仍然是沒有問題的。 由於雲端技術、通訊技術之提昇，非電信營運者進入網路經營之商業型態逐漸產生，型成網路使用者、資料提供者之多樣性及複雜性。網路流量方面，在2030年左右將超出100Tbps核心網絡所需的傳輸容量，達到以往的光纖的容量限制，將透過無線電接入技術進一步發展，補足不足的光學寬頻。然而，人們對於網路更快的通信速度、安全性及可靠性的功能需求是沒有改變的。
英國財政部公告公眾諮詢結果回應，因效益不足決定停止推動綠色分類標準英國財政部（HM Treasury）於2025年7月15日回應有關綠色分類標準（green taxanomy）實效性之公眾諮詢結果並發布評估結論。本諮詢於2024年11月啟動，旨在評估綠色分類標準能否有效達成「引導資金投入淨零轉型」及「預防漂綠行為（greenwashing）」之兩大目標。 以下說明利害關係人回饋意見重點內容： （1）引導資金投入淨零轉型 金融機構受訪者多認為分類標準並非引導資金流向之關鍵政策工具，僅能作為投資考量之其中一項參考依據，而對最終決策影響有限；並認為就特定產業制定去碳路線圖，同時闡明未來投資監理法規、補助獎勵計畫、稅制變革等，始為有效引導淨零轉型投資之政策措施。 （2）預防漂綠行為 跨國企業受訪者擔憂英國建立自身分類體系將導致國際標準更加零碎，同項經濟活動於不同司法管轄區可能被歸類為不同屬性，反而增添漂綠風險；並認為既有政策規範足以應對漂綠問題，如「競爭與市場管理局」（Competition Markets Authority, CMA）與「廣告標準管理局」（Advertising Standards Authority, ASA）為確保綠色聲明正確性所發布之相關指引等。 綜上所述，英國政府於審酌相關意見後，決定不再繼續推動綠色分類標準。於資源有限下，政府將專注於落實產業界認為對於加速淨零轉型投資具更高優先性與影響力之政策，同時持續評估是否需採取更多措施以預防漂綠行為。