美國放棄建立全國性免費無線寬頻網路計畫
四年前，由M2Z網路公司（m2znetworks）向FCC建議，以AWS頻段（1.9GHz～2.1GHz建立）建立高速寬頻網路，並將運用其中一部份，建立速率達768Kbps的網路服務，在十年的期間內，免費提供公眾使用。M2Z計畫與美國各地申請BTOP（Broadband Technology Opportunities Program，寬頻技術機會計畫）補助的地方政府合作，建立免費無線寬頻服務。後續營運的支出將以廣告、與合作伙伴的收益及自有資金支應，並將支付收益的5%給美國財政部。
在經歷諸多考量後，2010年9月，FCC認為這並非一個好的政策措施，並向M2Z公司表示，將不支持這項計畫，而將繼續透過全國寬頻計畫以及普及服務基金的運作，促使寬頻網路普及化。
當M2Z提出這項計畫時，引起非常多的爭論，因其計畫初期提出將建立過濾色情內容的機制，使其成為家庭友善的服務。之後，包括頻譜使用的干擾以及768Kbps的免費網路是否符合需求，也引起其他網路服務商的反對，。而FCC所公布之國家寬頻計畫，其基礎目標是4Mbps之寬頻接取，因此M2Z的計畫顯然已經不合乎FCC的整體規劃。
消息公開之後，許多無線產業紛紛認同FCC的看法，如反對本項計畫最力的CITA無線協會即發表聲明表示，FCC放棄這項構想是正確的決定，因為M2Z的計畫將不能充分發揮AWS頻段的價值，同時提供的服務速度也太緩慢不符合公眾利益。FCC應回歸國家寬頻計畫，合理的規劃整體頻譜資源，釋出更多頻譜提供無線寬頻市場新的機會。
美國最高法院於2月22日針對Life Technologies Corp. v. Promega Corp.一案作出判決，對於向美國境外供應多元件侵權產品的其中單一元件，並不構成35 U.S.C. 271(f)（以下稱271(f)）的侵權責任。 美國醫療生技公司Promega控告同業LifeTech侵害其專利，指稱LifeTech所製造的基因檢測套件中之組裝元件中之DNA聚合酶元件（Taq polymerase）是由美國製造，運送到英國組裝後，再販售至世界各地。Promega認為LifeTech將單一元件輸出至英國組裝的行為，已違反271(f)(1)中的「境外組裝」規定。 該案爭點之一在271(f)(1)之詮釋及適用爭議：「一當事人未經授權自美國向境外供應專利中全部或相當部份（"all or a substantial portion"）之元件，若元件尚未組合，而在美國境外將主要部分加以組合，如同其在美國境內將該元件組合，應視為侵權者而負其責任。」 地院認為271(f)(1)中的"all or a substantial portion"不符合本案只提供單一元件之情形，判定侵權不成立。不過CAFC認為地院有不當解釋271(f)(1)，故認定LifeTech所販售的聚合酶元件符合271(f)(1)規定的"substantial portion"應解釋為"重要的部分"，故推翻一審判決，判定侵權成立。 最高法院解讀271(f)(1)時，將其中的"substantial portion"解釋為"大量"或"多的"，因此認定所述"單一元件"並不構成271(f)(1)中的"substantial portion"，原因為單一元件並非法條所指的"多量"。 最終，最高法院認為，本案被告僅供應"單一元件"在境外組合，因此並不構成35U.S.C.271(f)(1)法條所定義之侵權行為。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」
美國聯邦準備理事會、FDIC與OCC發布聯合聲明，提醒關於加密資產流動性風險有鑑於加密資產（crypto-asset）投資交易潛在風險與市場波動性，美國聯邦準備理事會（Federal Reserve Board）、聯邦存款保險公司（Federal Deposit Insurance Corporation, FDIC）與通貨監理局（Office of the Comptroller of the Currency, OCC）於2023年2月23日發布聯合聲明，提出加密資產增加銀行流動性風險情境，例如穩定幣因市場狀況之變動，導致銀行擠兌使大量存款流出，由於存款流入和流出的規模與時間的不可預測性，加密資產相關資金恐造成流動性風險提高，提醒銀行機構應用現有的風險管理原則審慎因應。 依據聲明內容，有效風險管理作法包括：（1）了解加密資產相關實體存款潛在行為的直接和間接驅動因素，以及這些存款易受不可預測波動影響的程度；（2）銀行機構應積極監控加密資產資金來源存在的流動性風險，並建立有效的風險管理控制措施；（3）應與加密資產存款相關的流動性風險納入應變計劃（contingency funding planning），例如流動性壓力測試；（4）評估加密資產相關實體存款之間關聯性。該聲明並強調銀行機構應建立風險管理機制及維持適當有效之內部控制制度，以因應加密資產高流動性風險，確保經濟金融穩健發展。
歐盟執委會同意德國全面開放寬頻市場在歐盟公布電子通訊網路的規範架構後，德國電信主管機關聯邦網路局Bundesnetzagentur（BNetzA）於2005 年10月11日提出寬頻接取批發市場的規劃草案，提案內容包含顯著市場力量（SMP）及寬頻網路市場的定義，不過卻將超高速網路接取（very high-speed internet access）排除在寬頻接取市場的定義之外，由於此將涉及德國在流量接取（bitstream）及寬頻接取市場的有效競爭，以及有可能影響具有顯著市場力量的德國電信公司（Deutsche Telekom）與後進電信業者建置VDSL基礎設施或提供寬頻多媒體服務的意願。因此此項草案在送交資訊社會媒體執委會後，引發了諸多爭論。多數委員認為如未將VDSL列入寬頻接取批發市場的定義中，將會導致其他業者無法以同一立足點與德國電信競爭。在BnetzA將VDSL列入市場定義，並允以流量作為批售基礎而重提規劃案後，歐盟執委會於2005年12月23日通過決議，同意德國的電信主管機關聯邦網路局Bundesnetzagentur（BNetzA）全面開放含VDSL在內的高速寬頻網路市場。
德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南（Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen），旨在提升企業數位化與社會責任，並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議： 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時，必須將影響評估列入開發流程，並列為公司應遵守的道德倫理守則，以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義，企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息，並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此，企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下，可能會增加理解性和可追溯性難度，但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中，應特別關注並進一步討論。另外，透過教育及使用說明協助及控制功能，教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段（演算法，機器學習，AI）。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外，應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外，例如透過幫助頁面，儀表板或部落格，解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策，使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施，使用戶理解是否及如何使用相關演算法，此可能包括使用自動化決策，使用特定資料組和使用技術的目的，亦即使用戶對演算法，機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估，目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言，將可帶來巨大的利益，因此應該充分利用。例如，人工智慧可降低語言障礙，幫助行動不便的人可更加獨立自主生活，改善醫療診斷，提升能源供應效率，甚至是交通規劃和搜索停車位，都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展，應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間，同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要，但應兼顧受影響者的利益，並與廣大公眾利益找出妥協平衡點，且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時，應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如，可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分，必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同，資料不完整或錯誤，將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭，如果可能的話，只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此，確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況，特別是在自我學習系統中資料引入的標準，並根據錯誤來源進行檢查，且儘可能全面記錄，針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法，機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要，在開發預期用途的演算法時必須納入考量，對員工應針對道德影響進行培訓，並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題，並特別注意資料饋送，以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程，例如在車輛的自動控制或醫療診斷中，應設計成由責任主體保留最終的決策權力，直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任，並非透過對方法的無條件追踪來實現，而是經過仔細測試，學習和記錄來實現