首件由好萊塢電影公司共同對網路空間（cyberlocker）業者提起著作權侵害之訴
迪士尼、20世紀福克斯、環球影城、哥倫比亞和華納兄弟於2011年2月向美國佛羅里達州南部法院起訴，控告Hotfile網站非法、大規模侵害其享有的著作權。美國電影協會（the Motion Picture Association of America, MPAA）於新聞稿中聲明，Hotfile以數位方式大規模的侵害他人著作權，而其經營人亦未馬上有效處理該侵權爭議。
Hotfile係近二年來提供電腦檔案寄存最熱門的網路空間（cyberlocker）服務業者之一，主要的業務在提供民眾一藏塞夾（stash box）儲存其私人影片。網路空間（cyberlocker）服務業者擁有龐大的儲存設備，並提供有限上傳檔案空間、檔案寄存時間及下載速度之免費服務，為雲端服務之一種形式，其主要收入是廣告或用戶付費，以維持營運。跟BitTorrent不同的是，cyberlocker無需下載任何軟體即可資訊共享，用戶只要上cyberlocker網站即可直接觀賞影片或電視節目。
MPAA在聲明中表示，Hotfile以支付費用之獎勵方式，鼓勵其會員上傳並散布受著作權保護之最熱門的電影或電視節目到Hotfile網站，任何人均可透過網路連結，到Hotfile網站下載受著作權保護之電影或電視節目。Hotfile並向下載該電影或電視節目之會員收取費用，卻未向所上述電影公司支付任何費用。原告（電影公司）因此對被告Hotfile訴請損害賠償及禁制令。
Hotfile提供上傳空間的網站用戶和流量近幾個月迅速增加，但該網站是否會因為原告（電影公司）向法院訴請損賠及禁制令，而支付巨額賠款或停止網路服務，則需視該案訴訟之發展情況。
為了提高市場競爭，Ofcom於2006年時允許BT集團將旗下網路接取部門獨立為Openreach公司。當時，英國政府希望透過市話迴路細分化(local loop unbundling)，並讓所有寬頻網路提供者得以於無差別待遇取得銅絞線網路(copper phone network)批發價，減少不公平競爭產生。在BT分拆多年後，根據Ofcom今(2013)年的統計，原細分化出租之線路從過去的12萬3千條，提升至900萬條，較過去成長70倍。銅絞線批發價公開、合理，亦促使民眾享有比過往更低的資費與更多元的服務，使社會福利成長。 除此之外，市話迴路細分化不僅促進既有固網市場競爭，使消費者僅用一半的價格取得相同服務，亦間接加速業者投資意願，提高英國「高速寬頻」(superfast broadband，30M)的發展。目前，BT光纖建置速度每星期達10萬用戶可接取，輔以Ofcom2010年要求BT光纖基礎設施開放與虛擬細分化(virtual unbundling)，使英國已有80家以上業者透過光纖提供網路，增加民眾選擇的權力。是故，在高速網路接取率逐步提高下，致使英國在2012年年底時，已有13%的家戶採用高速寬頻，其成長幅度亦是過往兩倍。 雖然，英國高速網路發展逐步進入軌道，但亦仍有發展之隱憂。首先，有別於銅絞傳輸寬頻網路市場競爭，民眾在選擇高速寬頻網路商時，多數僅願意採用BT與Virgin，造成市場競爭失衡。此外，BT取得政府非商業區光纖建設之多數補助，這是否會造成不競爭，仍後續觀察。最後，BT雖允諾開放其於業者租用光纖線路，但已有多家ISP業者申訴BT利用「價格擠壓」的方式，增加市場優勢。 英國為了在2015年能成為全歐洲寬頻發展最為優秀的國家，近期已宣布將重新檢視現有固網接取市場的管制架構，藉由兼顧市場競爭與基礎建設加速投資，促使網路能普及於英國。
美國USPTO於20260311新增本土製造等IRP與PGR立案之裁量因素美國專利商標局（United States Patent and Trademark Office, USPTO）於2026年3月11日發布備忘錄，聲明專利審理暨訴願委員會（Patent Trial and Appeal Board, PTAB）審查多方複審（inter partes review, IPR）與核准後複審（post-grant review, PGR）立案時，除既有程序與實體因素外，將納入美國本土製造、製造投資及小企業被告等裁量因素。USPTO引用35 U.S.C. §§316(b)、326(b)，說明USPTO局長在IPR/PGR立案時須考量經濟、專利制度完整性、行政效率與法定期限等因素；並補充電子、電腦等製造業外移已涉及經濟安全風險。本備忘錄原則將立即適用於現有裁量中的IPR/PGR案件。 內容要點： 過去立案考量包含： 1.實體因素，如先前技術、是否有平行訴訟、無效理由強弱等 2.裁量因素，如涉及公共衛生等利益、PTAB工作負荷量等 本次新增之裁量因素： 1.被控侵權產品是否在美製造或涉及美國製造投資 2.專利權人競爭產品在美製造比例 3.請求人是否為遭控侵權小企業 製造認定： 1.除最終組裝地外，也看零組件來源、境外後續加工 2.方法請求項則檢視實施該方法之裝置 2025年後，USPTO針對PTAB程序立案程序建立裁量與實體二階審查，擴張了USPTO局長的裁量權。本次備忘錄中，裁量因素進一步連結產業、國安與供應鏈政策，其對於立案與否的實質影響力超越過去廠商主要依賴的實體因素。臺灣廠商應關注USPTO後續如何界定「美國製造」與「實質投資」；若產品、零組件或委託製造合作具美國布局，應保存投資、產線、供應鏈與就業證據，作為專利攻防與PTAB程序中的策略資產。
美國參議員建議將提供位置資訊服務之行動裝置與應用軟體服務平台納入規範2009年美國司法部特別報導，美國每年大約有26,000人為受全球定位系統（Global Positioning System, GPS, 一般稱作衛星導航系統）追蹤的受害者，其中也包括手機使用者。2010年4月，爆發Apple iPhone和Google Android 智慧型手機在當事人不知情的情況下，蒐集手機的位置資訊；更甚者，即使在當事人沒有使用定位應用程式時，仍繼續蒐集其位置資訊，而當事人卻無法拒絕蒐集。對此，手機公司反映，其蒐集的位置資訊行為係利用發射台與無線網路點，協助手機使用者更快速的計算與確認其位置，以提供更良善的定位服務。 美國參議員Al Franken 與Richard Blumenthal對於此議題非常關切，Franken參議員指出，1986年所通過的「電子通訊隱私法（Electronic Comunications Privacy Act of 1986）已無法因應現今網際網路普遍使用。其中「自願揭露客戶通訊或記錄」之規定 （18 U.S.C. §2702 Voluntary disclosure of customer communication or records）更是替手機公司、應用程式業者，與提供無線上網的電信業者開了一個漏洞，允許業者在當事人不知情的情況下，進行定位資訊的蒐集，或與第三人分享位置資訊。 參議員Al Franken 與Richard Blumenthal遂於2011年6月15日提出「2011位置隱私保護法案（Location Privacy Protection Act of 2011）」，提議要求提供位置資訊服務功能的行動裝置製造商，與軟體平台，在蒐集當事人位置資訊，以及與第三人分享位置資訊時，必須先行告知當事人，並取得當事人的同意後，才可進行蒐集與分享。目前該法案至6月16日為止已經過二讀，並提交到司法委員會。 不過，「位置隱私保護法案」僅作告知當事人並取得同意低度要求，另一目前也正在審議的 「地理位置隱私與監督法案（Geological Privay and Survillance (GPS) Act）」，更進一步提供執法單位或政府蒐集與使用定位資訊的指引規範。也有提案對於電子通訊隱私法，必須要因應資通訊科技的應用，為相對應的增修。
金融穩定委員會報告指出金融領域採用AI之模型、資料品質與治理風險.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告，探討人工智慧（Artificial Intelligence, AI）在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響，分析相關風險並提出建議。 報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處，但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性（Vulnerability），進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括：「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」，以及「模型風險、資料品質和治理」。 在模型風險、資料品質與治理中，廣泛應用AI可能導致模型風險上升，因某些模型難以驗證、監控及修正，且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外，在大型語言模型（Large Language Model, LLM），大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性，使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型（Pre-trained Model）中，金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉，進一步增加管理難度。 若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源，模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰，包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。 報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測，評估現行金融政策框架是否充分，並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形，並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外，主管機關可考慮利用監督科技（SupTech）及監管科技（RegTech）等AI驅動工具強化監管效能，以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。