Ofcom建議ISP之寬頻廣告應以平均速度為準
鑑於ISP對於寬頻服務的廣告速度常與實際提供速度有落差，英國廣告標準管理局（Advertising Standards Authority，ASA）要求廣告事務委員會（Committee for Advertising Practice，CAP）與廣播廣告事務委員會（Broadcast Committee for Advertising Practice，BCAP）針對英國各地區的ISP寬頻廣告進行審查，CAP與BCAP則委託Ofcom進行各ISP實際寬頻服務速度之調查。
Ofcom於2010年11月～12月期間，針對ADSL、Cable及光纖等寬頻服務進行各時段的大規模測試。綜合以往的調查，Ofcom研究結果發現，英國寬頻服務平均速度約從 5.2 Mbps（2010年5月）至6.2 Mbps的（2010年11～12月），但不到廣告所宣稱速度之一半（平均寬頻廣告速度為 13.8 Mbps，故僅約45%。）
在各種寬頻技術中，ADSL的廣告與實際落差最大，廣告宣稱8Mbps之速度，實際平均僅有2～5Mbps；而Cable的廣告與實際落差最小，實際速度均能達到廣告速度的90%左右；光纖寬頻則約在80%～90%之間。
Ofcom並建議將以下原則增訂至英國寬頻速度自律規則（Voluntary Code of Practice on Broadband Speeds）中
• 如果寬頻速度是廣告內容，必須包括一個「典型的速度範圍」（Typical Speed Range，TSR），計算依據為將某一速度之使用者依照實際接取速度分為四等級，去掉最高與最低，取中間50%使用者之平均速度為準；
• TSR必須至少與宣稱之速度相當；
• 宣稱的速度必須代表相當大比例使用者能夠接受的實際速度；
• 任何TSR或宣稱之速度在用於廣告時，必須是基於足夠的分析統計數據，而該數據與方法應經過審議。
Ofcom認為ISP的寬頻廣告應反映消費者能接受之實際速度，因此改變廣告規範是必要的，以促使各ISP進行以速度為基礎之競爭，並確保消費者有充分資訊可比較、選擇最有效率之寬頻服務。
美國國際貿易委員會(International Trade Commission, ITC)於日前(2009月4月10日)做出對船井電機(Funai Electric Co.) 有利的禁制令，禁止美國高畫質電視公司VIZIO的侵權產品進入美國。這項禁制令將於60天後開始生效，除非美國總統歐巴馬的覆審推翻了ITC的此項決定，亦或是位於華盛頓州一專門於專利法的聯邦上訴法院對此專利侵權紛爭做出覆審。於此同時VIZIO 公司若仍執意要繼續將係爭電視產品進口美國，則必須為每台電視付出$2.5美元的抵押金(bond) 。VIZIO 公司的業務與行政部門副總裁 Rob Brinkman表示他們將會利用各種管道對該禁制令抗爭到底。 北美電視大廠 VIZIO位於美國加州爾灣（Irvin, California），於去年第四季在北美地區銷售1.2百萬台高畫質電視，銷售量僅次於當地銷售第一大廠三星 (Samsung Electronics) 。VIZIO 公司的高畫質電視皆由台灣的母公司瑞軒科技（AmTRAN）所製造。 船井電機與VIZIO之間的專利訴訟纏鬥始於2007年3月，船井電機在美國加州中部聯邦地方法院 (Central California District Court)控告Vizio等14家公司侵權，並於同年10月於美國國際貿易委員會以侵害其數位電視相關專利權提起侵權訴訟。然而美國專利局卻於2008年9月19日初步判定訴訟中的專利6,115,074號無效，而專利5,329,369號則於2009年2月9日被美國專利局第二次駁回。VIZIO公司在這場智財攻防戰中除了以專利無效來解除侵權訴訟之外並乘勝追擊，在專利無效判決最終確定後，於加州中部聯邦地方法院提出船井電機反托拉斯和不公平競爭訴訟。至於美國總統的覆審將僅只於考量以公眾的利益(public interest)來看是否要推翻該禁令。
日本簽署SBOM國際共通指引，強化軟體弱點管理，全面提升國家網路安全由美國網路安全暨基礎設施安全局（Cybersecurity and Infrastructure Security Agency, 簡稱CISA）自2024年以來，持續主導並規劃《SBOM網路安全之共同願景》（A Shared Vision of Software Bill of Materials(SBOM) for Cybersecurity）之指引訂定，作為保障網路安全之國際共通指引。於2025年9月3日，由日本內閣官房網路安全統括室為首，偕同經濟產業省共同代表日本簽署了該份指引，包含日本在內，尚有美國、德國、法國、義大利、荷蘭、加拿大、澳洲、紐西蘭、印度、新加坡、韓國、波蘭、捷克、斯洛伐克等共計15個國家的網路安全部門，皆同步完成簽署。以下為指引之重點內容： 1. 軟體物料清單的定位（Software Bill of Materials, 簡稱SBOM） SBOM於軟體建構上，包含元件內容資訊與供應鏈關係等相關資訊的正式紀錄。 2. 導入SBOM的優點 (1) 提升管理軟體弱點之效率。 (2) 協助供應鏈風險管理（提供選用安全的軟體，提升供應商與使用者之間溝通效率）。 (3) 協助改善軟體開發之進程。 (4) 提升管理授權軟體之效率。 3. SBOM對於利害關係人之影響 (1) 使軟體開發人員可選擇最符合需求的軟體元件，並針對弱點做出適當處置。 (2) 軟體資訊的透明化，可供採購人員依風險評估決定是否採購。 (3) 若發現軟體有新的弱點，使軟體營運商更易於特定軟體與掌握弱點、漏洞。 (4) 使政府部門於採購流程中，發現與因應影響國家安全的潛在風險。 4. SBOM適用原則與相關告知義務 確保軟體開發商、製造商供應鏈的資訊透明，適用符合安全性設計（Security by Design）之資安要求，以及須承擔SBOM相關告知義務。 近年來軟體物料清單（SBOM），已逐漸成為軟體開發人員與使用者，於管理軟體弱點上的最佳解決方案。然而，針對SBOM的作法與要求程度，各先進國家大不相同，因此透過國際共通指引的簽署，各國對於SBOM的要求與效益終於有了新的共識。指引內容不僅建議軟體開發商、製造商宜於設計階段採用安全設計，以確保所有類型的資通訊產品（特別是軟體）之使用安全，也鼓勵製造商為每項軟體產品建立SBOM並進行管理，包含軟體版本控制與資料更新，指引更強調SBOM必須整合組織現有的開發與管理工具（例如漏洞管理工具、資產管理工具等）以發揮價值。此份指引可作為我國未來之參考借鏡，訂定相關的軟體物料清單之適用標準，提升政府部門以及產業供應鏈之網路安全。
演算法歧視將適用於《紐澤西州反歧視法》2025年1月9日美國紐澤西州檢查總長與民權部（Division of Civil Rights, DCR）聯合發布「演算法歧視指引」（Guidance on Algorithmic Discrimination and the New Jersey Law Against Discrimination），指出《紐澤西州反歧視法》（the New Jersey Law Against Discrimination, LAD）亦適用於基於演算法所衍生的歧視。 隨著AI技術日趨成熟，社會各領域已大量導入自動化決策工具，雖然它們能提高決策效率但也增加了歧視發生之風險。指引的目的在於闡述自動化決策工具在AI設計、訓練或部署階段可能潛藏的歧視風險，亦列舉出在各類商業實務情境中常見的自動化決策工具，並說明它們可能會如何產生演算法歧視。以下分別說明《紐澤西州反歧視法》適用範圍，以及與演算法歧視有關的行為樣態。 一、《紐澤西州反歧視法》之適用主體及適用客體 《紐澤西州反歧視法》禁止在就業、住房及公共場所等領域所發生的一切歧視行為，其適用主體相當廣泛，包含但不限於下列對象：雇主、勞工組織、就業仲介機構、房東、房地產經紀人、公共場所之經營或管理者、以及任何教唆或協助歧視行為之個人；而該法之適用客體亦有明確定義，為具有受保護特徵（如性別、族裔、身心障礙等）之自然人或法人。 此外指引特別說明，即便適用主體無意歧視、或其所使用之自動化決策工具係由第三方所開發，只要發生歧視行為依然違反《紐澤西州反歧視法》。這是因為《紐澤西州反歧視法》係針對歧視所帶來的影響進行規範，儘管無意歧視，其所帶來的影響並不一定比故意歧視還要輕微。 二、 歧視行為的三種樣態 1.差別待遇歧視 差別待遇歧視係指適用主體基於受保護特徵而對適用客體施予不同對待。舉例而言，若房東使用自動化決策工具來評估黑人潛在租戶，但不評估其他族裔的潛在租戶，則會因為其選擇性使用自動化決策工具而構成歧視。 2.差別影響歧視 差別影響歧視係指適用主體的政策或行為對適用客體造成不成比例的負面影響，且該政策或行為未能證明具有正當性、非歧視性、或不存在較少歧視性的替代方案，則該政策或行為構成歧視。例如，某商店利用臉部辨識技術來偵測過去曾有偷竊紀錄的顧客，但該系統對配戴宗教頭巾的顧客較容易產生誤判，此亦可能構成歧視。 3.未提供合理調整 合理調整係指身心障礙者、宗教信仰者、懷孕者以及哺乳者，在不會對適用主體造成過度負擔的前提下，得向其提出合理請求，以符合自身的特殊需求。以身心障礙員工為例，若雇主使用了自動化決策工具來評估員工的工作表現（例如監測員工的休息時間是否過長），在未考量合理調整的情況下，該工具可能會過度針對身心障礙員工進而構成歧視。 為減少演算法歧視發生頻率，「演算法歧視指引」特別闡述自動化決策工具可能會出現的歧視行為及歧視樣態。此份指引的另一個意義在於，縱使目前紐澤西州並沒有一部監管AI的專法，但仍可以利用現行的法律去處理AI帶來的種種問題，以利在既有的法律架構內擴充法律的解釋來回應新科技的挑戰，並達到實質管制AI的效果。
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。