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。
紐約州州長於2024年12月21日簽署《政府自動化決策監督法》（Legislative Oversight of Automated Decision-making in Government Act, LOADinG Act），用以規範紐約州政府使用人工智慧自動決策系統的方式以及相關義務，成為美國第一個通過這類法律的州。 該法所定義之「自動化決策系統」係指任何使用演算法、計算模型或人工智慧技術，或其組合的軟體，用於自動化、支援或取代人類決策；這類系統亦包括應用預定義規則或機器學習演算法進行資料分析，並在自動產生結論、建議、結果、假設、預測。 針對政府使用自動化決策系統之情形，《政府自動化決策監督法》有三大重點：人類監督、影響評估以及資訊揭露。 一、人類監督 州政府在提供社會福利資源或其他可能實質影響人民權益與法定權利的業務時，除非是在「有意義的人工審查」下進行操作，否則不得使用自動化決策系統。同時，此法也強調，州政府亦應確保其員工現有權利不會受到自動化決策系統的影響，例如不得因此受到解雇、調職或減薪等。 前述有意義的人工審查，係指對自動化決策流程進行審查、監督及控制的工作人員，必須是受過訓練、對該系統有一定之了解且擁有權力干預、變更系統最終決策的人。 二、影響評估 州政府如欲使用自動化決策系統，應進行影響評估且每兩年應至少重新評估一次；系統在進行重大更新前，也應重新進行影響評估。若評估發現系統產生歧視性或有偏見的結果，機關必須停止使用該系統及其生成的資訊。 影響評估的項目除了性能、演算法及訓練資料外，亦應進行準確性、公平性、偏差歧視、以及個人資料安全等相關測試。 三、資訊揭露 影響評估需在系統實施前至少30天提交給州長與州議會，並在相關機關的網站上公布；僅機關在特殊情況下（例如涉及公共安全考量），州政府可針對報告揭露之資訊進行必要的刪改，但必須說明做出此決定的原因。此外，州政府亦需於本法通過後向州議會提交報告，說明包括系統描述、供應商資訊、使用開始日期、用途、人類決策的支持或取代情況、已進行的影響評估摘要等。 本法強調對人工智慧技術的審慎應用，特別關注其對勞工權益的影響。該法明確規定，禁止在無人類監督的情況下，使用自動化系統進行失業救濟或育兒補助等福利的審核決策，並保障州政府員工不因人工智慧的實施而減少工作時間或職責。此類規定在現行立法中較為罕見，顯示出立法者對勞工權益的高度重視。該法的實施效果及影響，值得未來持續保持關注。
日本公告修正電業法（電気事業法），將放寬電力工作物定義，並新增電力事業類型日本於2020年（令和2年）6月12日公告修正「電業法」（電気事業法，以下簡稱新電業法），並預計於2022年（令和4年）4月1日正式施行。本次修正有以下兩個重點：（1）調整電力工作物之定義；（2）新增電力事業之種類，以符合國際技術及市場之變遷。 日本新電業法調整了電力工作物之定義，將儲能設備納入了電力工作物之定義中，日本新電業法下所謂電力工作物係指：「為了發電、儲能、變電、輸電、配電或其他以電力使用為目的而設置之機械、器具、水壩、水道、蓄水池、電路、電線或其他工作物（但船舶、車輛或航空器等，則依其他法令定之）。」此外，日本新電業法也於電力事業之種類下，新增了「特定電力批發業」（特定卸供給業）此一新型電力事業。依日本新電業法對於「特定電力批發業」之定義，所謂「特定電力批發業」，係指：「自其他發電及儲能設備設置者（但不包含發電業者）處聚合其發出或放出之電力而再向售電業、一般輸配電業、輸電業、特定輸電業供應電力者。」又依日本經濟產業省規劃，「特定電力批發業」得自行設置儲能設備，自產消合一之用電戶（prosumer）之儲能設備或發電設備（包含但不限於再生能源）購入電力，並轉而再至電力交易市場向其他售電業者販售電力；但「特定電力批發業」不得直接從發電業者或其他售電業購買電力，也不得直接售電予用電戶，故特定電力批發制度實際上是旨在賦予聚合商（アグリゲーター）參與市場之地位。
英國發布人工智慧網路資安實務守則英國政府於2025年1月31日發布「人工智慧網路資安實務守則」（Code of Practice for the Cyber Security of AI，以下簡稱「實務守則」），目的是提供人工智慧（AI）系統的網路資安指引。該實務守則為英國參考國際上主要標準、規範後所訂定之自願性指引，以期降低人工智慧所面臨的網路資安風險，並促使人工智慧系統開發者與供應商落實基本的資安措施，以確保人工智慧系統的安性和可靠性。 由於人工智慧系統在功能與運作模式上與傳統網路架構及軟體有明顯的不同，因此產生新的資安風險，主要包含以下： 1. 資料投毒（Data Poisoning）：在AI系統的訓練資料中蓄意加入有害或錯誤的資料，影響模型訓練結果，導致人工智慧系統產出錯誤推論或決策。 2. 模型混淆（Model Obfuscation）：攻擊者有意識地隱藏或掩飾AI模型的內部運作特徵與行為，以增加系統漏洞、引發混亂或防礙資安管理，可能導致AI系統的安全性與穩定性受損。 3. 輸入間接指令（Indirect Prompt Injection）：藉由輸入經精心設計的指令，使人工智慧系統的產出未預期、錯誤或是有害的結果。 為了提升實務守則可操作性，實務守則涵蓋了人工智慧生命週期的各階段，並針對相關角色提出指導。角色界定如下： 1. 人工智慧系統開發者（Developers）：負責設計和建立人工智慧系統的個人或組織。 2. 人工智慧系統供應鏈（Supply chain）：涵蓋人工智慧系統開發、部署、營運過程中的的所有相關個人和組織。 實務守則希望上述角色能夠參考以下資安原則，以確保人工智慧系統的安全性與可靠性： 1. 風險評估（Risk Assessment）：識別、分析和減輕人工智慧系統安全性或功能的潛在威脅的過程。 2. 資料管理（Data management）：確保AI系統整個資料生命週期中的資料安全及有效利用，並採取完善管理措施。 3. 模型安全（Model Security）：在模型訓練、部署和使用階段，均應符合當時的技術安全標準。 4. 供應鏈安全（Supply chain security）：確保AI系統供應鏈中所有利益相關方落實適當的安全措施。 「人工智慧網路資安實務守則」藉由清晰且全面的指導方針，期望各角色能有效落實AI系統安全管控，促進人工智慧技術在網路環境中的安全性與穩健發展。