美國國會議員（Patrick Leahy）提案（PROTECT IP Act）封鎖違反智慧財產權的非法網站
美國國會議員日前提案，擬立法對抗違反智慧財產權的非法網站。該法案（Preventing Real Online Threats to Economic Creativity and Theft of Intellectual Property Act, 或稱PROTECT IP Act）主要係針對侵害智慧財產權的非法網站，擬賦予美國司法部或著作權人，可向法院聲請於網路上封鎖該網站，或者不讓其在搜尋引擎上顯示，亦即讓該非法網站從網路徹底消失。同時，經營網路金流的業者以及網路廣告商，也不得再提供服務給予這些違反智慧財產權或者是販售贗品的非法網站。
該法案明確的規定，舉凡與非法網站相關的資料、數據、索引、超連結等，皆需從網際網路上移除。亦即，美國人民在網路上將不會再看到這些非法網站的任何資訊，若該法案通過，將連帶影響到Google、Yahoo等搜尋引擎的實務運作。有反對者指出，此舉將使得美國政府可以決定美國人民在網路上應該看什麼內容，因此戲稱該法案為網路審查法案（Internet censorship bill）。
網路巨擘Google執行長（Eric Schmidt）也於今年5月中聲明反對該提案，認為該提案已經嚴重侵害言論自由。執行長Eric Schmidt表示，美國政府試圖以立法手段解決複雜的網路侵權爭議，以立法封鎖、移除非法網站所有資料，跟中國限制網路言論自由的方式如出一轍。
目前該法案尚未通過，已出現不少反對聲浪，財產權以及言論自由同樣是憲法上保障的權利，究竟應如何在保障著作財產權人與言論自由間取得平衡，該法案未來發展值得密切注意。
美國聯邦通訊委員會（The Federal Communications Commission, FCC）擬於3月17日向國會提出未來的國家寬頻計畫，並預計於2012年開始，調整目前用來補助電話服務的普及服務基金（Universal Service Fund），以推動高速網際網路。 美國普及服務基金的建立，原本是用以確保所有美國居民接取基本的電話網路。依目前的普及服務基金計畫，除了補助低收入居民電話服務、學校與圖書館的網際網路接取，與鄉間醫療單位的高速網路連結之外，最主要部份是對於由民營事業建設網路不符經濟效益的偏遠鄉區提供電話服務；此部份基金的預算是來自電信業者跨州與國際長途電話收益之稅收，於2010年達約為80億美元，未來將轉作推動寬頻網路之用，至於普及服務基金中的其他部份，則將繼續維持。 在FCC的計畫中，不僅在普及服務基金下設立連結美國基金（Connect America Fund）來補助寬頻服務，並將設立行動基金（Mobility Fund）發展3G無線網路。另外，FCC預計向國會提出的計畫包含多項選擇，包括在不要求國會另行增加預算下，達成在2020年99%美國家戶接取寬頻之目標，以及經由國會同意於未來三年投入額外的90億美元，以加速寬頻網路建設等方案。
網路業者呼籲美國政府進行電子通訊隱私法之修正以Google及微軟為首等網路業者，及名為「資訊正當法律程序」協會的數個成員，呼籲美國聯邦政府對於儲存於雲端或第三人資料儲存系統的私人電子郵件或電子資料之取得，應進行相關法律修正。 由於1986年開始施行的「電子通訊隱私法（Electronic Communications Privacy Act, ECPA）」，係立法者基於當時資通訊技術水準所制定，然近年來諸如電子郵件、雲端運算、網路社群活動及行動通訊等科技之興起，使得該法已不足因應當今狀況，故有制定更為透明、簡單且明瞭的資料取得標準之需要。尤其是現今電子資訊儲存於第三人資訊系統內情形之普遍，更讓此等資訊取得行為是否適用該法，產生相當的模糊。 此等模糊性，讓現今的司法部門認為僅需使用傳票（subpoena）或取得法院命令（court order），便可要求第三人提供客戶的資料。但是，上述這些團體希望政府應修正既有法律以與現時社會相符，確保須透過更為嚴謹的程序，始能要求第三人提供客戶的私人資訊，例如需申請「令狀」(warrant)。蓋因資料儲存於私人電腦內，需透過令狀以命其揭露，而若儲存於第三人處，理論上亦應該透過令狀以命第三人揭露該等資訊；再者，「美國人權法案（Bill of rights ）」要求政府機關除非具特定理由，否則不得對他人住宅進行無搜索令之搜索，同樣的，在電腦資訊之取得，亦不應降低保護人民之標準。 該團體揭示之四項標準為： ．政府僅能在出示正當理由，並取得搜索令（search warrant）的情況下，才能對任何受ECPA規範的實體（無線或電子通訊服務的提供者，或遠端電腦服務提供者）要求揭露未能輕易由公眾取得之資訊。且不受通訊時代，儲存工具及狀態，或提供者的權限及其通常商業活動的通訊使用所影響。 ．政府僅能在獲得具有正當理由之搜索令下，才得要求任何受ECPA規範的實體，提供行動通訊裝置的地點資訊。 ．政府僅能在獲得司法審查，及透過法院認為其已具備第2703(d)條之情形，才能要求任何受ECPA規範的實體提供撥打電話號碼的資訊，往來電子郵件、及該實體藉由電子記錄器和追蹤設備所記錄的資訊或數據。 ．政府單位經「Stored Communications Act」之授權取得傳票，其取得資訊之範圍僅得針對特定帳號或個人。其他非特定的要求，皆須司法同意後始得進行。
英國4G釋照近況在經歷1個多月、共50回合4G(含LTE與Wimax)頻譜拍賣後，英國Ofcom在2月20日宣布Everything Everywhere Ltd(EE)、 Hutchison 3G UK Ltd、 Niche Spectrum Ventures Ltd、 Telefónica UK Ltd (O2)與Vodafone Ltd五家公司取得頻譜執照。這次4G釋照拍賣收入比預期少10億英鎊，但也挹注英國政府23.4億英鎊，使財政得以紓緩。目前，英國民眾最晚於2017年，就可享有更快、更便宜與覆蓋性更佳的4G服務。 此次頻譜釋出共有250MHz取自於800MHz與2.6GHz。800MHz之得以釋出，來自於類比電視訊號關閉後，因頻譜重整所取得之「數位紅利」，並採取分頻多工（frequency division duplexing，FDD）；至於，2.6GHz則依頻段不同，而分別採用分頻多工與分時多工（time division duplexing，TDD）。由於，800MHz擁有優良覆蓋性，是故，英國政府藉由800MHz特性，釋放一張2*10MHz之執照，並規定業者覆蓋義務，以達到英國發展行動網路之目標。目前，取得該執照的O2，最晚於2017年須提供98%人口於室內可取得行動寬頻服務、至少95%人口能於英國境內(英格蘭，北愛爾蘭，蘇格蘭和威爾士)取得4G服務。 在Ofcom採取組合價格鐘拍賣型式（combinatorial clock auction，CCA）下，目前，業者已完成頻譜標得區塊數目(Eg:EE於800MHz取得一張2*5MHz)，待得標者完成配置(Assignment stage)頻段位址(Eg:EE頻段確定在800 MHz ~805 MHz)，最快於2013年夏天，英國民眾可更普及的享有下述優點： 1.網速可達到100Mbp，超越現今3G五至十倍。 2.使用智慧型手機、平板觀看電視，雜訊、遲緩的問題將不復見。 3.使用高畫質視訊將更為輕鬆，並且，照片與影片上傳於社群網站將非常迅速。 4.偏遠地區可因4G的覆蓋性廣而具有網路服務。 OFCOM不僅促進4G市場競爭外，並在今(2013)年年底提供報告，告知消費者與企業4G服務發展現況、地理位址，與網路速度，讓使用者有能力作出最好的選擇。而在未來的發展上，許多研究單位估計2030年時，行動網路的傳輸需求將可能是現在80倍，英國亦開始探討釋出頻譜發展5G的可能性，以因應未來供不應求所導致的「容量危機」(capacity crunch )。
合成資料（synthetic data）「合成資料」（synthetic data）的出現，是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料，或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下，透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式，讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用，透過這個方法，資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下，使合成資料所訓練出來的分類模型（classifiers）不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中，最熱門的研究為運用「生成對抗網路」（Generative Adversarial Network, GAN）形成合成資料（亦有其他生成合成資料之方法），生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」（generator）與辨識網路（discriminator）對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果，使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料，也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室（Defense Science and Technology Laboratory, DSTL）於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告，此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司（BAE Systems）的應用智慧實驗室（Applied Intelligence Labs, AI Labs）執行「後勤科技調查」（Logistics Technology Investigations, LTI）計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一，探討在隱私考量下（privacy-preserving）「合成資料」當今技術發展情形，並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出，資料的種類多元且面向廣泛，包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等，針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同，也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估；報告指出，目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法，建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。