美國將重新檢討網域管理政策
目前美國政府主要透過對「網域名稱與位址管理機構」（ the Internet Corporation for Assigned Names and Numbers ； IC ANN ）的控制，來管理所有”.com” 的網域，並擁有否決網域名稱申請案的權力。美國對於網域的控制，引起部分國家的政府及評論家的批評，認為美國政府對網域的過度干預，已經影響了全球通訊及商業運作的基礎。舉例而言，由於美國政府強烈反對，使專用色情網域”.xxx”申請案遭 ICANN 否決一事，升高了歐盟執委會對美國政府過渡干預網域管理的不滿。
為平衡國際輿論壓力，美國商業部預定於 2006 年 9 月底前召開公聽會，討論往後網域管理的程序及方式，並計畫於 9 月 30 日改變目前對 ICANN 的管理策略。
- http://news.com.com/Hearing+looks+at+Net+name+privatization+plan/2100-1014_3-6098010.html
- http://news.com.com/ICANN+needs+to+clamp+down+on+domain+name+abuse/2010-1030_3-6084970.html?tag=nl
- http://today.reuters.com/news/NewsArticle.aspx?type=internetNews&storyID=2006-07-24T212541Z_01_N24378087_RTRUKOC_0_US-INTERNET.xml&pageNumber=0&imageid=&cap=&sz=13&WTModLoc=NewsArt-C1-ArticlePage2
國際能源總署（International Energy Agency, IEA）於2025年2月25日發布《建設未來電網》（Building the Future Transmission Grid）報告，指出隨電氣化進程加速與再生能源擴大投資，全球電網建設與汰換需求大幅增加。然電網關鍵零件的採購週期較2021年、價格較2019年幾乎增長一倍，使電網建設與汰換難以跟上需求成長。 對此，《建設未來電網》報告提出以下建議： （1）提升需求明確性：政府應推動長期電網投資計畫與規劃，使供應商可得知零件需求與種類。 （2）加強產業對話：政府應加強與產業的協調與對話，以確保電網零件準時交付並加速潔淨能源轉型。 （3）積極投資電網：為避免電網成為再生能源發展瓶頸，應超前規劃並加快投資，確保電網發展與電力需求同步。 （4）設計採購框架：政府可透過長期合約、標準化採購程序、互通的電網零件標準，提升電網採購的一致性、可擴增性（scalability）與投資信心。 （5）簡化許可流程：政府應加速與簡化電網建設許可程序，並消除不必要的行政障礙。 （6）提升電網效率：電網營運商可透過數位科技提升電網輸電效率，最大化電網效能。 （7）供應鏈多元化：政府可與本地供應商或二階供應商合作，增加電網供應鏈多元化。 （8）確保技術人才：政府與產業應合作建立人才補給線，並確保數位技能納入產業培訓中。
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。
精品珠寶業者攻防戰-卡地亞控訴蒂芙尼竊取營業秘密今（2022）年2月28日卡地亞（Cartier）控訴精品珠寶領域的競爭對手蒂芙尼（Tiffany & Co.），聲稱其在卡地亞前員工的幫助下，竊取獨家商品的營業秘密。 歷峰北美公司（Richemont North America Inc.）旗下的卡地亞今年2月28日於美國紐約州法院起訴蒂芙尼和卡地亞前襄理（Junior Manager）梅根瑪莉諾（Megan Marino），控訴瑪莉諾於跳槽前下載卡地亞的高級珠寶業務機密資訊， 並於去年11月加入蒂芙尼後將資訊傳送給新同事。蒂芙尼發言人發出否認聲明，卡地亞的指控毫無根據。 根據訴訟聲明，蒂芙尼聘請瑪莉諾負責包括單價高達1000萬美元（約新台幣2.8億）的高級珠寶系列，蒂芙尼法律部門從卡地亞獲得通報後，於今年2月份解僱瑪莉諾，但卡地亞聲稱，蒂芙尼的高階主管已經獲得大量的卡地亞機密和營業秘密資訊。 這並非卡地亞第一次指控跳槽至蒂芙尼的前員工試圖竊取營業機密。2014年，卡地亞起訴一名前廣告主管，據稱其試圖讓她的前助理隨身攜帶機密資訊一同加入蒂芙尼，該訴訟於次年和解。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
美國證券交易委員會發布指引要求公司進一步揭露加密資產之潛在影響美國證券交易委員會（United States Securities and Exchange Commission，下稱SEC）於2022年12月8日發布「致公司有關近期加密資產市場發展之樣本函（Sample Letter to Companies Regarding Recent Developments in Crypto Asset Markets）」指引文件（下稱本指引），指導公司應針對自身業務涉及近期加密資產市場動盪事件（如虛擬貨幣交易所破產等），進行直接或間接影響之風險揭露，以符合聯邦證券法規之資訊揭露（如風險及風險暴露等）義務。SEC轄下之企業金融處（Division of Corporation Finance，以下簡稱金融處）認為公司應向投資者提供具體且量身訂製之市場動盪事件報告、揭露公司在動盪事件中之狀況以及可能對投資者造成之影響。爰此，本負有常態報告義務的公司應據此考量現有的揭露內容是否須進行更新。 金融處說明，為加強並監督公司對資訊揭露要求之遵守狀況，爰依據1933年證券法（Securities Act of 1933）及1934年證券交易法（Securities Exchange Act of 1934）內涵，要求公司亦須針對應作出聲明的實際狀況，進一步揭露相關重大訊息，且不得進行誤導。本指引所要求公司明確揭露加密資產市場發展的重大影響，包括公司對競爭對手及其他市場參與者之風險暴露；與公司流動資金及獲取融資能力相關的風險；及與加密資產市場法律程序、調查或監管影響相關的風險等。 值得注意的是，本指引並未列出公司應考量問題的詳細清單，個別公司應視自身情況評估已存在之風險，或是否可能受到潛在風險事項的影響。由於公司所揭露之文件事前通常不會經過金融處審查，因此金融處也敦促各公司應自主依循本指引進行相關文件準備。