美國FCC公布低功率電視強制數位轉換時程
美國聯邦通訊委員會（Federal Communications Commission）於2011年7月15日公布第二份報告與命令（Second Report and Order），針對低功率電視（low power television, 簡稱LPTV）數位轉換時程進行規範，並預訂於2015年9月1日強制關閉低功率類比電視訊號的放送。
美國國會已於2009年6月12日強制關閉類比電視訊號的放送，但此規定僅適用於全功率電視台，並未及於低功率電視。所謂的低功率電視，為FCC於1984年針對在地性質的、小型的社區電視服務所創設的類型；這些社區有可能地處鄉野，但也有可能為大都會區內的個別社區。
FCC在這份命令中同時要求現行使用700Mhz頻段(channels 52-69)的類比與數位低功率電視台應在2011年9月1日前提交轉換規劃（displacement applications），並於2011年12月31日停止使用700Mhz頻段。
巴塞隆納計程車工會認為Uber未受西班牙運輸服務業相關法令管制，而有違反公平競爭之虞，因此向西班牙巴塞隆納3號商事法院提起訴訟。3號商事法院認為有必要進一步釐清Uber之商業模式究竟是否為歐盟法令下之運輸服務業或資訊服務業，亦或兩者均是。這將影響歐盟內部市場指令和電子商務指令之涵蓋範圍，從而決定Uber是否有違反競爭法。 為此，歐洲法院在2017年5月做出先行裁決後，於同年12月做出判決，認定Uber之性質是運輸服務業，因此排除前述指令之適用，應接受各國運輸服務業相關法令之要求，否則違反公平競爭。法院觀點認為縱然其商業模式看似乘客與駕駛之間為自由選擇之連結。然而，Uber提供的平台是這個連結不可或缺的關鍵以外，對於運輸服務的提供，包括價格、車輛、駕駛的選擇具有決定性的影響力。此外，Uber藉由組織這樣的運輸服務來獲取利潤本身就涉及了運輸服務的直接提供。所以Uber整體服務的主要組成部分必須被視為以運輸服務構成，不應被分類為資訊服務。
資通安全法律案例宣導彙編 第5輯 韓國未來創造科學部推出「K-ICT戰略」並制定2016實施計畫韓國未來創造科學部於2015年8月31日發表「2016活化振興與應用情報通信產業之實施計畫」，以因應現代技術的進步及市場現況，並正式宣佈推出「K-ICT戰略」，於計畫目標中具體呈現連結韓國ICT產業，促進相關發展。 為加速推動相關政策，未來創造科學部所推出「K-ICT戰略」，主要係規劃四大推動領域及策略，分述如下： （一） 九大產業育成：5G；智慧裝置；IoT；雲端；Big Data；情報安全；UHD（超高清）；軟體產業；數位內容產業。此領域預計規劃投資規模為5957億韓元。 （二） 十大領域（將ICT擴大應用於一般產業）：醫療、金融、教育、交通、都市建設、智慧家庭、文化觀光、能源、農漁畜產業以及傳統產業。此領域預計規劃投資規模為5751億韓元。 （三） ICT基礎建設：為具體化超連結社會，建設基礎裝置；ICT革新據點建設；OPEN DATA開放與促進活用；情報文化的組成。此領域預計規劃投資規模為863億韓元。 （四） 改善產業體質與加強國際出口：未來創意人才養成；創業環境的建立與海外出口支援；R&D革新、智財權保護體制的確立；國際合作與標準化。此領域預計規劃投資規模為6755億韓元。 綜上所述，韓國未來創造科學部為促進推動「K-ICT戰略」，將投資1兆9千億韓元，投入ICT重點發展產業，並積極落實「2016活化振興與應用情報通信產業之實施計畫」之推動目標。
日本發布美國數位政策現狀報告，呼籲推動AI發展的同時，亦應注重資料安全性日本獨立行政法人情報處理推進機構（下稱IPA）於2025年10月發布美國第二次川普政權數位政策現狀報告（下稱現狀報告），內文聚焦於美國政權輪換後數位政策之變動與解讀，同時提及在推動AI發展的同時，亦應注重其安全性。 日本觀測美國數位政策的現狀報告指出，隨著社會數位化程度日益增加，除了雲端數位資料的累積，以及提升對於AI的依賴程度外，亦會造成釣魚信件難以識別，透過可自動生成程式碼的惡意攻擊型AI進行攻擊行為等AI濫用之風險。 準此，美國為確保AI與資料的安全性，並維持其領域之競爭優勢，於2025年7月23日發布AI行動計畫，並提出三大方針，包括加速AI創新、建構AI基礎設施，以及透過國際性的AI外交與安全保障發揮領導能力。此外，內文亦提及為確保競爭優勢，需要建立作為AI發展基礎的科學資料集，並建置資料中心，同時確保其具備高度安全性，以避免AI使用者輸入AI之資料遭到竄改或外洩。 此外，現狀報告內文提及日本企業Softbank與OnenAI、Oracle等公司共同參與規模達5000億美元的Stargate計畫，並已於德州著手建設AI資料中心，顯示日本在美國的AI基礎建設中扮演重要角色並佔有一席之地。然而，內文亦指出美國數位政策具備不透明性而有潛在風險，須持續留意與關注。 我國企業如欲深耕AI領域，並透過AI進行技術研發，可由建立科學資料集開始著手，以作為訓練AI模型的基礎，以達到運用AI輔助及縮短研發週期、減少研發過程中的試錯成本等效益。此外，為確保安全性，科學資料集建置過程中所需之數位資料，可參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心所發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範》，建立貫穿數位資料生命週期之資料治理機制。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）