GSM 協會公布未來行動電話市場的規範原則建議
Klausner Technologies已結束2007年12月針對蘋果(Apple)與共同合作AT&T公司發起的專利訴訟案，並將專利技術以授權方式予Apple及AT&T。 Klausner Technologies具有視覺語音郵件(visual voice-mail)技術所衍生產品與服務，並在美國及其他國家申請並已獲得多項專利。Klausner Technologies認為Apple 所生產iPhone手機的觸摸屏介面設計，其視覺語音郵件功能，類似像電子郵件收發匣，可呈現所有已接收的語音郵件，並可讓使用者依個人喜好隨意指定郵件的排列順序與瀏覽方式，其功能與Klausner Technologies於2004-2006年間所申請專利技術雷同。故2007年底對Apple與AT&T發出專利訴訟，並請求3億6仟萬美元的賠償與預期未來使用權利金。本案最終在美國德州東區地方法院以和解方式結束，然而和解相關詳情尚未對外公布。 Klausner Technologies於控告Apple與AT&T前，已經與數家公司簽署視覺語音郵件技術授權合約，包括時代華納的AOL與VoIP網路提供商Aonage公司；亦對Comcast，Cablevision及eBay等三家公司提起訴訟，指出其VoIP產品，侵犯Klausner Technologies所申請關語音郵件的專利，並請求賠償與使用權利費用共計3億美元。依路透社報導，eBay已同意接受以授權方式取得語音郵件技術。
新加坡金融管理局於2017年12月19日發出對加密貨幣之投資警告警告中提及，新加坡金融管理局(The Monetary Authority of Singapore， MAS)建議公眾在選擇投資加密貨幣時必須具備高度警覺，謹慎行事，並理解其所可能承擔之重大風險。金管局擔心由於近期加密貨幣之價格上漲，例如比特幣，人民可能會被吸引而投資加密貨幣。其他警告內容如下： MAS提醒社會大眾加密貨幣並非法定貨幣。它們非由政府發行，亦無任何資產或發行者之支持。 MAS認為近期加密貨幣價格之上漲係由投機所致，故價格急劇下跌之風險相當高，加密貨幣之投資者對於他們承擔著可能失去全部資本的風險應有所警覺。 加密貨幣之投資無任何監管保障。與大多數的司法管轄區一樣，MAS並未對加密貨幣進行管制。MAS法規既未對加密貨幣中介之安全性進行規制，亦未對加密貨幣交易有適當處理。 由於大多數加密貨幣交易平台之營運者並未存在於新加坡，故難以驗證其真實性或可信性。投資者與營運情形難以被輕易驗證之實體往來時，欺詐風險就更大。 加密貨幣之交易通常是匿名進行，使其易被誤用於非法活動。若發現加密貨幣中介平台非法使用加密貨幣，其執法機構可能會使其關閉。當加密貨幣平台沒有足夠強大的安全特徵時，可能會有被駭客攻擊進而造成損失之風險。 投資加密貨幣而蒙受損失之人民，將無法依賴由MAS法規所提供之任何保障。在投資加密貨幣之前，公眾應該仔細考慮產品所宣稱之高度獲利性，如果得輕易獲取可觀之利潤程度使人難以置信，那很可能就有問題。投資者應仔細評估加密貨幣之投資是否適合其投資目標與風險偏好。 人民若懷疑所涉及之加密貨幣投資可能會被詐欺或誤用於其他非法活動，應向警方舉報。
未事先告知即監視員工之通訊 企業被判侵犯個人隱私根據2005年一項統計調查指出，員工超過一千人的公司中，36.1％對員工從公司內部外寄的電子郵件加以監視，而同時亦有26.5％的公司正準備對員工由公司內部發送的電子郵件加以監視。若是以員工超過二萬人的公司來看，更有高達40％的公司已然利用過濾科技對員工外寄的電子郵件加以監視，而正準備利用相關科技對員工外寄的電子郵件加以監視的公司亦高達32％。 然而根據歐洲人權法院近日所做出的判決，不論公司是否訂有清楚的員工使用政策，一旦公司並未告知員工其在公司內的通訊或電子郵件往來可能會受到公司的監視，則該公司將可能違反歐洲人權公約(European Convention on Human Rights)。 該案例乃是由於一位任職於英國南威爾斯之卡馬森學院(Carmarthenshire College)的員工—Lynette Copland發現自己的網路使用情形及電話均遭到工作單位之監視，憤而向歐洲法院提出告訴。由於卡馬森學院並未提醒員工在工作場合之電子郵件、電話或其他通訊可能遭到監視，因此Lynette Copland之律師主張當事人在工作場合之電話、電子郵件、網路使用等其他通訊都應具有合理的隱私權期待，而受到歐洲人權公約第8條的保障。歐洲法院判決Lynette Copland可獲得約5910美元之損害賠償以及1,1820美元之訴訟費用。
經濟合作與發展組織發布《促進AI可歸責性：在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》經濟合作與發展組織（Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD）於2023年2月23日發布《促進AI可歸責性：在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》（Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI）。本報告整合ISO 31000：2018風險管理框架（risk-management framework）、美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）人工智慧風險管理框架（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF）與OECD負責任商業行為之盡職調查指南（OECD Due Diligence Guidance for Responsible Business Conduct）等文件，將AI風險管理分為「界定、評估、處理、治理」四個階段： 1.界定：範圍、背景、參與者和風險準則（Define: Scope, context, actors and criteria）。AI風險會因不同使用情境及環境而有差異，第一步應先界定AI系統生命週期中每個階段涉及之範圍、參與者與利害關係人，並就各角色適用適當的風險評估準則。 2.評估：識別並量測AI風險（Assess: Identify and measure AI risks）。透過識別與分析個人、整體及社會層面的問題，評估潛在風險與發生程度，並根據各項基本價值原則及評估標準進行風險量測。 3.處理：預防、減輕或停止AI風險（Treat: Prevent, mitigate, or cease AI risks）。風險處理考慮每個潛在風險的影響，並大致分為與流程相關（Process-related）及技術（Technical）之兩大處理策略。前者要求AI參與者建立系統設計開發之相關管理程序，後者則與系統技術規格相關，處理此類風險可能需重新訓練或重新評估AI模型。 4.治理：監控、紀錄、溝通、諮詢與融入（Govern: Monitor, document, communicate, consult and embed）。透過在組織中導入培養風險管理的文化，並持續監控、審查管理流程、溝通與諮詢，以及保存相關紀錄，以進行治理。治理之重要性在於能為AI風險管理流程進行外在監督，並能夠更廣泛地在不同類型的組織中建立相應機制。