OFCOM將重新檢討商業廣播電視節目贊助規定
現行的廣播電視規則禁止特定類型的節目接受贊助，例如新聞和時事節目不得接受贊助，也禁止特定種類之商品或服務廠商贊助特定節目，例如禁止酒商贊助兒童節目。
OFCOM表示將修酌現行規定，放寬節目/頻道贊助之規定，惟在兼顧節目編輯權以及兒童閱聽人之收視權益的考量下，將訂定相關的節目/頻道贊助限制，包括
1.必須使閱聽人知道節目有接受贊助，贊助廠商之資訊必須與節目和廣告內容所有區隔。
2.頻道贊助廠商之資訊不得出現於禁止接受贊助之節目內容中或播放時間之前、後。
3.贊助廠商資訊之呈現不得過於明顯。
4.節目頻道不得以贊助廠商之名稱命名。
歐洲商會在 10 月 26 日舉行記者會，公布「 2006-2007 年建議書」。該份建議書肯定我政府改善投資環境的努力，但該商會仍然呼籲政府要加速兩岸貿易正常化、強化內部溝通與外部協調，才能提供最完善的國際投資環境。 根據統計，歐盟在台投資大幅躍升，今年更超越美國在台投資總額，居外資在台投資第一位，顯示歐商對於台灣投資環境的重視與信心；政府也有決心繼續鬆綁法規，強化區域整合，以提供完善投資環境。對於歐洲商會建議之重點議題，經建會已對於各項議題作出初步回應，並表示行政院相關機關會積極檢討並持續溝通。 經建會胡勝正主委強調，歐洲商會所關切的議題有些牽涉全面政治環境考量，例如擴大開放大陸商品來台或放寬大陸投資 40 ％上限等，將請主管機關朝放寬方向為整體性之研議規 劃； 其至於他屬現行政策可行但未解決問題，經建會將持續協調相關部會，朝開放的方向規劃推動。
日本監理沙盒制度推動趨勢—簡介生產性向上特別措施法草案與產業競爭力強化法修法內容我國自2017年12月通過《金融科技發展與創新實驗條例》建立金融監理沙盒制度後，各界時有呼籲其他非金融領域亦有沙盒制度之需要。觀察國際上目前於金融產業以外採取類似沙盒制度之國家，當以日本為代表，且日本相關制度亦為我國《中小企業發展條例》修法時之參考對象。 本文針對日本近期提出之《生產性向上特別措施法》（草案）以及日本《產業競爭力強化法》新近之修法等兩項日本近來有關沙盒制度之修法為觀察對象，針對其整體立（修）法背景、《產業競爭力強化法》中灰色地帶解消制度及企業實證特例制度修正重點以及《生產性向上特別措施法》（草案）中「專案型沙盒」之制度內涵進行整理，並比較企業實證特例制度及專案刑沙盒兩者制度上之異同。 本文最後發現，日本之沙盒制度設計上確實符合其減少事前管制、強調事後確認與評估、建立風險控管制度、課與主管機關提供資訊與建議之義務以及強化業者與主管機關聯繫等目標。同時，本文認為日本沙盒制度中有兩項制度特色值得我國關注及參考。第一，日本成立了包含外部專家的「評價委員會」，協助政府單位了解創新事業之內容及法規制度之觀察。第二，日本未來將提高實證制度之協調層級，在日本內閣府下設立單一窗口協助申請者決定其可適用之實證制度。
歐盟智慧聯網研發推動平台報告，物聯網共創價值的六大支柱成功的物聯網（IOT）平台生態系統取決於多種因素，2017年4月3日歐盟智慧聯網研發推動平台（ European Research Cluster on the Internet of Things）在物聯網活動平台分析（Analysis on IoT Platforms Adoption Activities）中提出六個成功的重要因素： 策略與利害關係人的參與（Strategy & Stakeholder Engagement）：成功物聯網平台除了要製定良好的願景外，並讓主要利害關係人適當的參與系統策略，與整體政策格局保持一致性。 社群的支持（Community Support）：社群支持程度決定了物聯網系統的吸引力，透過適當的的機制和工具，以有效地減少參與的障礙。 開放性（Ecosystem Openness）：非常封閉的物聯網系統，吸引較少參與者。透過適當的開放以鼓勵利害關係人之參與，並減少進入之障礙。 技術的進步程度（Technology Advancement）：越是被廣泛使用的技術及技術特徵，越可以顯著增加物聯網系統的吸引力，除了提高績效以外，並增加系統存續之可能性。 市場機制（Marketplace Mechanisms）：透過市場機制可以取得用戶間的信任感，以增加參與的可能性，透過參與者價值交流進一步鼓勵參與。 包容性（Technology Inclusivity）：物聯網系統很少是孤立的，必須考慮許多外部因素，如架構技術、物聯網設備、服務等。物聯網生態系統越包容其他流行技術，越有可能被使用者接受。
美國與歐盟共同發布《藥品開發優良人工智慧實務指導原則》近年來，人工智慧（Artificial Intelligence, AI）於藥品生命週期各階段的應用快速發展，有望促進藥品研發創新並縮短上市時程。然而，AI技術開發、部署、運用與維護皆涉及複雜的治理議題，為確保AI產出結果準確且可靠，並保障藥品安全且有效，有必要於藥品監管體系建立AI管理機制。 美國食品及藥物管理局（Food and Drug Administration, FDA）與歐洲藥品管理局（European Medicines Agency, EMA）於2026年1月14日共同發布《藥品開發優良人工智慧實務指導原則》（Guiding Principles of Good AI Practice in Drug Development），建立AI應用於藥品生命週期的治理框架。 該文件提出10項指導原則，包括： 1.AI開發與使用須符合倫理原則並落實以人為本的價值 2.採取風險為本的方法進行驗證、風險緩解與監督 3.遵循相關法律、倫理、技術、科學、資安及與監管標準，包括優良實務規範（GxP） 4.明確界定使用情境（Context of Use） 5.整合AI技術與使用情境之跨領域專業能力 6.強化資料治理與文件化 7.依循系統設計與軟體工程最佳實務進行模型開發並採用適切資料 8.採行風險為本的效能評估 9.落實AI技術生命週期管理 10.提供清楚且必要的資訊揭露 兩大監管機關強調，該文件可作為未來制定共識標準與監管指引的基礎，並促進國際監管調和與合作。預期將成為各國監管機關建構AI應用於藥品監管體系相關政策、法規與指引的重要參考。