美國聯邦通訊委員會開放頻段供固定式之低功率無線通訊設備使用
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。
日前報導指出，在美國有部分的企業在面試時要求應徵者交出其臉書（Facebook）帳號及密碼，以供企業做為評估是否錄取之參考。企業這樣的舉動，遭論者類比為要求應徵者交出自家大門的鑰匙。據悉，企業此一傾向在九一一後有明顯增加之趨勢。 為因應此一趨勢所帶來的隱私疑慮，馬里蘭州在四月初已立法（撰稿時，此法尚待該州州長簽署）禁止雇主要求瀏覽或進入員工與應徵者的臉書或其他社交網站頁面，當然也包括禁止雇主取得員工或應徵者的臉書或社交網站帳號與密碼，或企圖成為員工及應徵者的「朋友」。 馬里蘭州此一立法，除了在保護員工或求職者的隱私之外，也是為了保障言論自由；且此一看似亦在保護應徵者及員工之法律，其實對企業亦有助益：其使原本處於法律灰色地帶的爭議問題明朗化，因而可使企業瞭解應如何因應，而可避免許多不必要的訴訟。 雖然輿論對此立法有許多贊同之聲，但亦不乏反對此一立法者，例如馬里蘭州的許多商業團體即認為瞭解求職者的社交活動，對於剔除不適任的應徵者，有其必要。 馬里蘭州此一立法乃率全美之先，其他各州可能亦陸續會提出類似法案。
韓國發布人工智慧基本法韓國政府為支持人工智慧發展與建立人工智慧信任基礎，提升國家競爭力，韓國科學技術情報通訊部（과학기술정보통신부）於2025年1月21日公布《人工智慧發展與建立信任基本法》（인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법안，下稱AI基本法），將於2026年1月22日起生效。韓國《AI基本法》為繼歐盟《人工智慧法》（EU Artificial Intelligence Act）之後第二部關注人工智慧的國家級立法，並針對高影響人工智慧（고영향 인공지능）及生成式人工智慧進行規範，促進創新及降低人工智慧風險，將搭配進一步的立法與政策以支持人工智慧產業。 《AI基本法》有以下三個政策方向： 1. 人工智慧基本計畫：由科學技術情報通訊部制定並每三年檢討「人工智慧基本計畫」，經「國家人工智慧委員會」審議後實施，決定產業發展政策、培育人才、健全社會制度等事項。本法並設置人工智慧政策中心及人工智慧安全研究所，提供科學技術情報通訊部所需的研究與分析。 2. 扶持產業發展：以扶持中小企業及新創企業為發展方向，促進產業標準化的基本政策，爭取國際合作及海外發展。 3. 人工智慧倫理與安全性：政府公布人工智慧倫理原則，由相關機構及業者自主成立人工智慧倫理委員會，在政府發布的指引下建立貼近實務面的倫理指引。本法明確要求人工智慧產業必須負擔透明性及安全性義務，政府也推動認驗證制度，以確保人工智慧的可靠性。 韓國《AI基本法》將人工智慧發展方向及社會政策結合，明確要求政府制定人工智慧發展計畫並定期檢討，施行具體措施與設置必要組織，確立政府在人工智慧領域的角色，然產業界對於政府監管力度之意見有所分歧，為《AI基本法》後續相關政策及指引推動種下不確定性，值得持續追蹤相關動態作為我國人工智慧發展策略之參考。
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。