日本修正放送法，跨出水平立法第一步
2010年11月26日，日本組成臨時國會，在眾議院不到3小時、參議院不到1小時的審查速度，完成「放送法」修正案（連帶小修「電波法」與「電信業法」（電気通信事業法））。新法於同年12月3日公佈，並於2011年6月30日施行。
日本此次修法，在概念上並未法規匯流，而係將「有線電視放送法」、「電信役務利用放送法」與「有線廣播放送法」整併進「放送法」；概念類似我國主管機關為新聞局時代的「廣電三法整併草案」。細部修正重點如下：
1、「放送」定義由「以供公眾直接收訊為目的之無線傳訊」，修正為「以供公眾直接收訊為目的之電子傳訊」。將網際網路傳輸之方式納入定義中。
2、將「有線電視放送」等舊有定義廢除，新區分「基幹放送」與「一般放送」兩種類。所謂基幹放送，係指依電波法之規定放送之無線電台，使用被指配之專用頻段、或優先使用頻段而為之放送；所謂一般放送，則係指基幹放送以外之放送。
3、廢除舊法中的「委託、受託放送制度」，導入「軟體硬體分離」之概念。
4、總體而言，新法明顯強化了內容管制。除了上述總務大臣之權限外，新法中亦新增電視事業之節目種類公表義務、並強化了放送事故等技術問題的對應規範。
英國最高法院於2020年8月26日，駁回華為與中興通訊在Unwired Planet v Huawei和Conversant v Huawei and ZTE案的上訴決定。美國公司Unwired Planet和Conversant控訴華為及其他智慧手機製造商，侵害其所擁有的英國專利技術，其中包含由國際標準制定組織（Standard Setting Organization, SSO）與歐洲電信標準協會（European Telecommunications Standards Institute, ETSI）所制定的2G、3G及4G無線通訊標準必要專利（Standards Essential Patents, SEP）。依據ETSI智慧財產權政策（Intellectual Property Policy, IPR），SEP權利人必須以公平、合理和無歧視條款（Fair, Reasonable and Non-discriminatory, FRAND）向實施者進行授權。英國最高法院根據ETSI政策所制定的契約內容，應賦予英國法院管轄權，更能決定多國專利組合的全球授權條款。若華為拒絕支付法院認定的FRAND全球授權金，法院將會頒布禁制令，禁止華為在英國銷售侵權產品。 首先，關於本案管轄權爭議，最高法院認為，在沒有雙方協議管轄的情況下，英國法院具有本案管轄權，得發給禁制令並確定專利授權費率等授權條件。原則上，專利有效性與侵權爭議，應由授予專利的該國法院決定，然而本案依據ETSI智慧財產權政策所訂定的契約，已約定由英國法院管轄，並得決定包括外國專利在內的專利組合授權條款。 另外，本案關於FRAND無歧視爭議，係源於華為主張Unwired Planet先前給予Samsung較低的授權費率，對華為構成歧視性授權。最高法院認為，Unwired Planet未違反FRAND無歧視承諾，蓋依據ETSI智慧財產權政策，FRAND無歧視並非硬性（hard-edged）要求前後授權費率完全一致，而是指所有市場參與者，基於專利組合的市場價值，都能取得專利授權使用的合理權利金價格表，絕非強制SEP所有人對類似條件的被授權人提供相同的授權條件。本案法院也認同，基於經濟或商業實務上的習慣，調整個別授權金，並未違反ETSI智慧財產權政策的無歧視要求。
美國OMB發布M-26-04備忘錄，確立聯邦採購之「無偏見原則」與透明度義務美國白宮管理與預算辦公室（Office of Management and Budget，以下簡稱OMB）在2025年12月11日發布M-26-04備忘錄（以下簡稱本指引），目標是落實第14319號行政命令「防止聯邦政府中的覺醒AI」（Preventing Woke AI in the Federal Government）。本指引闡述「追求真相」（Truth-seeking）、「意識型態中立」（Ideological Neutrality）兩大「無偏見AI原則」（Unbiased AI Principles），並強制要求聯邦機構在採購大型語言模型（LLM）時，必須將此二原則納入合約條款。 為確保符合規定，本指引要求聯邦機構在進行採購時，應避免強制供應商揭露過於敏感的技術資料（如模型權重），而是採取以下兩層級的資訊揭露架構： 1. 基本透明度要求（Minimum Threshold for LLM Transparency） 各機構於招標階段，應要求供應商提供以下資訊： (1) 可接受的使用政策：界定產品適當與不適當用途的文件。 (2) 模型、系統和/或資料的摘要卡（Model, System, and/or Data Cards）：包含訓練摘要、風險緩解措施及基準測試評分。 (3) 終端用戶資源與意見回饋機制：包含用戶教程及針對違反無偏見原則產出的回報管道。 2. 強化透明度門檻（Threshold for Enhanced LLM Transparency） 若機構擬將模型整合至其他軟體或服務中，則需獲取更深入的開發與運作資訊，例如： 1. 預訓練和後訓練（Pre-Training and Post-Training）：如影響產出事實性（factuality）的活動、系統提示詞（System Prompts）、以及內容審查過濾器的具體運作。 2. 模型評估：針對政治議題的偏見測試結果與方法論。 3. 模型中嵌入的企業控制（Enterprise-Level Controls）: 如可客製化的系統指令或來源引用功能。 4. 第三方對模型的修改：非原廠開發者所施加的額外控制層。 本指引對聯邦行政機構具有行政拘束力。機構必須於2026年3月11日前更新採購政策，並將上述要求納入新舊合約中。值得注意的是，本指引引入了「實質性要求」（Materiality Requirement），即若供應商拒絕針對違反無偏見原則的產出採取糾正措施，將構成合約違約之重要事由，機構得據此終止合約。 觀察美國OMB此次發布的內容，係透過將「意識形態中立」轉化為具體的採購合規要件，OMB利用聯邦政府龐大的購買力，在採購合約中確立供應商的「透明度義務」，OMB指引不僅建立了明確的法遵標竿，更可能發揮示範效應，將政府端的無偏見規範逐步推廣至私營部門，轉化為產業的最佳實踐標準。
保護、分級與言論（下） 德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南，旨在提升企業數位化與社會責任，並提升消費者權益保護。 德國司法及消費者保護部次長Gerd Billen於會議中指出，無論技術細節和具體應用如何發展，法律和消費者保護政策應確保人工智慧安全性，且不因此受歧視，以及盡可能確保技術利用透明度。而隨著人工智慧的發展，應設法解決使用人工智慧產生的法律問題。 例如，如何在製造商，供應商和消費者之間公平分配責任歸屬問題？在家庭，物流和手術室等領域已有越來越多具備自我學習的機器人被應用，相關權利是否會有所不同？如果機器出現不明原因故障，會發生什麼情況及如何處置？當機器透過在製造時尚未完全預定的環境感官認知做出具體決定時，該自動行為所生效力為何？ 本份指南則提出六項建議： 促進企業內部及外部訂定相關準則 提升產品及服務透明度 使用相關技術應為全體利益著想 決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。 重視並解決解決機器偏差問題 在特別需要負責的決策過程，應設計成由責任主體保留最終的決策權力，直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。