一名挪威學生提供違法音樂下載連結被判侵權
英國商業、能源暨產業策略部（Department for Business, Energy and Industrial Strategy, BEIS）於2021年3月2日向英國國會提交「先進研究發明署法案」（The Advanced Research and Invention Agency Bill），作為英國政府設立獨立研究機構「先進研究發明署」（Advanced Research and Invention Agency, ARIA）的法源依據，用以補助高風險、高報酬之前瞻科學與技術研究，將仍處於想像階段的新技術、發現、產品或服務化為現實。 本法案授予ARIA高度的自主性，使ARIA得以招攬世界頂尖的科學家與研究人員，規劃最具前瞻性與發展潛力的研究領域提供研發補助；同時也給予相較於其他研究機構更多容許失敗的彈性，並明確指出失敗是前瞻科學研究必然經歷的過程。ARIA對於研發資金的運用將因而獲得充分的自主性與彈性，包含對於研究計畫提供快速啟動基金與其他獎項做為激勵措施，或是依據研發進展即時決策是否延續或中止。 ARIA取法自美國國防先進研發署（Defense Advanced Research Projects Agency, DARPA），美國DARPA在網際網路、GPS等技術研發上的成就，直到近期支持針對COVID-19的mRNA疫苗及抗體療法從而取得重大進展，在在顯示了DARPA模式的可行性與重大影響力，而其成功的關鍵在於高度的自主性、靈活性以及最少的行政程序障礙，因此法案將允許ARIA不受政府採購相關限制、並免於政府資訊公開的義務，以減少行政程序對於研發進程的影響。但ARIA每年度仍須向國家審計署提供年度會計報告以作為政府對其最低限度的監督手段，除此之外，商業部長將有權中止與敵對勢力對象的研發合作或結束特定的研究計畫。
網路服務提供者於2016中國大陸反恐法下之通報義務中華人民共和國第12屆全國人民代表大會常務委員會第18次會議於2015年12月27日通過並公布《中華人民共和國反恐怖主義法》(以下簡稱反恐法)，並自2016年1月1日開始施行。反恐法第18條與第19條要求電信業務經營者與互聯網服務提供者，應當為公安機關、國家安全機關依法進行防範、調查恐怖活動「提供技術接口和解密等技術支持和協助」，並應當依照法律與行政法規規定，「落實網絡安全、信息內容監督制度和安全技術防範措施，防止含有恐怖主義、極端主義內容的信息傳播；發現含有恐怖主義、極端主義內容的信息的，應當立即停止傳輸，保存相關記錄，刪除相關信息，並向公安機關或者有關部門報告。」倘有違反以上規定且情節嚴重者，反恐法第84條授權由主管部門對該公私處50萬人民幣以上罰款，並對該公司直接負責之主管人員與其他直接責任人員處10萬元人民幣以上50萬人民幣以下罰款，並可由公安機關對該等人員處5日以上15日以下之拘留。 我國刻正進行資通安全管理法之制定，以為範圍更廣之資訊基本法的作用法。資通安全管理法當中考量納入與關鍵基礎建設相關之民間產業，使之成為資安通報之一環，政府需要民間企業配合時也將於法有據。於恐怖攻擊事件頻傳之今日，倘我國需要就此等事件要求電信業者或服務提供者進行通報時，相關國際立法例及其實踐，即值參酌。
歐盟啟動2030年提升建築能源效率合作創新研究為有效達成「歐洲2020策略」以及「歐洲2050減碳」等政策目標，由歐盟所補助設立的歐洲建築科技平台(European Construction Technology Platform, ECTP) 其下能源效率建築協會(Energy Efficient Buildings Association, E2BA)，於今年度 (2012) 7月份正式對外發布首份創新研究報告「前瞻建築能源效率之研究–創新及公私部門合作」(Energy-efficient Buildings PPP beyond 2013)。該研究報告開宗明義指出，將規劃於2030年透過創新模式，及公私部門合作之落實，建立一個創新高科技能源效率產業，達到建築物碳中和(Carbon Neutral)、提昇產業技術、創造新工作機會以及落實智慧城市計畫等目標。 本研究報告係從「市場」(Market)的角度出發，嘗試提出具可行性之商業模型(Business model)，供決策者參考。有鑒於建築產業在能源消耗及碳排放量占有很大的比例，該報告即指出對於既有建築物翻新與整修之急迫性，也認為應該透過政府部門介入，推動相關措施，並導引民間持續落實。其次，於產業評估效益方面，該報告明確指出，透過提昇建築能源效率，將創造許多新的就業機會，帶動地方經濟發展。綜上，歸納二點供參考，第一，為達成長期能源效率提升之目標，公部門將寄出管制手段並設置公共基金(Public funding)，以防止產業市場失靈，有其必要性；第二，產業等實務運用契約型態將歷經質變，長期性的節能績效保證契約(Long-term energy performance guaranteed contract)將被越來越常被引用。 適逢歐洲議會通過能源效率指令(Energy Efficiency Directive)，指令中第四條係針對公有建築物翻新之規範條款，對此歐盟會員國已陸續檢討各自國內推動現況，但目前各國仍面對許多問題及挑戰，例如既有建築物翻新整修，一直無法有效提昇件數，以及投入資金過於龐大等等因素，除非政府展現積極介入的決心，支持及並投入資金協助推動，否則成效仍可能維持停滯不前的困，相關趨勢發展值得後續觀察。
金融穩定委員會報告指出金融領域採用AI之模型、資料品質與治理風險.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告，探討人工智慧（Artificial Intelligence, AI）在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響，分析相關風險並提出建議。 報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處，但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性（Vulnerability），進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括：「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」，以及「模型風險、資料品質和治理」。 在模型風險、資料品質與治理中，廣泛應用AI可能導致模型風險上升，因某些模型難以驗證、監控及修正，且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外，在大型語言模型（Large Language Model, LLM），大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性，使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型（Pre-trained Model）中，金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉，進一步增加管理難度。 若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源，模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰，包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。 報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測，評估現行金融政策框架是否充分，並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形，並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外，主管機關可考慮利用監督科技（SupTech）及監管科技（RegTech）等AI驅動工具強化監管效能，以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。