英、美等國拒絕簽署新全球電信規則
由聯合國「國際電信聯盟」（the UN's International Telecommunication Union ,ITU）主持的國際電信世界大會（the World Conference on International Telecommunications ,WCIT）於2012年12月14日在杜拜落幕，此次有193個國家的政府代表與會，主要議題討論是否要更新自1988年以來已經24年未經修改的全球電信規則（the International Telecommunication Regulations ,ITRs），該修正案主要係由中國與俄羅斯所提出，其有意授權政府監管網際網路，盼望各國能合作打擊垃圾郵件並促進網路的普及。
這項修正案最大爭議點就在「人權」二字。若政府擁有網路審查權成為普世價值，保護言論自由是否將流於口號，某些習慣高壓政策的國家是否會濫用審查權，控制輿論進行不當審查與管制？
ITU秘書長Hamadoun Touré認為網際網路應該納入全球電信政策框架下，但反對派則認為此舉扼殺了網路自由，美國代表團團長Terry Karamer則主張，網路政策不應由聯合國成員國來定，應該由公民、社群以及更廣大的社會來決定。
經過激烈的辯論之後，共有89國支持這項修正案，而包括美國、加拿大、澳洲和英國在內的55個國家已經拒絕簽署，該修正案將於2015年1月1日生效，由於修正後的新規定必須經過所有成員國同意才具全球約束力，大會呼籲未簽署或已經拒絕簽署的55國應盡速簽署。
美國德克薩斯州北區聯邦地方法院於2020年9月10日，駁回德國汽車零組件供應商大陸集團（Continental Automotive Systems）針對高通、諾基亞、夏普及其他電信公司透過Avanci授權標準必要專利（Standard Essential Patents, SEP）模式違反反托拉斯法的訴訟。法院指出，Avanci是由SEP專利技術擁有者組成的專利授權平台，而Avanci繞過零組件供應商，直接與汽車製造商就授權協議進行談判，並未違反反托拉斯法。 按大陸集團係依據《休曼法》（Sherman Antitrust Act）第2條提出反壟斷訴訟，指Avanic及其成員濫用標準制定的壟斷力量，排除其他技術擁有者並提高專利授權費用。對此，法院列舉聯邦第九巡迴法院在FTC v. Qualcomm案的相同看法指出，該行為是屬於Avanic及成員的契約問題，即SEP持有人可以選擇依照公平、合理、無歧視（Fair, Reasonable, Non-discriminatory, FRAND）的契約方式限制SEP授權，但違反此契約義務並不違反反托拉斯法。大陸集團主張SEP持有人違反FRAND授權承諾，欺騙標準制定組織，從而將專利納入產業標準；但即使這種欺騙會將被告的競爭者排除在標準之外，乃是針對競爭者本身而不是對競爭過程的損害，SEP權利人藉由價格歧視（Price Discrimination）合法地將專利價值最大化並不違反反托拉斯法。 另外，原告控訴依據還包括《休曼法》第1條，禁止事業以契約等方式限制競爭。但法院認為Avanci授權模式是與組成公司間協議訂定，該協議並不會阻止成員向非製造端客戶單獨授權。在SEP授權人拒絕與原告進行談判，或僅同意以向汽車製造商授權的相同價格與零組件供應商進行交易，頂多屬於SEP權利人間的個別行動，並未違反反托拉斯法，因而駁回訴訟。
IEA 發表「德國能源政策 2013 年檢閱報告」 美國專利商標局就研發成果商業化議題徵集公眾意見美國專利商標局（United States Patent and Trademark Office, USPTO）於2024年3月15日至5月14日間，就促進研發成果商業化之方法徵集公眾意見；本次議題包括： （1）在研發成果商業化的過程（尤其是利用智慧財產制度以進行技術移轉時），所遇到的最大挑戰及機會各為何？以及希望USPTO提供何種協助？ （2）在進行綠色和氣候技術、關鍵和新興技術移轉時，有無遇到任何智慧財產相關的挑戰及機會，以及希望USPTO提供何種協助？ （3）請列出可促進研發成果運用、綠色和氣候技術及關鍵和新興技術移轉的政策與作法； （4）請列出各利害關係人在界定潛在被授權人及進行技術移轉時，所面臨的智慧財產相關挑戰，以及現行制度有無需要改變，以減少這些挑戰； （5）請就USPTO於新冠肺炎疫情期間所推動，一用於媒合新冠肺炎治療技術供需雙方之「Patent 4合作夥伴平台計畫」（The Patents 4 Partnerships platform）進行評論，包含促成合作關係之作法； （6）請就USPTO於2022年7月參與之「世界智慧財產權組織（WIPO）綠色計畫」（WIPO GREEN）進行評論，包含USPTO可如何促進計畫的成功與擴大影響力； （7）請列出USPTO可協助特定人士、技術、產業、公司，降低研發成果運用過程中面臨挑戰之可能作法； （8）請列出USPTO可協助「代表性不足群體」（underrepresented group）、個體發明者、中小企業提升研發成果運用認知，及克服現行挑戰的作法； （9）請列出USPTO可協助少數群體服務機構（Minority Serving Institutions, MSIs）、傳統黑人大學（Historically Black Colleges and Universities, HUCUs）擴大其研發成果商業化的機會； （10）USPTO在促進研發成果商業化上，可以發揮的其他作用； （11）其他國家可更促進研發成果商業化的作法。
強化AI安全防線：八國連署AI與機器學習供應鏈風險管理指南日本國家網路安全辦公室（国家サイバー統括室）於2026年3月5日，代表日本連署了「AI、機器學習供應鏈風險與緩和措施」（Artificial intelligence and machine learning Supply chain risks and mitigations）之國際文書（下稱本文書），並公布本文書內容。本文書是由隸屬於澳洲訊號局（Australian Signals Directorate，簡稱ASD）之澳洲網路安全中心（Australian Cyber Security Centre，簡稱ACSC）主導訂定，主要針對有導入或開發 AI、機器學習系統與元件等需求的組織，揭示其可能存在供應鏈風險與提升整體網路安全之重要性，並就AI開發或採購階段，組織應留意相關風險與可採行之緩和措施。有關連署國家，除了日本與澳洲以外，也包括加拿大、紐西蘭、韓國、新加坡、英國與美國等共八個國家皆已完成連署。 本文書內容強調組織於管理 AI、機器學習等風險時，應將 AI 供應鏈視為整體網路安全戰略的一環，同時評估產品或服務之整體生命週期風險，不應著重於單一技術，而是組織需要掌握整體供應鏈的全貌，包括特定關係事業者、活用AIBOM（AI物料清單，主要用來記錄AI模型相關資產與資訊，提供快速定位與管控AI問題模型功能）或SBOM（軟體物料清單，主要記錄軟體相依元件，用於漏洞管理與供應鏈透明度）、意識到是否已針對AI、機器學習系統可能帶來的風險，進行漏洞管理，以及針對AI、機器學習系統所導致之網路安全事件建立應處機制等。 本文書將AI、機器學習供應鏈風險大致區分為五類：AI 數據、機器學習模型、AI 軟體、AI 基礎設施（含硬體），以及第三方服務，本文書指出AI、機器學習應用於供應鏈時可能產生之風險，其中包括數據品質不良、資料受竄改、模型遭植入惡意程式碼、軟體元件複雜導致難以保證其安全、硬體與韌體擴大攻擊面，以及導入第三方服務致使供應鏈產生弱點等。 此外，本文書也針對各類風險提出可行的因應方法，例如： 1.數據面：需做標準化搜集、外部資料檢疫、資料前處理與完整性驗證。 2.模型面：需從可信來源取得透明模型，實施性能驗證與惡意程式偵測。 3.軟體面：需做完整性驗證、元件審核，並透過 SBOM 掌握已知弱點。 4.硬體面：需確認設備無惡意內容，並在網路中適當分區。 5.第三方服務面：需持續評估與監控供應商的資安實務與脆弱性管理。 總結來說，日本已意識到國家網路安全治理下，針對AI、機器學習的安全，不單是模型安全，而是涉及整體性供應鏈安全。日本藉由與他國連署國際文書，不僅強化國際合作，同時建立供應鏈網路安全共識，因應AI對於國家供應鏈之網路安全挑戰，從資料、模型、軟體、硬體到第三方服務等視角提出具體因應方法，作為全面提升國家整體網路安全環境之參考指引。日本透過強化與他國合作，提升國家網路安全治理之作法，值得我國未來借鏡參考。