美國發布2012「更佳建築倡議」計畫進度報告
美國於2011年2月份啟動「更佳建築倡議」(Better Building Initiative)計劃，期在2020年達成降低工業和商業之能源密集度百分之二十的目標。展望2013年，美國能源部於2012年底發布該倡議之進度報告(Progress Report)。報告開宗明義指出若干有礙建築能源效率之投資障礙，擬如下: (1) 尚缺少能源效率投資成本節省之實證數據 (2) 尚缺少潛在市場和技術解決方案之相關資訊 (3) 能源效率作為商業最佳實踐尚未普遍被接受。基此，能源部致力於發展以下策略: (1) 創新產業研發 (2)促進能源效率投資 (3) 培育清潔能源之技術人員 (4) 強化聯邦公部門示範作用。
在創新產業研發面向，能源部成立「更佳建築聯盟」(Better Buildings Alliance)，此乃結合零售、食品、商業房地產、醫療照護、高等教育產業，預計於2013年將擴大到州和地方層級；聯盟成員將承諾設定節能目標，擇定高效率之建築科技進行採購。其次，在促進能源效率投資上，報告指出，因市場尚缺乏相關數據資訊(data information)，難就能源效率之市場價值(value)進行驗證；將建立起相關機制，作為未來融資和建築物改善的基礎。最後，在強化公部門示範作用上，透過聯邦能源管理計畫(Federal Energy Management Program, FEMP)和節能績效契約(Energy Savings Performance Contract, ESPC)，持續強化能源技術服務公司(Energy Service Companies, ESCO)進行聯邦建築物節能效益之提升和擔保。
綜上，可得知建築能源效率數據資訊之欠缺乃目前美國能源部在推展「更佳建築倡議」面臨的最大問題。查美國國會於2012年12月初通過「美國製造業能源技術修正法案」(American Energy Manufacturing Technical Corrections Act)，就前述聯邦能源管理計畫(FEMP)和資料蒐集標準(Data Collection)進行規範，相關法制政策趨勢殊值注意。
Youtub宣佈開始測試影片下載服務，未來將朝向提供使用者免費或付費下載Youtube網站上之影片。同時免費提供下載的影片，創作者可選擇五種創用CC（Creative Commons）的授權模式；另一方面，影片所有人可自訂下載影片所應支付的費用，使用者則透過Google 體系的Google Checkout 付費。Youtube在其發表的聲明中指出，因為許多影片創作者希望影片能夠更廣為流傳，因此推出影片下載服務，影片所有人可以選擇影片的創用CC授權模式，使影片下載者在授權範圍內利用所下載的影片內容，促進影片內容的流通。 目前供下載的影片格式為MP4，屬於可普遍流傳播放的格式，可下載的影片在左下角有download連結。在實際應用上，Youtube目前正與Stanford、Duke、UC Berkeley、UCLA等大學透過該站測試免費下載學校報告、研究、演講，使學生或教授在課堂上可以離線使用與教學相關的影片。另外YouTube在My Video工具列中開發”My Purchases”頁面，讓使用者能追蹤他們所下載或想下載的影片。
美國情報體系發布「情報體系運用人工智慧倫理架構」美國國家情報體系（United States Intelligence Community）係於1981年依據行政命令第12333號（Executive Order 12333）所建立，其任務為蒐集、分析與提供外國情報與反情報資訊美國國家領導人，服務對象包含美國總統、執法單位以及軍事單位。其於2020年6月提出「情報體系人工智慧倫理架構」（Artificial Intelligence Ethics Framework for the Intelligence Community），為人工智慧系統與訓練資料、測試資料之採購、設計、研發、使用、保護、消費與管理提出指引，並指出人工智慧之利用須遵從以下事項： 一、於經過潛在風險評估後，以適當且符合目的之方法利用； 二、人工智慧之使用應尊重個人權利與自由，且資料取得應合法且符合相關政策與法規之要求； 三、應於利用程序內結合人類判斷與建立問責機制，以因應AI產品之風險並確保其決策之適當性。 四、於不破壞其功能與實用性之前提下，盡可能確認、統計以及降低潛在之歧視問題。 五、AI進行測試時應同時考量其未來利用上可預見之風險。 六、持續維持AI模型之迭代（Iteration）、版本與改動之審查。 七、AI之建立目的、限制與設計之輸出項目，應文件化。 八、盡可能使用可解釋與可理解之方式，讓使用者、審查者與公眾理解為何AI會產出相關決策。 九、持續不定期檢測AI，以確保其符合當初建置之目的。 十、確認AI於產品循環中各階段之負責人，包含其維護相關紀錄之責任。
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。
蘋果申請新專利，使點餐不再需要大排長龍蘋果電腦設計一項系統，能使個人利用數位裝置來進行點餐，未來將不用在咖啡店或是速食店排隊等候也可訂到美味餐點。 蘋果公司就此項技術已經向美國商標專利局申請專利，倘若此項專利變成產品，那蘋果公司的產品就不再只限於電腦、iPod、線上音樂收費的市場。不僅如此，蘋果將變成餐廳、咖啡店甚至是零售商與顧客間的媒介。蘋果在2007年12月20日就此項技術申請專利，在申請案中，說明人們可以利用這項系統對餐廳進行點餐，而餐廳也能利用此項系統接收訊息。未來餐廳運用此項系統後，消費者就可以藉由數位PDA、手機來進行點餐，點餐者只須在線上排隊，無須為了他們喜愛的漢堡、飲料在店裡大排長龍。 此外，此項技術不僅僅是點咖啡的工具，蘋果在去年九月宣佈與星巴克簽約，所提供的技術還包括下載音樂，使用者將可以在喝咖啡時利用i-phone下載音樂並播放，消費者可以一邊享用咖啡，一邊聽喜愛的音樂。