普利司通公司就安裝在美國汽車中之零組件價格壟斷乙案認罪，並同意支付4億2仟5佰萬美元刑事罰金
美國司法部宣布日商普利司通（Bridgestone Corp.）股份有限公司，就其共謀操縱安裝於汽車中並銷售至美國及其他國家之汽車防震橡膠零組件價格乙案認罪，並同意支付4億2仟5佰萬美元之刑事罰金。
根據俄亥俄州（Ohio）地方法院所提起的一項重罪控訴，該公司於美國及其他國家共謀參與分配銷售、操縱報價及壟斷、提高並維持其出售予豐田（Toyota）、日產（Nissan）汽車公司、富士重工業（Fuji Heavy Industries）公司、鈴木（Suzuki Motor）公司、五十鈴（Isuzu Motors）汽車公司及其某些子公司、加盟和供應商之汽車防震橡膠零組件價格。除了刑事罰金外，普利司通公司並同意配合司法部進行後續之汽車零組件案調查。本認罪協議（plea agreement），業經法院批准。
在2011年10月，普利司通公司即因「海洋軟管」（marine hose）乙案涉嫌壟斷價格及違反「海外貪污防治法」（Foreign Corrupt Practices Act）而遭控訴，經認罪協議並支付2仟8佰萬美元罰金。但於是案答辯中，該公司並未就其同時涉及防震橡膠零組件共謀操縱價格乙情，主動為揭露。該公司未主動揭露上情，乃是本次罰金高達4億2仟5佰萬美元原因之一。
美國司法部副助理部長Brent Snyder表示：「美國司法部反托拉斯署將針對屢犯卻未主動揭露其他反競爭行為者，採取強硬態度。本案之鉅額罰金，即重申該署致力於令企業就其傷害美國消費者之行為，負起責任。」普利司通公司遭指控因價格壟斷違反謝爾曼法案，依法最重可處1億美元之刑事罰金。如企業因犯罪所獲利益之兩倍數額，或犯罪被害人所受損失之兩倍數額，其一逾前開法定最高罰金時，得加重至該數額。
歐盟RoHS、WEEE政策實施在即，出身歐洲第一大品牌的飛利浦（Philips）率先響應，今年所有LCD監視器符合RoHS全面無鉛化，代工夥伴冠捷（AOC）隨第二季正式合併飛利浦顯示器事業部，也將導入無鉛製程。國內兩大LCD監視器製造大廠明基、光寶也已防患未然，製程無鉛化製程提早開跑。 飛利浦今年在台灣LCD監視器策略，其中之一是全面推展無鉛化產品線，W、P、B、S四大系列全面符合歐盟RoHS規定，鉛含量在○‧一％（1000ppm）以下，可說領先各品牌率先推出無鉛產品。 監視器製造大廠冠捷（AOC）已和飛利浦已簽訂顯示器事業部併購意向書，第二季起將正式啟動合併機制，而飛利浦在台灣僅留下採購、行政、台灣行銷業務部門。因此這套無鉛製程，也將如期導入至AOC的產線之中。至於國內製造大廠光寶、明基也已如期順利切換到無鉛製程。光寶目前綠色採購達成率已約七成，今年底則將達九成，因應製程無鉛化需要，還添購五部X光檢測設備，以期達到滴水不漏效果；至於明基明年起工廠端也不再生產舊款機種，一律符合無鉛化作業。 儘管無鉛製程難度相當高，不過對LCD監視器而言，挑戰最高卻是無汞化，因為冷陰極管（CCFL）內必含汞，所以歐盟規定裡則將CCFL燈管、投影機燈泡列為例外條款，不過隨著環保意識抬頭，LCD監視器業者已有以LED背光模組取代冷陰極管（CCFL）計畫。
英國資訊委員會（ICO）：企業應用巨量資料技術時可能得以合法權益為由處理個人資料英國資訊委員會（Information Commissioner’s Office, 以下簡稱ICO）最近對於2014年「巨量資料與個資隱私保護報告」（Big Data and Data Protection）進行公眾意見徵集。其中有意見認為ICO過度聚焦於以取得資料當事人同意為前提，才得以進行巨量資料統計分析技術應用；且未充分認知當資料控制者（企業或組織）具合法權益（legitimate interest）時，可能得以處理個人資料的可能。意者並進一步建議當資料控制者（企業或組織）符合合法權益時，應可將個人資料用於新用途，強調這種依據合法權益所進行之資料處理，應著重於該資料控制者（企業或組織）對於個人資料的責任（accountability），而非各別取得資料當事人的同意。 對此，ICO回覆，認為巨量資料統計分析技術的應用，應在資料控制者（企業或組織）的合法權益、與資料當事人的權利、自由與合法權益間，取得平衡。依據歐盟資料保護指令（Data Protection Directive）與英國資料保護法（Data Protection Act）的規定，資料控制者（企業或組織）得於具法定依據時，處理個人資料，例如取得個資當事人的同意處理其個人資料，或資料控制者（企業或組織）具法定義務處理個人資料（例如法院命令）。除此之外，企業或組織還可以主張於其對於個人資料具合法權益（legitimate interest），主張進一步處理個人資料（新用途），除非資料處理對於資料當事人的權利、自由與合法權益造成過份偏頗（unduly prejudice）的損害。ICO亦同意，資料的應用應著重監督資料控制者（企業或組織）與加強其責任（accountability）。 ICO除再度闡明在「巨量資料與個資隱私保護報告」，資料控制者（企業或組織）必須公平且通透（transparent）地處理個人資料，對於當資料控制者（企業或組織）發現個人資料的新用途時，亦明列出得依據先前所取得之資料當事人的同意進行個人資料的各種情況。 ICO建議，資料控制者（企業或組織）應當先行檢視資料當事人是否確實同意其個人資料的處理，或該資料控制者具處理個人資料之其法定依據。再者，如果不具上述二者之一，資料控制者（企業或組織）若需將使用個人資料於新用途，則必須另行取得資料當事人的同意，始得為之。此時，必須同時評估為了新用途所為之個人資料處理，是否與資料蒐集之特定目的相容（compatible）。 至於，判斷新用途是否與個人資料蒐集與處理之特定目的相容，部分取決於個人資料處理是否公平（fair）。這意味著資料控制者（企業或組織）必須對於為新用途所為之個資處理，提出對於資料當事人隱私影響之評估，以及該個資的使用與處理，是否仍合於資料當事人的合理期待。
美國聯邦政府規劃專案計畫，推動機構建築能源效率政策目標去年（2011）十二月，歐巴馬總統簽署的備忘錄（Presidential Memorandum）中要求聯邦政府機構在未來的兩年間可以在建物能源效率的提升上，達成至少2億美元的目標，而在今年（2012）5月2日，各聯邦政府機構終於完成其第一階段的任務，也就是完成額度分配的任務，由農業部、商業部、國防部、司法部、能源部、國土安全局等各聯邦政府機構，共同參與並完成這2億目標額的分配。 在能源效率的提升計畫中，各機構預計簽訂總共約21億的成效式合約（performance-based contract），用以支付其改善能源效率上所需的經費，其中已完成超過1億美元節能績效保證契約（Energy Savings Performance Contracts ，ESPCs) 和節能服務契約（Utility Energy Savings Contracts ，UESCs)的簽訂，另外還有約12億美元的項目正在開發中，預計於2013年前完成所有21億美元契約的簽訂，以呼應總統要求強力發展能源效率氣勢。 節能績效保證契約是與ESCO（energy service company）簽訂的一種合約，合約中，聯邦政府不需要國會事先撥款支付資金成本予ESCO，而是由ESCO在經過諮詢後，擬定符合聯邦機構需求的節約能源計畫，並支付所需的資金支出，但是ESCO將會保證計畫中所節省下來的能源支出，足以支付契約期間內的支出並取得獲利為報酬，契約期間最長可達25年；節能服務契約則是供電業者提供更有效率的供電方式，並由業者編列資金來支付計畫的資金支出，而業者將會由契約期間內所節省來的電費獲得回報。 同時，在這些聯邦政府機構聯合領導下，60個主要企業的CEO、大學、市長和勞工領袖等皆代表不同單位，共同做出改善估計約1.6億平方英尺商業建物的能源效率，例如一些大型賣場正著手於改善他們的照明設備以及為他們的冷凍設備裝上門，一些醫院以及大學也意識到能源效率的改善將會為他們節省大筆的支出並且為病患或是學生提供更好的服務 除此之外，一些金融機構亦作出2億美元的資金承諾，由於能源效率改善的花費對一些私人機構而言，是一個主要的限制，因此花旗銀行以及一些金融服務業者以直接投入資金的方式，或是針對不動產所有權人的資金需求設計出相關的金融服務。 以上這些行動除了在於達成能源效率改善的目的，滿足歐巴馬總統設定於2020年前減少20%的能耗目標，重要的是同時也預計將創造出高達11萬4千個工作機會，這些都是歐巴馬政府於去年2月提出的「建物改善」（Better Building）倡議中的一部分，也屬於美國政府現在「刻不容緩」的政策執行重點（We Can’t Wait execution action）項目之一。
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。