日本首宗對網路拍賣業者提起之集團訴訟
原告方面皆是二○○○年四月至今年二月間曾於日本雅虎拍賣網站出價並且得標之買家，當買家將價金匯入賣家指定之帳戶後，卻未曾收到商品。原告主張：一、雅虎對於賣家及買家收取費用，即相當於仲介商；二、雅虎對於賣家實際刊登之商品未盡檢查、核對之責；三、雅虎負有提供無拍賣系統缺陷之契約上義務，以避免損害發生的可能性。日本雅虎則以尚未收受訴狀為由拒絕發表評論。
維吉尼亞州最高法院以維吉尼亞州電腦犯罪法(Virginia Computer Crimes Act)中關於垃圾郵件之條文違反美國憲法第一修正案對言論自由之保護，於2008年9月12日判定該條文違憲。 2003年時，維吉尼亞州檢方為追查垃圾郵件發送人，而搜索居住於加州地區之Jeremy Jaynes，據信Jeremy Jaynes透過發送垃圾郵件每月可獲利達75萬美元。在該次搜索過程中，維吉尼亞州檢方發現Jeremy Jaynes持有大量電子郵件位址資訊以及上百萬美國線上公司(AOL)用戶之電子郵件帳號及其他個人資訊，檢方便以維吉尼亞州電腦犯罪法中關於垃圾郵件之規範起訴他。Jeremy Jaynes在一審及二審均被判有罪，然其抗辯維吉尼亞州電腦犯罪法中關於垃圾郵件規範之條文違反美國憲法第一修正案所保障之言論自由。 維吉尼亞州最高法院認為，電腦犯罪法中關於垃圾郵件之規範並不以商業性電子郵件為限，則包含政治性言論以及宗教性言論之非商業性電子郵件亦將受到此一條文之限制。有鑑於發表匿名言論乃是美國憲法第一修正案所保護之言論自由的一環，該法條即必須通過嚴格審查標準，亦即該管制規範必須係為達州之重大公共利益之侵害最輕微的手段，電腦犯罪法之該條文並無法通過此一審查標準之檢驗，故而判定違憲。
美國 FCC 公布「衛星補充涵蓋」監理架構，持續向「未來單一網路」的政策願景邁進美國聯邦通訊委員會（Federal Communications Commission, FCC）於2024年3月14日通過「衛星補充涵蓋（Supplemental Coverage from Space, SCS）」的監理架構，未來將增修聯邦法規電信專章（Title 47 of Code of Federal Regulation）開放600 MHz、700MHz、800 MHz、1800MHz中部分頻段及AWS H-block（1915-1920 /1995-2000 MHz），容許衛星通訊業者向地面行動通訊業者租用頻譜提供SCS服務。 SCS能讓用戶透過手機等既有的行動通訊終端接收衛星訊號，如Starlink目前正與T-mobile合作試驗，透過其第二代低軌衛星提供的手機直連（Direct to Cell）服務，能大幅延伸地面行動通訊系統的涵蓋區域。但為了最大程度防止有害干擾，FCC劃出6個獨立地理區域（Geographically Independent Area, GIA），地面行動通訊業者若要將頻譜出租予衛星通訊業者，除出租頻率需屬於SCS頻段外，還必須在一個GIA內擁有所有與出租頻率同頻的所有執照（all co-channel licenses），而衛星通訊業者僅能基於頻率租用協議，在該GIA內以次級使用的方式提供SCS服務。 雖然2023年底於杜拜落幕的世界無線通訊大會（WRC-23）才剛決議（Resolution com6/9 WRC-23）把「研究指配新頻率供衛星直接與地面行動通訊終端連接，以補充地面行動通訊的涵蓋範圍」納入WRC-27的議程項目 (Agenda Item 1.13 WRC-27)，FCC就搶先開放SCS頻段，但表示會積極參與國際研究與活動，確保在國際電信聯盟（International Telecommunication Union, ITU）的無線電規則（Radio Regulation）下建立的SCS相關國際監理機制能取得重大進展，並隨著SCS市場的發展逐步開放能夠運用的頻段與應用場景，期能充分發揮衛星通訊與地面行動通訊整合的效益，互補不易涵蓋的區域並無縫銜接，達成「未來單一網路」（Single Network Future）的政策願景。
簡介日本「u-Japan政策」 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。