美國公民自由聯盟控告兒童線上保護法侵害言論自由
美國公民自由聯盟（American Civil Liberties Union, ACLU）在挑戰一網際網路審查法案—「兒童線上保護法（Child Online Protection Act, COPA）」的訴訟中獲得勝利。美國公民自由聯盟聲稱，1998年頒布的兒童線上保護法立意雖是為了防止兒童在網際網路上接觸到色情內容，但卻違反了美國憲法，也損害了數以百萬計成年網際網路使用者的言論自由。這個案件被視為對網路言論自由限度的重要檢測指標。
該法案中要求所有商業網站在允許使用者瀏覽那些有害未成年人的內容時，必須以信用卡號碼或其他方式來證明使用者的年紀。此外，在該法案中，那些製造有害未成年人內容的業者每日必須支付最高五萬美元的罰款，以及最多六個月的牢獄之災。美國公民自由聯盟認為，該法案有效杜絕色情網頁的比例甚至不到五成，而最高法院也表示，如可透過像過濾軟體或類似技術來達到防止未成年人接觸網路色情內容的目的，則法律限制的必要性則有待商榷。
國際能源總署（International Energy Agency, IEA）於2025年11月26日發布《電力市場設計：深化既有優勢、補足制度缺口（Electricity Market Design：Building on strengths, addressing gaps）》報告（下稱電力市場設計報告），旨在提供批發電力市場監管制度之政策建議，並深入分析短期、中長期及配套機制等（Complementary Mechanisms）電力市場型態。 IEA指出，世界各國批發市場價格波動，已達到2019年的5至9倍，而歐洲則因自2021年後，批發電價較2019年上升超過4倍，促使當局採取緊急措施以抑制電價上漲，凸顯出具韌性、效率的電力市場的重要性。 根據電力市場設計報告分析，在短期市場（日間、日前和即時市場）方面，歐洲部分地區、美國、澳洲與日本電力市場中，過去5年電力可靠度超過 99.9%。短期市場促成了高效率的排程、透明的價格形成機制，並讓多元資源與各類參與者廣泛參與。 然而，隨著能源變動性與去中心化的程度提高，IEA建議，短期市場應進一步釋放電力彈性並強化協調功能，伴隨天候變化的再生能源滲透率增加，以更細緻的時間與空間粒度（granularity）反映實際情況，將日前市場的時間間隔縮短至15分鐘或更短，並將大型投標區域劃分為較小的區塊，以反映電網的實際負載狀況。 至於長期市場方面，泰半並未回應日益增加的投資需求與不確定性風險，市場參與者可用的風險管理工具有限；而購售電合約（Power Purchase Agreements, PPAs）在長期市場薄弱的情況下，澳洲、日本、歐洲與美國等國，約有半數至75％的CPPA係由年營收超過10億美元的公司簽署，較小型參與者的採用程度有限。特別是「隨發隨付型」（pay-as-produced）的PPA亦可能與短期市場訊號不相匹配，影響市場參與者的判斷。因此，僅憑PPA本身，無法完全取代運作良好的長期市場所應發揮的功能。 因此，IEA進一步建議，引入「政府或公共信用擔保機制」（public credit guarantees）以降低信用門檻，或是設立可採購長期合約並提供買家短期合約轉售電力的中央機構（central entity that contracts long term and resells shorter-term contracts to buyers）；而在市場配套機制方面（包含躉購費率、差價合約等），必須與短期和長期市場緊密協調，以避免產生非預期的負面效果。設計不佳的機制可能削弱價格信號、增加系統成本並製造不確定性。
新加坡推出可退還投資抵減制度以維持國際競爭力新加坡以相對較低的稅率及多元稅務優惠措施，成為國際布局亞洲市場優先選擇國家之一。然而，組織成員國包含新加坡在內之經濟合作暨發展組織（Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD）為促進全球經濟與投資，2019年提出稅基侵蝕與利潤移轉（Base Erosion and Profit Shifting, BEPS）計畫，其中包含全球最低稅制，以確保跨國企業在全球繳納至少15%有效稅率。該計畫規範年營收超過7.5億歐元的跨國企業，若在組織成員國繳納稅率低於15%，須補繳差額稅。新加坡標準稅率雖為17%，但透過多項稅務優惠，實際稅率可降至5-10%，因此OECD新制對新加坡影響重大。 為維持國際競爭力，新加坡在2024年推出可退還投資抵減（Refundable Investment Credit, RIC），以現金補助取代傳統稅收優惠，避免抵觸最低稅率規範。RIC適用於新加坡註冊公司或海外公司之分公司，針對RIC支持活動給予補助。RIC支持六類活動，包括新產能建設、數位與專業服務、總部或卓越中心設立、貿易公司擴展、研發創新及減碳方案，支出範圍涵蓋資本、人力、培訓、專業費用、無形資產、在地委外、材料及物流等。而其補助期間最長10年，最高可取得支持項目之支出50%，用於抵銷企業所得稅，剩餘RIC四年後可退還現金。 新加坡透過直接補助特定項目支出之部分比例，用於抵銷企業所得稅，既符合OECD要求，又能持續吸引國際投資。新加坡地緣與臺灣接近，為吸引海外投資之直接競爭關係，而新加坡在企業所得稅及稅務抵減方案都較臺灣優惠。若臺灣希望成為跨國企業首選，需密切關注新加坡政策變化，並提出更具吸引力的獎勵措施，方能增加國際投資意願。
美國國家健康研究院提出幹細胞研究指導方針草案美國新任總統歐巴馬上台後，終結小布希政府多年來的人類幹細胞研究補助禁令，於今（2009）年3月9日發佈了13505號執行命令（Executive Order）。此執行命令不僅擴大了可接受政府補助之人類幹細胞研究範圍，亦要求美國國家健康研究院（National Institutes of Health, NIH）檢視現存相關指導方針，並於120天內發佈新的規範。因此，NIH隨後於4月23日提出了幹細胞研究指導方針草案。 草案除將持續補助使用成體幹細胞及誘導多能幹細胞之研究外，針對過往無法接受補助之幹細胞類型（即原本為生殖目的之體外受精卵所衍生之幹細胞）也解除了禁令，使得美國科學家可取得更多樣及不受汙染的人類幹細胞。另外，草案也就幹細胞取得之告知後同意條約與流程做詳細的說明。最後，源自於體細胞核移轉（somatic cell nuclear transfer）、單性生殖（parthenogenesis）或為研究目的於體外所製造之胚胎等範疇之幹細胞，將無法接受草案的補助。 雖然草案大幅開放可受補助之範圍，但仍有些使用合乎規定之幹細胞之研究無法接受到補助，故對利害關係人來說，還是要注意草案所規定之限制條件。目前草案仍處於公眾評論之階段，預計不久之後將可正式生效。
世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件，期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧世界衛生組織（World Health Organization, WHO）於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」（Regulatory considerations on artificial intelligence for health）文件，旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧，發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素： （1）文件化與透明度（Documentation and transparency） 開發者應預先規範（pre-specifying）以及明確記錄人工智慧系統（以下簡稱AI系統）之預期醫療目的與開發過程，如AI系統所欲解決之問題，以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項，並建議以基於風險之方法（Risk-based approach），根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 （2）風險管理與AI系統開發生命週期方法（Risk management and AI systems development lifecycle approaches） 開發者應在AI系統生命之所有階段，考慮整體產品生命週期方法（total product lifecycle approach），包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外，須考慮採用風險管理方法（risk management approach）來解決與AI系統相關之風險，如網路安全威脅與漏洞（vulnerabilities）、擬合不足（underfitting）、演算法偏差等。 （3）預期用途、分析及臨床確效（Intended use, and analytical and clinical validation） 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄，將用於建構AI系統之訓練資料集組成（training dataset composition）之詳細資訊（包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等）提供給使用者。此外，可考慮透過一獨立資料集（independent dataset）之外部分析確效（external analytical validation），展示訓練與測試資料以外之效能，並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後，於AI系統之上市後監督與市場監督階段，可考慮進行一段期間密集之部署後監督（post-deployment monitoring）。 （4）資料品質（Data quality） 開發者應確認可用資料（available data）之品質，是否已足以支援AI系統之開發，且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估（pre-release evaluations），以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題，且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險，並繼續努力創建資料生態系統，以促進優質資料來源之共享。 （5）隱私與資料保護（Privacy and data protection） 開發者於AI系統之設計與部署過程中，應考慮隱私與資料保護問題，並留意不同法規之適用範圍及差異，且於開發過程之早期，開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規，並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 （6）參與及協作（Engagement and collaboration） 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間，需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台，以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作；為加速人工智慧領域實務作法之進化，透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。