日本修訂《教育資訊安全政策指引》以建構安全的校園ICT環境
日本文部科學省於2022年3月發布「教育資訊安全政策指引」（教育情報セキュリティポリシーに関するガイドライン）修訂版本，該指引於2017年10月訂定，主要希望能作為各教育委員會或學校作成或修正資訊安全政策時的參考，本次修訂則是希望能具體、明確化之前的指引內容。本次修訂主要內容如下。
（1）增加校務用裝置安全措施的詳細說明：
充實「以風險為基礎的認證」（リスクベース認証）、「異常活動檢測」（ふるまい検知）、「惡意軟體之措施」（マルウェア対策）、「加密」（暗号化）、「單一登入的有效性」（SSOの有効性）等校務用裝置安全措施內容敘述。
（2）明確敘述如何實施網路隔離與控制存取權的相關措施：
對於校務用裝置實施網路隔離措施，並將網路分成校務系統或學習系統等不同系統，若運用精簡型電腦技術（シンクライアント技術）則可於同一裝置執行網路隔離。另外，針對校務用裝置攜入、攜出管理執行紀錄，並依實務運作調整控制存取權措施，例如安全侵害影響輕微者則可放寬限制以減輕管理者負擔。
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2009年10月19日，美國線上公司AOL LLC and Platform-A, Inc. (American Online, 簡稱AOL)再次於美國聯邦加州中區地方法院 (US California Central Federal District Court)向一家提供美國線上行銷廣告的公司- ADVERTISE.COM公司，提出商標侵權訴訟。 本案原告- AOL早於2009年8月17日即向美國東維吉尼亞地方法院提出商標侵權訴訟，主張ADVERTISE.COM公司所使用advertise.com之網域名稱，除侵害AOL已註冊的Advertising.com，包含通用文字- advertising.com及設計過A之圖形，及申請中的AD.COM商標權外，也違反了不公平競爭法及維吉尼亞商事法。唯，10月初，東維吉尼亞地方法院法官提出有利於ADVERTISE.COM公司之意見，認為AOL企圖以其所註冊之商標- (A)dvertising.com，來阻止其他競爭公司在網路世界使用任何有關advertise文字的作法，係壟斷網路上所有線上廣告行銷市場；故，AOL被迫於10月將本件訴訟案轉向美國聯邦加州中區地方法院提出。 目前尚無對本案的意見，將待本案之後續發展，才能暸解商標權人所註冊的圖形商標中，若包含經設計的圖案及通用的文字時，是否就取得圖形當中通用文字的專用權，並可向其他競爭者主張，任何使用所註冊的商標的一部分，包含網域名稱中的文字，也是商標侵害的一種型態；如此，可能將導致擴張商標權的保障範圍。
西班牙政府向GOOGLE主張「被遺忘的權利」西班牙政府要求網路搜尋引擎業者Google刪除有關於90位公民之個人資料搜尋結果。西班牙政府主張當事人具有「被遺忘之權利」（the right to be forgotten），但Google認為西班牙政府之要求將衝擊表達自由之權利。目前全案已進入訴訟程序。 該事件之主因為西班牙民眾發現透過網路搜尋引擎，可以搜尋包含地址、犯罪前科等個人資料。經民眾向西班牙隱私權保護機關（Spain Data Protection Agency）提出申訴後，西班牙政府命令Google刪除申訴民眾之個人資料之搜尋結果。 然而，Google的全球隱私顧問Peter Fleischer於個人部落格中提出個人意見，表示目前歐盟並未對於推行之「被遺忘之權利」給予明確定義，此舉將引起資訊科技發展與法律規範間之爭議。 近來歐盟所進行之民意調查指出，多數歐洲人希望能夠隨時要求網路公司刪除於網路上公開之個人資料，也就是希望擁有「被遺忘之權利」。所謂「被遺忘之權利」，係指只要是於網路上流傳且容易被搜尋之個人資訊，例如年代久遠或是令人尷尬的內容，當事人皆有權利要求刪除。 然而，根據1995年歐盟隱私保護指令（EU Data Protection Directive）所制定之各國個人資料保護法，對於「被遺忘之權利」並無著墨。故有些專家認為，為因應資訊科技之發展，應透過個人資料保護法制之修訂，確認此權利之存在，以避免模糊不清之情形。
美國總統發布行政命令，促進資料中心基礎建設之發展2025年7月23日，川普總統簽署行政命令，加速資料中心基礎建設（data center infrastructure）之發展。適用該命令之資料中心，需新增超過100百萬瓦（MW）電力負載，並新增瓦數專用於人工智慧推論、訓練、模擬或產生合成資料。 行政命令內容主要包含以下事項： 1. 政府將為合格資料中心基礎建設提供財政支持，如貸款、貸款擔保、補助金（grants）、稅收優惠（tax incentives）或承購協議（offtake agreements）。本行政命令所稱之合格資料中心基礎建設，其本體或相關設施需符合以下條件之一： (1) 業者承諾投資超過五億美元，五億以上之具體門檻以美國商務部長認定為準。 (2) 新增超過100百萬瓦（MW）之電力負載。 (3) 有助於維護國家安全。 (4) 經美國國防部、內政部、商務部或能源部之部長指定。 2. 撤銷拜登總統發布之14141號行政命令「推進美國在人工智慧基礎建設領域的領導地位」。該命令原要求在聯邦土地建設人工智慧資料中心者須提供關於多元與氣候議題之說明。 3. 指示政府機關簡化合格資料中心基礎建設的環境審查和許可。 (1) 相關政府機關應向環境品質委員會（Council on Environmental Quality）確定依《國家環境政策法》（National Environmental Policy Act），可以加速合格資料中心基礎建設建置的環境審查豁免措施。 (2) 環境品質委員會應考量資料中心基礎建設對環境產生之影響，制定新的環境審查豁免措施。 4. 對符合FAST-41計畫（FAST-41 program）要求之資料中心基礎建設，加速其取得建設相關許可之過程。 該計畫名稱及內涵緣起於《修復美國地面運輸法》第41章節（Title 41 of the Fixing America's Surface Transportation Act）。一般而言，參與該計畫之建設，需滿足指定投資額、受指定組織贊助、於指定地點興建，或合乎特定環境法規等要求。合乎計畫要求之建設，可與主管機關協調取得建設相關許可之時間，並由聯邦許可改善指導委員會（The Federal Permitting Improvement Steering Council）下屬團隊協助進行專案管理。 5. 環境保護局（Environmental Protection Agency）局長應依法定權限，加速確認可供合格資料中心基礎建設使用的棕地（brownfields）。 依美國環境保護局定義，棕地是指含有危險物質、污染物的土地，因開發利用困難，需進行養護、排除開發障礙，或以其他方式開發。 6. 內政部、能源部應依法確定適合用於建設資料中心的土地，適當授權合格資料中心基礎建設業者在聯邦土地上進行建造。 參酌該行政命令意指，美國政府期許減少環境政策對人工智慧資料中心及相關設施的影響，透過快速推動建設進程，確保美國經濟繁榮，以及在科學、數位經濟領域的領導地位。
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。