歐盟會員國要求分享DNA資料庫
歐盟十五個會員國為強化對抗恐怖攻擊、跨邊境犯罪及非法遷徙之國際合作，於2007年3月28日提出有關資料分享的立法草案，以期歐盟能夠建立一套資料分享的機制與架構。立法草案明確規範了各成員國就資料保護所應給予的等級，其必須保證個人資料保護必須達到與1980年歐洲理事會（Council of Europe）通過的「保護自動化處理個人資料公約（Convention for the Protection of Individuals with Regard to Automatic Processing of Personal Data）」及其於2001年通過的附加議定書相同等級。
該立法草案係根據「Prüm條約」而來，其條約簽署背景為2004年馬德里的恐怖組織炸彈攻擊事件，有鑑打擊恐怖攻擊及跨國犯罪之國際合作，歐盟七個會員國於2005年5月27日在德國、比利時及盧森堡邊境的城市Prüm，簽訂了該條約。條約中規定，簽署國之警察及刑事追訴機關執法於恐怖攻擊及跨邊境犯罪時，得向他簽署國處理相關資料之單位請求有關DNA之分析資料、指紋及相關車籍資料。
目前，歐盟資料保護監督機構（European Data Protection Supervisor）已背書支持建立該機制與架構，並且聲明表示，該架構之建立，仍應注意資料保護的相關事項，在追求資料分享更為便利的同時，應給予人民更為足夠的保護，再者，資料處理的權責單位對於不同的資料類型，也應以不同的方式處理之，越敏感性的資料越應限制其使用目的，並且讓越少人得以接觸。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
事前承認制為日本基於科研成果廣泛運用之目的，透過產業技術力強化法第19條的增修正式引入拜杜法制度後，針對政府資助研發成果移轉或授權予計畫外第三人的情形賦予委託機關與執行單位的義務。在日本拜杜法制度下，政府資助研發成果的相關專利權原則上得歸屬於執行單位，但考量到這些研發成果若移轉給未預備活用該些成果之人，將會造成由國家資金所衍生的科研成果難以被運用，從而無法達成促進成果運用的法目的，因此在該法第19條第4項增訂事前承認制。 依該制度，執行單位若欲讓與歸屬於執行單位之政府資助研發成果所涉及專利權給第三人，或將使用該些專利權的權利設定或移轉予第三人時，除了符合政令所定不妨礙專利權運用之情形外，委託機關須和執行單位約定為上開移轉等行為前，須先取得委託機關的同意。
OECD就全球企業最低稅負制發布避風港規則經濟合作暨發展組織（下稱OECD）於2022年12月20日發布全球企業最低稅負制（即第二支柱，下稱最低稅負制）的「避風港與罰款免除規則」，再於2023年2月2日發布進階行政指引。系爭規則與指引旨在協助跨國企業降低法律遵循成本。 經蓋最低稅負制為防免跨國企業以稅捐規劃（如移轉訂價等方式）持續侵蝕稅基，透過實施補充稅（Top-up Tax）制度，並配合所得涵蓋與徵稅不足支出等原則，即向上或向下分配等方式，確保全球收入逾7.5億歐元的跨國企業及其所有經濟實體的個別有效稅率均不低於15％。 經上述補充稅制度看似簡單，惟其實施同時涉及各國相互合作與彼此補充稅間可能的零和遊戲，徵之各國境內稅捐制度調整、現有國際稅捐規則的淘換與新國際稅捐規則的建立等交互作用下，導致OECD與最低稅負制有關文件繁多，內容細項更不計可數，增添不確定性；另外，包含我國在內的許多國家均表示將於2024年起陸續實施全球企業最低稅負制，再增添急迫性。此不確定性與急迫性的雙重夾擊，致使受規範跨國企業法律遵循成本持續增加。 經準此，為避免最低稅負制不當限制跨國企業發展，甚至有害全球經濟，OECD提出避風港條款，使位於高稅負或低風險稅捐管轄區的跨國企業或其經濟實體得減免其補充稅或簡化其計算基礎等，提高補充稅制度確定性以協助降低跨國企業法律遵循成本。
美國國家標準與技術研究院公布人工智慧風險管理框架（AI RMF 1.0）美國國家標準與技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）於2023年1月26日公布「人工智慧風險管理框架1.0」（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF 1.0），該自願性框架提供相關資源，以協助組織與個人管理人工智慧風險，並促進可信賴的人工智慧（Trustworthy AI）之設計、開發與使用。NIST曾於2021年7月29日提出「人工智慧風險管理框架」草案進行公眾徵詢，獲得業界之建議包含框架應有明確之衡量方法以及數值指標、人工智慧系統設計時應先思考整體系統之假設於真實世界中運作時，是否會產生公平性或誤差的問題等。本框架將隨著各界使用後的意見回饋持續更新，期待各產業發展出適合自己的使用方式。 本框架首先說明人工智慧技術的風險與其他科技的差異，定義人工智慧與可信賴的人工智慧，並指出設計該自願性框架的目的。再來，其分析人工智慧風險管理的困難，並用人工智慧的生命週期定義出風險管理相關人員（AI actors）。本框架提供七種評估人工智慧系統之信賴度的特徵，包含有效且可靠（valid and reliable）：有客觀證據證明人工智慧系統的有效性與系統穩定度；安全性（safe）：包含生命、健康、財產、環境安全，且應依照安全風險種類決定管理上的優先次序；資安與韌性（secure and resilient）；可歸責與資訊透明度（accountable and transparent）；可解釋性與可詮譯性（explainable and interpretable）；隱私保護（privacy-enhanced）；公平性—有害偏見管理（fair – with harmful bias managed）。 本框架亦提出人工智慧風險管理框架核心（AI RMF Core）概念，包含四項主要功能：治理、映射（mapping）、量測與管理。其中，治理功能為一切的基礎，負責孕育風險管理文化。各項功能皆有具體項目與子項目，並對應特定行動和結果產出。NIST同時公布「人工智慧風險管理框架教戰手冊」（AI RMF Playbook），提供實際做法之建議，並鼓勵業界分享其具體成果供他人參考。
加拿大將神經資料列為敏感資訊以提升個資保護強度加拿大隱私專員辦公室（Office of the Privacy Commissioner of Canada, OPC）於2026年2月10日，更新《個人資訊保護與電子文件法》（the Personal Information Protection and Electronic Documents Act, PIPEDA）的解釋公告（Interpretation Bulletin），於該解釋公告中OPC將「神經資料」（neural data）與健康、財務、基因及生物識別資料並列，正式納入PIPEDA意義下的敏感資訊（sensitive information）清單中，賦予更高程度的保護。 其中，神經資料被列為敏感資訊的可能原因為以下： 1.深度私密性：神經資料有深度私密性，其可能揭露當事人不自知或不預期揭露的健康狀況、認知狀態或情緒反應。 2.不可變更性：不同於密碼可以重置或信用卡號可以更換，大腦的神經模式一旦外洩無法重置或輕易更換。 神經資料被列為敏感資訊後會有更高程度的保護要求包括： 1.強化同意要求：在加拿大PIPEDA的架構下，資料的敏感性直接決定了蒐集方式。對於神經資料，組織必須獲得更充分且具實質意義的明示同意，不能僅依賴默示同意，為獲得有意義的同意，組織必須嚴格定義使用目的。 2.提升安全防護的等級：法律要求安全防護措施必須與資料的敏感度成正比。由於神經資料被列為高度敏感，組織必須採取較高等級的安全保護措施。 3.風險評估標準：在發生資料外洩時，資料的「敏感性」是評估是否構成「重大損害風險」的關鍵因素。將神經資料列為敏感資訊，意味著涉及此類資料的外洩事件將面臨更嚴格的通報與法律責任。 總結而言，加拿大將神經資料列為敏感資訊，標誌著法律監管從傳統個資延伸到了人類的意識領域，要求相關科技企業在開發監測專注力、疲勞或情緒的消費性產品時，必須承擔與醫療紀錄同等的法律責任與保護義務。