德國民眾對奈米科技關切評估報告出爐
為了瞭解德國消費者對於市面上眾多應用「奈米」科技之消費產品的想法，德國聯邦風險評估研究所（Bundesinstitut für Risikobewertung,BfR）於2007年抽樣調查一千位消費者，並於該年底公布調查結果。根據該問卷調查結果顯示，超過三分之二（66％）受訪者對於奈米科技發展持樂觀態度，並認為應該支持奈米科技的持續發展，並且認為奈米科技改善了生活品質以及其帶來的效益勝過風險。
但是，對於不同領域所應用之奈米科技，受訪者卻表現出不同的態度。因此該研究所所長Andreas Hensel認為，消費者不是依據事實為評價，而是依據「感性標準」。也就是說，他們所「感覺到」的風險在他們理解新科技時扮演重要角色。
相較於2004年所做的問卷調查，目前約有52％的受訪者聽過奈米概念，之前的調查結果只有15％。多數受訪者相信奈米可以幫助醫學領域的發展；其也相信應用奈米於顏料、漆料可提高耐刮與耐磨之能力。在紡織品領域也一樣，民眾相信防污的產品；受到民眾接受的還包括奈米科技在包裝材料以及防曬產品領域之應用。不過，對於其他化妝品卻只有53％的受訪者相信奈米的改善功能。絕大多數受訪者都拒絕將奈米科技應用於食品：69％受訪者拒絕添加「奈米」於調味料，即使奈米可以防止結塊；而就算因此可以延長食物保存期限，也有高達84％的受訪者拒絕在食物中添加奈米微粒。
多數的消費者獲取奈米科技資訊主要來自於大眾媒體，如電視、報紙、期刊與網際網路。但是他們是否相信該資訊，則取決於提供者為何，最受信賴之資訊來自於消費者組織，如消費者保護團體以及產品檢測基金會（Stiftung-Warentest）以及科學界（92％），最不受信賴的資訊則來自於經濟（32％）與政治（23％）。
國際再生能源總署於（International Renewable Energy Agency, IRENA）2022年3月13日發布「能源終端使用部門：綠氫憑證」（Decarbonising End-use Sectors: Green Hydrogen Certification）研究報告，說明綠氫的部屬與使用，以及國家、區域與國際綠氫市場的發展將取決於追蹤制度的建立與接受程度。 太陽能或風電等再生能源將水電解為氫氣與氧氣後，可轉換為氫能，且因產氫過程不排碳，故此類氫能稱為綠氫。為降低溫室氣體排放、解決溫室效應與極端氣候等問題，綠氫與來自綠氫的合成燃料，在追求減少碳排放的能源轉型中扮演關鍵地位。 該報告概述了綠氫憑證制度的技術考量以及創建此類工具所需面臨的挑戰，並對政策決策者提出關鍵建議，旨在建立具備國際認證標準的綠氫追蹤制度——綠氫憑證。 綠氫憑證是指生產設備業者、貿易商及供應商等能源市場參與者，向國際再生能源憑證相關組織或當地政府登記取得其生產過程中所使用的能源來自於綠氫之證明。消費者可以透過該憑證識別綠氫的來源，並可行使相關權利。 為確保綠氫憑證及其追蹤制度達成綠氫行業既定脫碳目標，該報告提出十點建議：（1）明確「綠氫」之定義；（2）建立標準，確保綠氫電力生產來源安全可靠；（3）確保憑證能為消費者及決策者提供足夠資訊；（4）簡化行政程序，減少行政負擔；（5）實施具備成本效益的憑證追蹤制度；（6）建立適當的控制機制避免濫用或缺乏透明度；（7）應考量結合既有制度；（8）避免跨國交易時重複頒發不同國家之憑證（9）利用綠色金融標準鼓勵遵守憑證要求；（10）促進國際合作，建立全球共通之標準與規則。
美國國家標準暨技術研究院規劃建立「人工智慧風險管理框架」，並徵詢公眾對於該框架之意見美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險，於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF）之規畫並徵詢公眾意見，截止日為9月15日，並預計於10月發布正式報告。 依照NIST說明，公眾所建議之人工智慧風險管理框架，可促進人工智慧之可信賴性，其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」（accuracy）、「可解釋性」（explainability）、「偏見」（bias）等議題。此外，上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。 依現有公眾意見徵詢結果，其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期，必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之，當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時，如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費，將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者，從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民，故在設計系統時，應從預先設定之假設事實反面（counter-factual）思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題（例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」）。惟進行上述驗證需要大量社會資料，因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制，使這些社會資料可以被蒐集、使用。 此外，亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標，以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速，未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現，故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。 最後，目前也有許多徵詢意見指出，許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之，當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性，則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」（audit logs），惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料，因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標，為未來應持續關注之議題。
美國加州通過藥價透明化法案美國在醫療費用的支出常常超乎預期，其中處方藥之花費就佔了相當大的比例。為了減少醫療費用支出，並讓藥物之價格更為透明，加州州長傑瑞布朗（Jerry Brown）在2017年10月9日簽署了第17號法案（藥價透明化法案），要求藥物製造商若要調高處方藥價格超過一定程度，則須事前通報給主管機關；該法預計於2018年10月1日生效。 藥價透明化法所稱之處方藥（prescription drugs），包含學名藥、原廠藥或特種藥品。本法之主管機關為「加州衛生計畫與發展辦公室」（Office of Statewide Health Planning and Development, OSHPD），掌管本法之執行並對違規製造商處罰民事罰款，本法案施行之相關細節亦由OSHPD訂定。OSHPD依據本法所得之罰款或收入，將全數交給「照護管理基金」（Managed Care Fund）做運用。 依據藥價透明化法規定，處方藥製造商對於其處方藥產品若欲調高產品公告目錄價（Wholesale Acquisition Cost, WAC）超過40美元/療程之漲幅者，須將處方藥漲幅、漲價原因、藥品使用情況或市場等資訊，以「季」為單位，至少於漲價生效60天前通報給加州衛生計畫與發展辦公室。若該藥品為新產品，其WAC超過「醫療保險處方藥物改良和更新法」（Medicare Prescription Drug, Improvement, and Modernization Act）所定之價格區間者，須於新產品上市後3天內通報給OSHPD。 OSHPD在收到處方藥製造商的通報資訊後，則須依法將資訊公開於其網站上。
日本文部科學省發布產學合作研究成果歸屬合約範本【櫻花工具包】日本文部科學省於２００２年提出產學合作契約範本，實行以來發現內容缺乏彈性，對於共同提交專利申請的共有專利權人能否進行商業化等研發成果歸屬問題規範不清。為此，２０１７年３月日本文部科學省科學技術及學術政策局參考英國智財局發布的Ｌａｍｂｅｒｔ ｔｏｏｌｋｉｔ等文件，提出１１項合約範本，稱為【櫻花工具包】。 該工具的主要目標是期望產學合作從在意權利共有轉為重視研發成果商業化，提出包括大學或企業單獨擁有研發成果、雙方共有研發成果等多類型的合作契約模式，並解析如何從數種模式中選擇最適合的合約範本，盡可能在產學合作契約簽訂前，事先考量研究成果的商業化策略，從而提高研發成果商業化的可能性。當中建議，在進行模型選擇時需考慮以下因素： 對研發成果的貢獻程度。 智財權歸屬於大學的處理方法。 是否有必要通過大學發布研究成果。 研究成果歸屬（大學擁有、企業擁有、雙方共有）。 雙方是否同意智財權共有。 此外，為了盡可能使研究成果的智財權更廣泛應用，在參考適用範本時，皆應考量研發成果商業化的靈活性，無論智財權歸屬於大學或企業方，都必須滿足以下的條件： 不限制大學後續研究的可能性。 所有的智財權都要適當的努力使其商業化。 研究成果需在約定的期間內進行學術發表。 日本此一工具包之內容對於產學合作研究之推展，提供了更細緻化的指引，或許可為我國推行相關政策之參考，值得持續關注其內涵與成效。