歐盟通過「負責任奈米科技研究活動」行為準則
全球皆認同奈米科技具有策略性潛質，而安全性確保與公眾接受度尤為其應用與產品商業化的先決條件，因此各界同意奈米科技之發展與使用不應有所失衡。在此背景下，歐盟在「歐洲奈米科技策略」﹙Towards A European Strategy for Nanotechnology﹚及「奈米科學及奈米技術︰歐洲在二○○五至二○○九的行動計畫」﹙Nanosciences and Nanotechnologies︰An Action Plan For Europe 2005-2009﹚兩份重要文件中，皆表示對於此一議題的高度重視。據此，執委會﹙Commission﹚於去﹙2007﹚年7月19日提出「負責任奈米科技研究活動行為準則﹙草案﹚」﹙Code of Conduct for Responsible Nanosciences and Nanotechnologies Research﹙draft﹚﹚並對外進行公開諮詢直到同年9月21日為止，其後修正而於今年2月通過正式版本。
本準則之規範特色主要有三：
1、明確各項定義：為合理圈畫適用範圍，本準則特別針對奈米物體﹙Nano-objects﹚、奈米科技研究﹙N&N research﹚、奈米科技利害關係人及市民團體等用詞予以界定。
2、提列管理原則：包括意義﹙meaning﹚、永續﹙sustainability﹚、預防﹙precaution﹚、含括性﹙inclusiveness﹚、卓越﹙excellence﹚、創新﹙Innovation﹚、有責性﹙accountability﹚。
3、操作指引舉隅：為落實各項原則，本準則針對「奈米科技研究之良好管理」、「踐行預防措施」及「本準則之宣導及監管」等三大部分提供細部指引。
整體而言，本準則正式版本係在預防原則及保障基本人權之思維下，先行設立各項管理原則，而後提供各項操作指引。歐盟執委會以推薦方式邀請各會員國及利害關係人參與並落實，原則上各會員國應於2008年6月30日前通知執委會其意向，並於其後每年定期報告其所採取之具體措施、建議、運用成效，以及提供實際作法；而執委會亦將定期每二年檢視相關建議並監控後續發展。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
日本日立公司歷經多年研發「指靜脈認證」技術，這個研創的掃描器「靜紋J200」，可掃描判讀個人右手中指的靜脈紋路。依據該技術研創召集人中村道治博士的說法，每個人手指血管紋路是獨一無二，可作為個人生物身分辨識，希望能夠藉此安全防偽技術，杜絕盜領等事件發生。 日本長崎的「十八銀行」率先在提款機試用「靜紋J200」中指靜脈認證技術，該辨識裝置乃是以紅外線掃描取得中指血管影像，和金融卡資料及銀行生物身分資料庫比對。而為防止歹徒截斷受害人手指企圖通過辨識盜用身分提款，日立公司特別加上額外的防偽技術，只有血管內有溫暖血液流動的手指才能通過認證，斷指無法過關。
歐盟執委會發布人工智慧創新政策套案歐盟執委會（European Commission）於2024年1月24日發布AI創新政策套案（AI innovation package），將提供全面性的激勵措施，協助AI新創公司、中小企業與歐盟AI技術之發展。AI創新政策套案預計將修訂〈歐盟高效運算聯合承諾〉（the European High Performance Computing Joint Undertaking），以創建AI工廠（AI factories）；成立AI辦公室（AI Office）；並建立歐盟AI新創與創新交流（EU AI startup and innovation communication），重點分述如下： （1）AI工廠：歐盟執委會在將2027年前透過〈歐盟高效運算聯合承諾〉投資80億歐元，在歐盟境內建設全新的超級電腦，或升級現有高效運算設備，實現高速機器學習（fast machine learning）與訓練大型通用AI模型（large general-purpose AI models），使AI新創公司有機會使用超級電腦與大型通用AI模型來開發各種AI應用。並且，AI工廠將坐落於大型資料存儲中心（large-scale data storage facility）周圍，讓AI模型於訓練時可取得大量可靠的資料。其次，AI工廠將藉由開放超級電腦來吸引大量人才，包含學生、研究員、科學家與新創業者，以培養歐盟高階AI人才，供未來歐盟持續發展可信任的AI（Trustworthy AI）。 （2）AI辦公室：該辦公室將設置於歐盟執委會內，用於確認與協調歐盟成員國AI政策的一致性。此外，該辦公室未來亦將用於監督即將通過之歐盟《AI法案》（AI Act）的執行成效。 （3）歐盟AI新創與創新交流：歐盟執委會將透過〈展望歐洲〉（Horizon Europe）與〈數位歐洲計畫〉（Digital Europe Programme），在2027年前投入40億歐元的公部門與私人投資，俾利歐盟開發生成式AI（Generative AI）模型。該政策套案亦將加速歐盟共同資料空間（Common European Data Spaces）之發展，使歐洲企業得取得可靠且具價值性之資料來訓練AI模型。最後，執委會將啟動歐盟〈生成式AI倡議〉（GenAI4EU initiative），將AI工廠所訓練之生成式AI應用於工業用與服務型機器人、醫療保健、生物科技與化學、材料與電池、製造與工程、車輛移動、氣候變遷與環境保護、網路安全、太空、農業等實際領域，刺激產業創新發展，改善人類生活。
英國Ofcom提出「促進智慧聯網之投資與創新」報告並對英國智慧聯網管制應補強之方向提出建議英國電信主管機關Ofcom於2015年1月提出「促進智慧聯網之投資與創新」報告（Promoting investment and innovation in the Internet of Things），對英國智慧聯網（Internet of things, IOT）之管制發表意見。Ofcom認為就英國發展智慧聯網之現況而言，在商業上確實已經進行智慧聯網發展並投資之，然，並未對複雜的發展做好準備；Ofcom亦承認英國在基礎設施和政府管制架構上，尚未具備適當的發展。於此報告中，Ofcom提出四方向的建議，分別為資料隱私與消費者認識、網路安全與防護、智慧聯網可用之頻譜和電話號碼與網址管理等四項。 首先在資料隱私與消費者認識部分，Ofcom認為以現有管制保護智慧聯網下之隱私的效果有限，因此建議英國「資訊專員辦公室」（Information Commissioner's Office , ICO）需要發展未來隱私保護議題之解決方法，並且與政府及其他管制機關就資料隱私之法制議題共同進行，包括將現有之資料保護管制之範圍進行評估，考量是否需涵蓋到所有智慧聯網設施，和訂定智慧聯網資料共享之原則。 第二，在網路安全與防護管理上，Ofcom指出英國2003年通訊法（Communication Act 2003）已就服務提供者所提供之公眾可使用的網路與服務，課與特定安全與防護責任；例如網路與服務提供者必須採取適當的手段管理安全風險，尤其需將對終端使用者之影響降至最低、網路提供者必須採取所有適當的程序，盡可能的保護網路安全。然，Ofcom認為智慧聯網並未直接規定於現有的管制中，例如智慧電網設施之高度安全與防護範圍應涵括私人網路；故，應評估必須規定於法律中的智慧聯網網路與服務種類，以達完善防護。 再者，關於智慧聯網可用之頻譜議題，著重於用於智慧聯網之技術須改進。目前使用之頻譜在2.4和5GHz（此頻譜亦用於Wi-Fi服務）；而未來的設施也可能使用到1GHz以下的頻譜，同時Ofcom也說明其將來僅會監視頻譜的利用，而不會開放新的可用頻譜。 最後，在電話號碼與網址管理方面，就智慧聯網設施之網際網路協定，未來可能會從IPv4發展成為IPv6也是相當重要的。Ofcom認為未來智慧聯網可能會發展成一個「相當大數量且顯著的設施」，故採用IPv6將顯得更為重要；然，就目前而言，英國採用IPv6之情況系落後於其他國家的。 Ofcom現正致力於發展新的頻譜管制、數據隱私、網路安全與網址等管制，殊值得繼續觀察以俾利我國智慧聯網管制與發展。
美國醫療保健領域對新興資料儲存系統理論「資料湖泊」(Data Lake)的應用在現今資訊流通快速蓬勃發展的時代，巨量資料(Big Data)帶來效率與生產力等龐大效益已無庸置疑。相較於將資料以「資料倉儲」(Data Warehouse)模式儲存，「資料湖泊」(Data Lake)被廣泛視為巨量資料快速演進的下一步。 美國的醫療保健領域為因應巨量資料發展並提升醫療保健系統的透明度與有責性，美國醫療保險與補助中心(Centers for Medicare & Medicaid Services, CMS)於2013年底建立CMS虛擬研究資料中心(Virtual Research Data Center, VRDC)，讓研究員能夠以安全有效率的方式取得並分析CMS的龐大醫療保健資料。此種資料倉儲模式會對進入的資料預先分類，並整合為特定形式以指導後續分析的方式。缺點在於為讓資料更易於分享，會進行「資料清理」(data cleaning)以檢測及刪除不正確資訊並將其轉換成機器可讀取格式，各資料版本會被強制整合為特別形式，但資料清理和轉換的過程會導致明顯的數據流失，對研究產生不利的限制。有鑑於此，為更有效益的應用巨量資料，Pentaho首席技術官James Dixon提出新的資料儲存理論—資料湖泊(Data Lake)，此概念於2011年7月21日首先被討論於美國《富士比》雜誌中，目前在英美國家公部門和民間企業間已被熱烈討論。 與Data Warehouse最大不同在於Data Lake可包含「未被清理的資料」(unclean data)，保持其最原始的形式。故使用者可取得最原始模式的資料，減少資源上處理數據的必要，讓來自全國各政府機關的資料來源更易於結合。Data Lake主要有四點特性：1.以低成本保存巨量資料(Size and low cost)2.維持資料高度真實性(Fidelity)3.資料易取得(Ease of accessibility)4.資料分析富彈性(Flexible)。儲存超過百萬筆病患資料的加州大學歐文分校醫療中心(UC Irvine Medical Center)即以Hadoop架構為技術建立了一個Data Lake，該中心能以最原始的形式儲存各種不同的紀錄數據直到日後需要被分析之時，可協助維持資料的來源與真實性，並得以不同形式的醫療數據進行分析項目，例如患者再住院可能性的預測分析。 但相對的Data Lake在安全性和檢視權限上也有一定的風險，尤其是醫療保健領域，因為這意味著病患的資料在個資生命週期裡隨時可被取得，因此資訊的取得應被嚴密控制以維持各層級的安全與保障，在建立安全的Data Lake之前，必須審慎考慮誰有資訊檢視權限以及透過什麼媒介取得Data Lake中的資料等問題。