打開學校網路教學的潘朵拉盒子－談教師所開發數位教材的著作權歸屬
日本數位市場競爭本部（デジタル市場競争本部）於2020年6月發布了「數位市場競爭中期展望報告」（デジタル市場競争に係る中期展望レポート案），該報告認為大型數位平台業者透過龐大的用戶資料，不斷地（1）擴大並連結用戶、（2）垂直整合上下游產業並（3）從虛擬鎖定實體的銷售，對市場形成動態競爭（ダイナミック競争）結果。此一結果將導致數位市場極易形成掠奪性定價或併購的風險、資料集中的風險、資料可靠性的風險，甚至是個人價值判斷的風險。 為促進數位市場的治理與信任，該報告提出了以下短期與中長期的政策方向： 鼓勵企業數位轉型以增加數位市場的多樣性：推廣數位轉型指標、擴大沙盒制度適用、加速數位政府戰略。 建立數位市場競爭制度：運用經濟分析強化競爭管制、推動《數位平臺交易透明法》（デジタルプラットフォーム取引透明化法）法制化、建立大型數位平台調查機制。 建構去中心化的資料治理技術：透過資料持有、交換的「去人工干預」，形成一個可信任的網路世界。 該報告已於2020年8月7日完成公眾意見募集，預計於2020年年底前提出最終報告。目前日本新經濟聯盟認為，高頻率的競爭策略以及智慧化交易模式下的反壟斷政策，除了不正競爭的禁止外，政府更應著重在透明化檢視機制的建立。此外報告目前並未處理到平台資料治理的課題，聯盟對此認為政府應更積極地從資料壟斷的概念，調整數位市場准入的障礙。
從法規及經營面探討電力線通訊開放的相關問題－從美國聯邦通訊委員會的管制措施談起 美國能源部協助企業投入再生能源研發，及促進商業化應用美國為鼓勵與促進企業進行再生能源之研發，能源部(Department of Energy，DOE)規劃協助企業投入再生能源研發，並期加速商業化應用。為此，能源部將推出協助措施及推動計畫，其計畫經費一部分由美國復甦與再投資法案(American Recovery and Reinvestment Act)出資，另一部分來自於今年度的預算撥款。其中，三十億美元資金協助計畫將建置將近五千項涵蓋生質能、太陽能、風力發電以及其他再生能源之生產設備，另一項七億五千萬美元資金協助將改善電力傳輸系統。能源部期盼這兩項資金協助計畫，將帶動再生能源之研發，並促進新興能源科技的商業化應用。 有關美國協助民間發展再生能源計畫，今(2009)年七月底，美國能源部已公佈相關資金協助申請作業程序，預計每項提出申請計畫平均約可獲得六十萬美元額度，目前尚未對一家公司的申請額度設有上限，也並未對其可動用之資金額度設有總額限制，預計這些計畫將鼓勵私人投資再生能源，創造未來就業機會，協助帶動美國經濟。 能源部部長Steven Chu表示，這些協助計畫將激發綠色能源科技的創新，確保未來再生能源的輸送更為安全有效率，並將帶來相關就業機會。政府方面已設定目標，預計未來三年內將增加再生能源生產至目前的雙倍。為達成此一目標，必須確保有效地資金挹注才能加速再生能源的發展，同時設置完備的電力傳輸系統，整合各類型的再生能源，如太陽能與風力發電，便於日後將所生產的能源傳送至各地。
英國資訊委員辦公室提出人工智慧（AI）稽核框架人工智慧（Artificial Intelligence, AI）的應用，已逐漸滲透到日常生活各領域中。為提升AI運用之效益，減少AI對個人與社會帶來之負面衝擊，英國資訊委員辦公室（Information Commissioner’s Office, ICO）於2019年3月提出「AI稽核框架」（Auditing Framework for Artificial Intelligence），作為確保AI應用合乎規範要求的方法論，並藉機引導公務機關和企業組織，評估與管理AI應用對資料保護之風險，進而建構一個可信賴的AI應用環境。 AI稽核框架主要由二大面向所構成—「治理與可歸責性」（governance and accountability）以及「AI特定風險領域」（AI-specific risk areas）。「治理與可歸責性」面向，係就公務機關和企業組織，應採取措施以遵循資料保護規範要求的角度切入，提出八項稽核重點，包括：風險偏好（risk appetite）、設計階段納入資料保護及透過預設保護資料（data protection by design and by default）、領導管理與監督（leadership management and oversight）、政策與程序（policies and procedures）、管理與通報架構（management and reporting structures）、文書作業與稽核紀錄（documentation and audit trails）、遵循與確保能力（compliance and assurance capabilities）、教育訓練與意識（training and awareness）。 「AI特定風險領域」面向，則是ICO特別針對AI，盤點下列八項潛在的資料保護風險，作為風險管理之關注重點： 一、 資料側寫之公平性與透明性（fairness and transparency in profiling）； 二、 準確性（accuracy）：包含AI開發過程中資料使用之準確性，以及應用AI所衍生資料之準確性； 三、 完全自動化決策模型（fully automated decision making models）：涉及人類介入AI決策之程度，歐盟一般資料保護規則（General Data Protection Regulation, GDPR）原則上禁止無人為介入的單純自動化決策； 四、 安全性與網路（security and cyber）：包括AI測試、委外處理資料、資料重新識別等風險； 五、 權衡（trade-offs）：不同規範原則之間的取捨，如隱私保護與資料準確性； 六、 資料最少化與目的限制（data minimization and purpose limitation）； 七、 資料當事人之權利行使（exercise of rights）； 八、 對廣泛公共利益和權利之衝擊（impact on broader public interests and rights）。 ICO將持續就前述AI特定風險領域，進行更深入的分析，並開放公眾討論，未來亦將提供相關技術和組織上之控制措施，供公務機關及企業組織進行稽核實務時之參考。