美國「2009年經濟復甦暨再投資法」大幅度修正HIPAA隱私權條款
2009年02月17日美國總統簽署通過「2009年經濟復甦暨再投資法」（America Recovery and Reinvestment Act, ARRA），將醫療產業列為重點發展項目之ㄧ，擬由政府預算進行醫療資訊科技化計畫，俾使電子病歷的傳輸與交換得兼顧效率及安全。而以規範醫療資訊安全為主的「醫療保險可攜及責任法」之隱私權條款（HIPAA, Privacy Rule），亦因此有重大修正。
其中，最主要的變革在於擴充HIPAA的責任主體，由原有的健康照護業者、健康計畫業者及健康照護資訊交換業者，擴充至凡因業務關係而可能接觸個人健康資訊的個人或業者，包含藥劑給付管理公司、代理人及保險業者等，這些機構或個人原本與醫療院所或病患間係依據契約關係進行責任規範，但被納入HIPAA的責任主體範圍後，則需依此負擔民、刑事責任。
而於加強資訊自主權部份，亦有數個重要變革如下：（一）責任主體之通知義務：依據新規定，資料未經授權被取得、使用或揭露，或有受侵害之虞時，責任主體應即早以適切管道通知資訊主體有關被害之情事，以防備後續可能發生的損害。（二）資訊主體之紀錄調閱權：以往資料保管單位得拒絕個人調閱健康資料運用紀錄之請求，有鑒於病歷電子化後，保存及揭露相關紀錄已不會造成過重負擔；依據新規定，資訊主體有權調閱近三年內個人健康資料被使用次數及目的等紀錄。（三）資訊主體資料揭露之拒絕權：以往責任主體得逕行提供個人醫療資訊作為治療、計費及照護相關目的之使用，無論資訊主體曾表達拒絕之意與否；依據新規定，資訊主體得禁止其向保險人揭露相關資訊，除非保險人已全額支付醫療費用。
以上HIPAA之新增規範，預計於2010年02月17日正式施行。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
張乃文
主任 編譯整理
Larry Grudzien，2009年03月05日，http://larrygrudzien.com/benefits_attorney/new-law-increases-requirements-under-the-hipaa-privacy-rules-for-business-associates/，最後瀏覽日：2009年03月31日
America Recovery and Reinvestment Act，2009年02月18日，http://www.hipaa.com/documents/arra_2009.pdf，最後瀏覽日：2009年03月31日
美國網路安全暨基礎設施安全局（CISA）於2025年8月13日發布該機關與美國、澳洲、加拿大、德國、荷蘭、紐西蘭等國共計八個國安資安相關機構，合作訂定之《工控資安基礎：適用於擁有者與營運者的資產清冊指引》文件，旨在針對易受惡意網路行為攻擊且提供重要服務的能源、水務、製造業及其他領域關鍵基礎設施營運技術（Operational Technology，OT）系統，協助其資產擁有者與營運者建置與維護完整的OT資產清冊，並輔以OT分類體系（Taxonomy）。 OT資產清冊範圍涵蓋組織OT系統與相關軟、硬體，該指引主要說明OT資產擁有者與營運者建置與維護OT資產清冊的流程，包含： 1. 定義清冊範疇與目標（Define Scope and Objectives） 2. 辨識資產及蒐集屬性資料（Identify Assets and Collect Attributes） 3. 建立分類體系（Create a Taxonomy to Categorize Assets） 4. 管理與蒐集資料（Manage and Collect Data） 5. 實現資產全生命週期管理（Implement Life Cycle Management）； 此外透過OT分類體系可幫助區分優先序、管理所有OT資產，有助於風險識別、漏洞管理，以及資安事件應變；有關如何建立OT分類體系，該指引亦提供流程建議如： 1. 根據功能及關鍵性執行資產分類（Classify Assets） 2. 對資產功能類型與其通訊路徑進行分類（Categorize (Organize) Assets and their Communications Pathways） 3. 建構體系架構與互動關係（Organize Structure and Relationships） 4. 驗證資產清冊資料準確度與圖像化（Validate and Visualize） 5. 定期檢查並更新（Periodically Review and Update） 該指引認為，建置OT資產清冊並輔以OT分類體系對期望建立現代化防禦架構的擁有者與營運者而言至關重要。透過上述作為，資產擁有者與營運者得以識別其環境中應加以防護及管控的關鍵資產，並據以調整防禦架構，建構相應的資安防禦措施，以降低資安事件對組織任務（Mission）與服務持續性（Service Continuity）的風險與影響。該指引亦強調關鍵基礎設施之OT與IT（資訊技術）部門間之跨部門協作，並鼓勵各產業組織參考指引步驟落實OT資產盤點與分類，以提升整體關鍵基礎設施資安韌性。
美國專利商標局更新專利標的適格性暫行準則2015年7月30日美國專利商標局大幅更新其於2014年12月所公布的專利標的適格性（patent subject matter eligibility）暫行準則。這次的更新主要是將各界對於2014年12月版暫行準則的意見納入，並包括了幾項新的適格性與不具適格性申請專利範圍的舉例。儘管有評論指出，美國專利商標局也正研議針對生物技術舉例，但此次所舉之例主要針對抽象概念而非生物技術發明。 這些舉例係對各種技術提供其他適格的申請專利範圍，以及適用最高法院與聯邦巡迴法院判斷具有其他元件的申請專利範圍是否與法定不予專利標的顯著不同的示例分析。這些例子與在審查人員的教育訓練資料中所載的判例法之判決先例，都將用於協助審查人員在評估申請專利範圍元件（claim element）的專利適格性上能夠彼此一致。 在更新的暫行準則的第三部份中，美國專利商標局為認定抽象概念提供了進一步資訊，其係有關最高法院及聯邦巡迴上訴法院對於抽象概念適格性判定的司法見解，包括人類活動的特定方法、基本經濟行為、概念本身及數學關係式/公式。 在更新的暫行準則的第五部分中，美國專利商標局解釋說，適格性的初步證據要求審查人員明確清楚地解釋為什麼無法對所提出的專利申請專利範圍授予專利（unpatentable），以便專利申請人獲得足夠的通知並可以有效地作出回應。 對於專利適格性，審查人有義務清楚地闡明所提出的專利申請不具有適格性的理由或原因，例如藉由提供判定申請專利範圍中所敘述的法定不予專利（judicial exception）與為什麼它被認定為例外的理由，以及在申請專利範圍中識別其他元件（additional element）的理由（若有的話），及解釋為何未與法定不予專利標的顯著不同。這裡由可以依據在該技術領域之人一般可得之知識、判例法之先例、申請人所揭露之資訊或證據。 美國專利商標辦公室表示，本次暫行準則歡迎各界給予意見，並至2015年10月28日止。
美國專利商標局結束專利申請審查後試行程序美國專利商標局(United States Patent and Trademark Office, USPTO)於2017年1月12日宣布其不再依其審查後試行程序(Post-Prosecution Pilot Program, P3 Program)受理新的案件。該程序係用以使發明人在專利申請程序受到駁回以後得提出更多回饋意見，以期減少上訴至專利審判暨上訴委員會(Patent Trial and Appeal Board, PTAB)之數量。 該程序係在2016年7月11日公布施行，在該程序中，申請人在最終駁回做成後兩個月內得請求召開聽證；申請人得對審查員進行20分鐘內之口頭簡報。簡報進行完畢以後，申請人即被排除於會議之外，審查委員之裁決將會以書面之形式通知申請人。 在P3程序創設以前，專利申請被駁回的發明人得採取上訴前先期審查會議試行計畫(Pre-Appeal Brief Conference Pilot Program)或是最終審議後試行程序2.0(After Final Consideration Pilot 2.0, AFCP2.0)的方式提出明顯錯誤的爭執或是申請內容的修改，但這兩種申訴方式並無法讓申請人取得直接向專利審查員進行簡報的機會。 在2016年7月11日公布本項試行程序時，USPTO即宣布本項計畫試行時間直到2017年1月12日，或是USPTO受理1600位合格申請為止，在本計畫按照預定時程結束後，USPTO表示將會依公眾回饋意見以及試行程序的結果來決定未來是否會施行類似於本計畫之措施。
歐盟執委會提出「具可信度之人工智慧倫理指引」歐盟執委會人工智慧高級專家小組（High-Level Expert Group on Artificial Intelligence）於2019年4月8日公布「具可信度之人工智慧倫理指引」（Ethics Guidelines For Trustworthy AI）。該指引首先指出，具可信度之人工智慧需具備三個關鍵特徵：（1）合法（Lawful）：應遵守所有適用於人工智慧之法規；（2）合乎倫理（Ethical）：確保人工智慧符合倫理原則與價值；（3）健全（Robust）：自技術與社會層面觀之，避免人工智慧於無意間造成傷害。 該指引並進一步指出人工智慧應遵守以下四項倫理原則： (1) 尊重人類之自主權（Respect for Human Autonomy）：歐盟之核心價值在於尊重人類之自由與自主，與人工智慧系統互動之個人，仍應享有充分且有效之自我決定空間。因此，人工智慧之運用，不應脅迫、欺騙或操縱人類，人工智慧應被設計為輔助與增強人類之社會文化技能與認知。 (2) 避免傷害（Prevention of Harm）：人工智慧不應對人類造成不利之影響，亦不應加劇既有的衝突或傷害。人工智慧之系統運行環境應具備安全性，技術上則應健全，且確保不會被惡意濫用。此外，弱勢族群應於人工智慧運用中受到更多關注，並被視為服務對象。 (3) 公平（Fairness）：人工智慧系統之開發、布建與利用，必須具備公平性。除了透過實質承諾與規範，進行平等與公正之利益與成本分配外，亦須透過救濟程序確保個人或特定族群不受到歧視與偏見之侵害，並可對人工智慧之自動化決策結果提出質疑，且獲得有效之補救。 (4) 可解釋性（Explicability）：人工智慧應盡量避免黑箱（Black Box）決策，其系統處理程序須公開透明，並盡可能使相關決策結果具備可解釋性，分析特定訊息可能導致之決策結果，此外亦需具備可溯性且可接受審核。