歐盟議會對於電信改革法案並無達成任何協議
2009年05月06日歐盟議會對於大幅度改革之電信法審議並未通過，議會各會員對於創設一強而有力的電信管制體有共識，惟包裹立法中有一條款對「公民之接近網路權」干涉甚鉅，而引發疑慮。
歐盟電信法改革法案乃採取「包裹式立法」，該改革法案主要著重在科技的進步與高速網路接取的迅速成長。歐盟議會支持其他的改革，包括創設一歐盟電信管制體，賦予其權力以監督電信單一市場；分配電信頻譜予新興行動科技以及促進公民線上資訊保護的隱私權。
然而，針對人民接近使用網路權的限制範圍，卻無法達成協議，導致整個電信包裹立法仍在捷克的議會主席與議會代表之間繼續尋求妥協之道。
如果人民被發現正下載非法的著作物時，法國與英國代表則主張欲擁有較大的權限，以限制人民的接近網路使用權（此乃因其內國法已有針對下載盜版著作的處罰性規定）。其他會員國則採取較為寬容的態度，認為此涉及人民隱私範圍之保護、行為自由、表意自由與資訊接近權，應更審慎為之。
縱使該包裹立法並未被全部支持，一些觀察家認為大部分的改革條款應會通過。然而議會代表與電信委員會對此則未表達肯定之意。有意者認為：若此改革法案繼續維持包裹立法架構，恐將導致整個法案因此延宕，若能針對共識部份先行通過，似乎較能達成有效率的管制措施。
2014年2月12日，美國發表「網路安全框架(Cybersecurity Framework)」，該框架係由美國政府、企業及民間機構花費一年的時間共同發展而成，其蒐集了全球現有的標準、指引與最佳實務作法，最後由國家標準技術局（National Institute of Standard and Technology, NIST）彙整後所提出。 本框架主要可分成三大部份： 1.框架核心（Framework Core） 框架核心包括辨識(Identify)、保護( Protect)、偵測( Detect)、應變( Respond)、與復原( Recover)等五項功能。這五項功能組成網路安全管理的生命週期，藉由這五項功能的要求項目與參考資訊的搭配運用，可使組織順利進行網路安全管理。 2. 框架實作等級（Framework Implementation Tiers） 共分成局部（Partial）、風險知悉（Risk Informed）、可重複實施（Repeatable）、合適（Adaptive）四個等級。組織可以透過對風險管理流程、整合風險管理計畫以及外部參與等三個面向的觀察，瞭解組織目前的安全防護等級。 3. 框架側寫（Framework Profile） 框架側寫係組織依照本框架實際操作後所產出的結果，可以協助組織依據其企業需求、風險容忍度，決定資源配置的優先順序，進一步調整其網路安全活動。 此一安全框架旨在提供整體規劃藍圖予尚未建立網路安全架構的組織參考，而針對已有建立網路安全架構者，該框架並未意圖取代組織原先的風險管理程序和網路安全計畫，而係希望協助公、私部門改善資通訊科技和工業控制系統風險管理的能力。
歐盟執委會發布歐洲資料戰略歐盟執委會於今（2020）年2月19日發布「歐洲資料戰略」（A European strategy for data），宣示繼前一期「歐洲數位單一市場」戰略的基礎下，將於新一期戰略建立一個真正的歐洲資料空間及資料單一市場，以解鎖尚未被利用的個人資料及非個人資料，使資料能夠在歐盟內部、跨部門和跨領域自由流動，並使所有公部門、公民，或新創、中小、大企業都可存取資料及利用。 本戰略就此提出四大戰略行動，重點如下： 1、資料存取（Data Access）和利用的跨部門治理框架 （1）2020年第四季提出「共同歐洲資料空間」（common European data spaces）的治理立法框架：A.加強共同資料空間及其他跨公私部門資料利用方式的治理機制；B.於GDPR基礎下，基於科學研究目的利用敏感個資時，能較容易決定可以由誰如何利用哪些資料；以及使個人更容易同意其個資的公益目的利用。 （2）2021年第一季通過開放資料指令（Directive (EU) 2019/1024）的高價值資料集「施行細則/執行法」（implementing acts）。 （3）2021年提出《資料法》（Data Act）草案促進企業對政府的資料共享；以及解決現今企業間資料共享常遇到的障礙，例如多方合作建置資料時（如物聯網），釐清各方的資料使用權限及各自的法律責任。 2、推動方式：投資歐洲資料空間重大項目，以加強歐洲處理和使用資料的基礎設施及能力、加強資料互通性等。 3、加強個人資料管理：在GDPR第20條的可攜權（portability right）基礎下，於《資料法》賦權個人更能控制自己被政府及企業所掌握的個資，並使個人能自己決定由誰存取和利用。另外，將由數位歐洲計畫開發「個人資料空間」。 4、促進戰略性產業領域及公益領域的共同歐洲資料空間：歐盟執委會將協助建立包含「共同歐洲工業（製造）資料空間」（Common European industrial (manufacturing) data space）在內的9種領域共同歐洲資料空間，本戰略亦於附件介紹各領域的資料共享基礎背景。 另外，雖非戰略主軸，但文件內容及新聞稿皆提及，執委會將於2020年第四季提出《數位服務法》（Digital Services Act），為所有企業進入資料單一市場建立明確的規範、審查現有政策框架、加強線上平台的責任及保護基本權利。 總而言之，本戰略所欲推展的各項行動，將促進公民、企業組織、研究人員和公部門能更輕易的獲得和利用彼此的資料，進而確保歐盟成為資料驅動社會的模範和領導者。
Google與Android 簽訂秘密協議，被控非法壟斷行動搜尋市場美國消費者權益律師事務所Hagens Berman於2014年5月1日向美國加州北區聯邦地方法院（U.S. District Court for the Northern District of California）針對Google提出一項全國性反壟斷的集體訴訟，控告Google運用市場影響力，要求Android行動裝置製造商祕密簽署「行動應用程式散布協議」（Mobile Application Distribution Agreements，以下簡稱MADA），使競爭者難以進入Android手機，阻礙市場競爭，非法壟斷美國網路行動搜尋市場。 MADA原屬於機密文件，因Google與甲骨文（Oracle）的專利訴訟而曝光。該協議規定所有Android行動裝置中必須內建其應用程式，例如Google Search、YouTube、Google Maps、Gmail、Google Play與Google Talk等APP，並把Google Search設為預設搜尋引擎。原告律師Steve Berman表示，「很明顯地，Google能獨占行動搜索市場並非透過良好的搜尋引擎，而是藉由不正當的競爭手段操控市場實現的。並以此抬高Samsung Electronics和HTC手機裝置價格，要求應判賠償金給權益受損的消費者。行動裝置製造商倘若能選擇其他廠商的服務，將能改善行動搜索品質。」 Google則聲明：「任何人都可以在沒有Google的情況下使用Android系統，相對的，也可以在沒有Android系統的情況下使用Google，兩者是可獨立使用的服務。自從Android推出以來，智慧型手機市場競爭愈來愈激烈，讓消費者有更多平價的選擇。」雖然Google並未阻止製造商在Android手機上安裝第三方應用程式，但這份協議明顯已經抑制市場競爭。
美國加州「Asilomar人工智慧原則決議」美國加州議會於2018年9月7日通過Asilomar人工智慧原則決議（23 Asilomar AI Principles, ACR-215），此決議表達加州對於「23條Asilomar人工智慧原則」之支持，以作為產業或學界發展人工智慧、政府制定人工智慧政策之指標，並提供企業開發人工智慧系統時可遵循之原則。依此法案所建立之重要指標如下： （1）於研究原則上，人工智慧之研究應以建立對於人類有利之人工智慧為目標。 （2）於研究資助上，人工智慧之研究資助應著重幾個方向，如：使人工智慧更加健全且可抵抗外界駭客干擾、使人工智慧促進人類福祉同時保留人類價值以及勞動意義、使法律制度可以順應人工智慧之發展。 （3）於科學政策之連結上，人工智慧研究者與政策擬定者間應有具有建設性且健全之資訊交流。 （4）於研究文化上，人工智慧研究者應保持合作、互信、透明之研究文化。 （5）於安全性上，人工智慧研究團隊應避免為了研究競爭而忽略人工智慧應具備之安全性。 （6）人工智慧系統應該於服務期間內皆具備安全性及可檢視性。 （7）人工智慧系統之編寫，應可使外界於其造成社會損失時檢視其出錯原因。 （8）人工智慧系統如應用於司法判斷上，應提供可供專門人員檢視之合理推論過程。 （9）人工智慧所產生之責任，應由設計者以及建造者負擔。 （10）高等人工智慧內在價值觀之設計上，應符合人類社會之價值觀。 （11）高等人工智慧之設計應可與人類之尊嚴、權利、自由以及文化差異相互調和。 （12）對於人工智慧所使用之資料，其人類所有權人享有擷取、更改以及操作之權利。 （13）人工智慧之應用不該限制人類「客觀事實上」或「主觀知覺上」之自由。 （14）人工智慧之技術應盡力滿足越多人之利益。 （15）人工智慧之經濟利益，應為整體人類所合理共享。 （16）人類對於人工智慧之內在目標應享有最終設定權限。 （17）高等人工智慧所帶來或賦予之權力，對於人類社會之基本價值觀應絕對尊重。 （18）人工智慧所產生之自動化武器之軍備競賽應被禁止。 （19）政策上對於人工智慧外來之發展程度，不應預設立場。 （20）高等人工智慧系統之研發，由於對於人類歷史社會將造成重大影響，應予以絕對慎重考量。 （21）人工智慧之運用上，應衡量其潛在風險以及可以對於社會所帶來之利益。 （22）人工智慧可不斷自我循環改善，而可快速增進運作品質，其安全標準應予以嚴格設定。 （23）對於超人工智慧或強人工智慧，應僅為全體人類福祉而發展、設計，不應僅為符合特定國家、組織而設計。