美國和歐盟合作推動統一優良臨床試驗規範
美國聯邦食品藥物管理局(U.S. Food and Drug Administration)和歐洲醫藥局(European Medicines Agency)在2009年7月31日共同公佈了一項名為優良臨床試驗行動(Good Clinical Practices Initiative)的合作計畫，期能藉由該計畫，使得不論是在美國或歐盟，所有臨床試驗之執行，都有遵守相同且適當的規範。
在醫藥品上市申請的實務中，因為大部份的醫藥品都會企圖向廣大的歐美市場扣關，同樣的臨床試驗通常也會分別提交到兩地的醫藥品上市許可申請程序中。故若兩地主管機關可以合作訂出統一的優良臨床試驗規範，則可避免因重複審查所造成的資源浪費，申請者也可以因為統一的規範而加速其在兩地審查的程序，且在跨國資訊交流整合下，也可為臨床試驗研究的參與者提供更好的安全基礎。
此次美國聯邦食品藥物管理局，和歐洲醫藥局合作之優良臨床試驗行動的幾個主要目標如下： 一、定期交換有關優良臨床試驗之實務操作資訊：交換的資訊包括(1)彼此的優良臨床試驗(Good Clinical Practices, GCP)查核計畫，以了解有那些臨床試驗或地點是對方會去查核的，就不需要重覆查核；(2)彼此受理的上市申請案件中，有關GCP的如科學上的建議或上市申請的結果等；以及(3)彼此執行GCP查核之結果。二、共同執行優良臨床試驗審查：藉此了解對方之GCP查核程序，並進而信賴彼此之程序，也藉由共同執行時之交流，提昇彼此查核之技巧，及精進查核之程序。 三、合作增進優良臨床試驗規範：藉由對彼此GCP相關法規、指導原則、和政策等的交流及了解，找出現有規範中可予以改進之處，以增進臨床試驗研究的品質。
自2009年9月1日起，此項合作行動將首先開始一個為期18個月的先期行動，在此先期行動結束後，兩主管機關將會共同發布一份包含其整體行動計畫，及雙方就各自既有法規或程序應予以調整部分。
美國交通部（U.S. Department of Transportation, DOT）於2026年8月26日發布「美國交通部人工智慧政策」（U.S. Department of Transportation Artificial Intelligence (AI) Policy），規範所屬人員於部內資訊系統使用AI之行為，並自簽署日起生效。該政策採取「適當時即使用AI」（Use AI when appropriate）之預設立場，在合法範圍內盡可能允許AI應用，並強調以人為本。該政策亦適用於既有AI應用，各所屬機關應於六個月內向首席資料暨AI長（Chief Data and Artificial Intelligence Officer, CDAIO，以下簡稱AI長）提報清單。惟國家安全系統、運用AI進行之基礎及應用研究（以開發機關自用AI為目的者除外），以及受監管或受補助對象使用或開發之AI，不在適用範圍內。 政策重點包括兩大面向。首先，在AI生命週期實務方面，各機關應於設計、開發、部署、監測與評估、處置或移轉等五階段納入人為監督；AI產出如用於部內最終行政文件，須經具資格且負責之人員審查驗證。此外，生成式AI之提示詞與產出僅保留7日，期滿自動刪除；AI工具亦非核定之紀錄保存系統，相關紀錄應移轉至指定系統保存。 其次，在AI風險管理方面，監督強度依使用頻率、持續性及影響程度調整，並透過公開之AI使用案例清單（AI Use Case Inventory）揭露應用情形。政策另明定AI長、資安長（Chief Information Security Officer, CISO）及機關隱私保護高階主管（Senior Agency Official for Privacy, SAOP）等職責分工，新增或具高影響之AI使用案例，均須由AI長會同隱私保護高階主管、法務單位（Office of General Counsel, OGC）、資安長及所屬機關審核。各機關如有充分業務理由，得就特定使用案例申請豁免管理，並提出理由、已採取之管理措施、豁免期間及符合本政策之期程，由AI長以書面決定。
歐洲人權法院認定義大利稅務機關對銀行用戶資料存取享過大且欠缺有效司法或獨立監督之裁量權，違反ECHR歐洲人權法院（European Court of Human Rights，簡稱ECtHR）於2026年1月8日就Ferrieri and Bonassisa v. Italy一案作成判決，認定義大利稅務機關儘管為稅務稽查目的享有查閱當事人銀行資料，但相關授權規定賦予了政府查閱措施之範圍與條件的絕對裁量權，缺乏避免恣意裁量之程序保障，違反歐洲人權公約（European Convention on Human Rights, ECHR）對隱私權之保障。 本案起源於申訴人接獲其銀行通知，表示接獲稅務機關要求，須提供特定時間段內與申訴人相關或可追溯至申訴人之銀行帳戶、交易紀錄及其他金融活動之資料。銀行並表示將配合稅務機關之要求。 申訴人不服，主張法律及相關規定未就請求銀行提供資料的情形或條件進行足夠細緻的規定，亦未就稅務機關行使調閱權設計有效的事前及事後控制程序，從而賦予稅務機關不受約束的裁量空間。 義大利稅務機關則回應，為履行其「核查納稅人提交的申報資料及繳納款項，偵測任何遺漏事項，並據此進行應繳稅款的核定與徵收」職權，法律賦予其要求銀行提供納稅人的相關資料之權限。 法院強調，凡涉及人權的政府措施，均必須保障個人免受任意干預，並接受在獨立機構進行前進行的某種對抗性程序審查，以適時審核決策依據及相關證據，始符合法治之要求。在本案中，法院認為，若義大利稅務機關發布行政規則，能補充並進一步界定了銀行資料之調閱事由及權限，且對執行單位具有拘束力，相關規定應能符合法治之要求。 但法院發現，在事前的內部授權流程中，執行單位可以不附理由地提出調閱申請，不須就前述行政規則例示之調閱事由，如「稅務申報存在異常」等情形提供證據。 法院也發現，申訴人也無法在事後針對調閱決定透過法院獲得有效救濟。一方面，若申訴人依附於稅務評定書（tax assessment notice）向稅務法庭就調閱行為進行爭執，由於根據義大利判決先例，調閱缺乏授權或授權理由不足，不足以構成撤銷稅務評定書的正當理由，調閱行為之合法性本身可能因此被視為訴訟上不相關的爭議，在訴訟過程中並不受到審查。另一方面，即便直接針對向民事法院請求救濟，在調閱決定可不附理由之情形下，也難以想像法院如何進行審查。 因此，法院判決最後認為，義大利法律框架賦予了稅務機關不受約束的調閱裁量權，違反ECHR第8條對隱私權之保障。
日本發布創新治理報告書，主張強化企業等對法規範形成的實質參與日本經濟產業省於2020年7月13日發布「創新治理：實現Society5.0的法規與結構設計（GOVERNANCE INNOVATION: Society5.0の実現に向けた法とアーキテクチャのリ・デザイン）」報告書。其作成背景係依據日本在去（2019）年G20峰會時，基於大阪框架（大阪トラック、Osaka Track）下的「可資信任的資料自由流通機制（Data Free Flow with Trust（DFFT））願景，所提出的創新治理目標。該目標指出，過往的治理模式主要依靠法律規範，但明顯已追趕不及數位化與創新的快速步伐，致生新型態風險無法獲得有效控管、法律可能阻礙創新等問題，因而有必要革新治理模式，以掃除創新活動的障礙。基此，就上述創新治理模式的必要性與方式，日本召集國內外法律、經濟、科技、經濟等各界專家徵求意見進行討論，彙整後作成本報告書。 本報告書主張，應擺脫法規範的設計、法遵與執行，均由國家主導的傳統模式，建立提高企業參與規範擬定與實施程度的治理型態。具體主要包含以下作法： （1）法規範制定層面：規範之制定方向，改以作成價值決定的目的導向為主。至於細節性的行為義務，包含企業如何在數位化的虛擬場域內，透過程式語言等途徑落實上述法目的，則應由該些企業、以及在虛擬場域活動的社群或個人等利害關係人共同參與擬定相關的指引或標準。 （2）法遵層面：如上（1）所述，未來法規範制定將轉為形塑價值與目的為主，不會明確訂定企業的行為義務，而交由企業來擬訂。企業所制定之行為規範能否達成法規範目的，則須仰賴企業主動揭露其法遵方法，供外界檢視。因此，除企業應採用創新手法達成法目的、並對內落實法遵事項的說明外，應運用各種內外部查核機制來控管風險。同時，應著手研發相關技術或措施，讓利害關係人得取用企業之即時資料，以隨時確認企業所採取方法有無達成法遵，實現有效監督。 （3）執法層面：政府應以企業之行為對社會產生影響的程度，作為執法標準。若遭遇AI參與決策而衍生的事故，不應歸責於個人，而應建立獎勵機制，鼓勵企業積極協助究明事故原因。另一方面，亦應推動訴訟與訴訟外紛爭解決機制的線上化（Online Dispute Resolution, ODR），例如共享經濟平台服務的認證機制與標準、就電商平台上發生的小額消費糾紛由平台透過公告罰則等方式抑止與處理糾紛。
世界經濟論壇發布《人工智慧公平性和包容性藍圖》白皮書世界經濟論壇（World Economic Forum, WEF）於2022年6月29日發布《人工智慧公平性和包容性藍圖》白皮書（A Blueprint for Equity and Inclusion in Artificial Intelligence），說明在AI開發生命週期和治理生態系統中，應該如何改善公平性和強化包容性。根據全球未來人類AI理事會（Global Future Council on Artificial Intelligence for Humanity）指出，目前AI生命週期應分為兩個部分，一是管理AI使用，二是設計、開發、部署AI以滿足利益相關者需求。 包容性AI不僅是考量技術發展中之公平性與包容性，而是需整體考量並建立包容的AI生態系統，包括（1）包容性AI基礎設施（例如運算能力、資料儲存、網路），鼓勵更多技術或非技術的人員有能力參與到AI相關工作中；（2）建立AI素養、教育及意識，例如從小開始開啟AI相關課程，讓孩子從小即可以從父母的工作、家庭、學校，甚至玩具中學習AI系統對資料和隱私的影響並進行思考，盡可能讓使其互動的人都了解AI之基礎知識，並能夠認識其可能帶來的風險與機會；（3）公平的工作環境，未來各行各業需要越來越多多元化人才，企業需拓寬與AI相關之職位，例如讓非傳統背景人員接受交叉培訓、公私協力建立夥伴關係、提高員工職場歸屬感。 在設計包容性方面，必須考慮不同利益相關者之需求，並從設計者、開發者、監督機關等不同角度觀察。本報告將包容性AI開發及治理整個生命週期分為6個不同階段，期望在生命週期中的每個階段皆考量公平性與包容性： 1.了解問題並確定AI解決方案：釐清為何需要部署AI，並設定希望改善的目標變量（target variable），並透過制定包容性社會參與框架或行為準則，盡可能實現包容性社會參與（特別是代表性不足或受保護的族群）。 2.包容性模型設計：設計時需考慮社會和受影響的利益相關者，並多方考量各種設計決策及運用在不同情況時之公平性、健全性、全面性、可解釋性、準確性及透明度等。 3.包容性資料蒐集：透過設計健全的治理及隱私，確定更具包容性的資料蒐集路徑，以確保所建立之模型能適用到整體社會。 4.公平和包容的模型開發及測試：除多元化開發團隊及資料代表性，組織也應引進不同利益相關者進行迭代開發與測試，並招募測試組進行測試與部署，以確保測試人群能夠代表整體人類。且模型可能隨著時間發展而有變化，需以多元化指標評估與調整。 5.公平地部署受信任的AI系統，並監控社會影響：部署AI系統後仍應持續監控，並持續評估可能出現新的利益相關者或使用者，以降低因環境變化而可能產生的危害。 6.不斷循環發展的生命週期：不應以傳統重複循環過程看待AI生命週期，而是以流動、展開及演變的態度，隨時評估及調整，以因應新的挑戰及需求，透過定期紀錄及審查，隨時重塑包容性AI生態系統。 綜上，本報告以包容性AI生態系統及生命週期概念，期望透過基礎設施、教育與培訓、公平的工作環境等，以因應未來無所不在的AI社會與生活，建立公司、政府、教育機構可以遵循的方向。