歐洲資料保護監督官12月7日發表正式意見，針對歐盟執委會就AFSJ大型資訊技術系統設立作業管理機構之立法計畫，提出隱私保護法律要求
歐洲資料保護監督官(European Data Protection Supervisor, EDPS)於2009年12月7日，針對歐盟執委會(European Commission)近年所提出關於設立歐盟「自由、安全及司法領域」(area of freedom, security and justice, AFSJ)大型資訊技術系統(IT System)作業管理機構之立法計畫，基於個人資料保護之立場提出正式法律意見。如此一立法計畫順利通過，該機構預計將擔負起包括「申根資訊系統」(Schengen Information System, SIS II)、「簽證資訊系統」(Visa Information System, VIS)、「歐洲指紋系統」(European Dactylographic System, Eurodac)及其他歐盟層級之大規模資訊技術系統之作業管理(operational management)任務。
根據EDPS首長Peter Hustinx表示，由於前述各項系統之資料庫中均包含諸如護照內容、簽證及指紋等大量敏感個人資料，因此儘管設立單一之作業管理機構，可以在相當程度上釐清歐盟各部門職責歸屬及準據法適用之問題，但如此一機構欲取得合法性，其活動範圍及相關責任即必須在立法中獲得明確界定，否則即可能產生個人資料濫用(misuse of personal data)及資料庫「功能潛變」(function creep)之風險。而基於此一分析，Hustinx認為目前執委會之機構立法計畫尚未符合個人資料保護要求。
此外，針對後續立法進程，EDPS建議除應確實釐清該管理機構之活動範圍是否包括整體AFSJ，亦或僅限於邊境檢查及難民與移民事務；執委會與該機構之關聯性與責任等重要問題外，是否可在缺乏相關經驗及實證評估下，即直接將所有歐盟層級之大型資訊技術系統與資料庫歸入該機構管轄，顯然亦有商榷餘地。EDPS就此認為，透過立法界定「大型資訊系統」之範圍，並且採取資料庫分次進入該管理機構責任範圍之方式，應係日後執委會可以努力之方向。
Klausner Technologies已結束2007年12月針對蘋果(Apple)與共同合作AT&T公司發起的專利訴訟案，並將專利技術以授權方式予Apple及AT&T。 Klausner Technologies具有視覺語音郵件(visual voice-mail)技術所衍生產品與服務，並在美國及其他國家申請並已獲得多項專利。Klausner Technologies認為Apple 所生產iPhone手機的觸摸屏介面設計，其視覺語音郵件功能，類似像電子郵件收發匣，可呈現所有已接收的語音郵件，並可讓使用者依個人喜好隨意指定郵件的排列順序與瀏覽方式，其功能與Klausner Technologies於2004-2006年間所申請專利技術雷同。故2007年底對Apple與AT&T發出專利訴訟，並請求3億6仟萬美元的賠償與預期未來使用權利金。本案最終在美國德州東區地方法院以和解方式結束，然而和解相關詳情尚未對外公布。 Klausner Technologies於控告Apple與AT&T前，已經與數家公司簽署視覺語音郵件技術授權合約，包括時代華納的AOL與VoIP網路提供商Aonage公司；亦對Comcast，Cablevision及eBay等三家公司提起訴訟，指出其VoIP產品，侵犯Klausner Technologies所申請關語音郵件的專利，並請求賠償與使用權利費用共計3億美元。依路透社報導，eBay已同意接受以授權方式取得語音郵件技術。
歐盟資通安全局公布《提升歐盟軟體安全性》研究報告歐盟資通安全局（European Union Agency for Cybersecurity, ENISA）於2020年4月25日以歐盟網路安全驗證框架（EU cybersecurity certification framework）檢視現行安全軟體開發及維護之方式與標準，並公布《提升歐盟軟體安全性》（Advancing Software Security in the EU）研究報告。歐盟資通安全局後續將以該研究報告協助產品、服務及軟體開發之驗證，並期望能夠成為執行歐盟網路安全驗證框架相關利害關係人之非強制性參考文件之一。 本報告指出由於安全軟體已普遍應用於日常商品與服務當中，但目前針對軟體安全事故並無相對應之安全守則及技術，故為提高軟體安全層級並緩解目前已知之軟體安全威脅，應針對安全軟體開發及維護進行規範並驗證。 報告中除了針對軟體安全提出其應具備之要素、概述現行安全軟體開發方式及標準之缺點外，亦提出若以歐盟網路安全驗證框架針對軟體開發方式進行驗證時可考量之一些實際做法，包括： 已驗證之資訊與通訊科技（Information and Communication Technology, ICT）產品、服務或流程供應商或製造商，針對資料庫之部署及維護，除探討防止資料洩漏之方式外，尚應考量產品、服務或流程驗證過程中，進行資料共享會面臨之安全威脅以及緩解之方式。 應與歐洲標準組織（European Standards Organizations, ESOs）及標準制定組織（Standards Developing Organization, SDOs）合作。 建立一些針對軟體開發、維護及操作準則以補充現有歐盟網路安全驗證方案（EU cybersecurity certification schemes）。 針對現行不一致之軟體開發及維護規範，應考量建立較寬鬆之合規性評估（conformity assessment）標準。 借鏡現有經驗和專業知識，促進歐盟網絡安全驗證框架之適用。
美國OMB發布人工智慧應用監管指南備忘錄草案美國行政管理預算局（United States Office of Management and Budget, OMB）於2020年1月發布「人工智慧應用監管指南（Guidance for Regulation of Artificial Intelligence Applications）」備忘錄草案。該備忘錄草案係基於維護美國人工智慧（AI）領導地位之目的，而依據美國總統川普（Donald John Trump）於2019年2月簽署之「維持美國人工智慧領導地位（Maintaining American Leadership in Artificial Intelligence）─行政命令13859號」，並在啟動美國人工智慧計畫後180天內，經OMB偕同科技政策辦公室（Office of Science and Technology Policy, OSTP）、美國國內政策委員會（United States Domestic Policy Council）與美國國家經濟委員會（National Economic Council）與其他相關機構進行協商，最後再由OMB發布人工智慧應用監管指南備忘錄草案，以徵詢公眾意見。 該備忘錄草案不僅是為了規範新型態AI應用技術，更希望相關的聯邦機構，在制定AI應用產業授權技術、監管與非監管方法上，能採取彈性的制定方向，以避免過度嚴苛的規定，反而阻礙AI應用的創新與科技發展，繼而保護公民自由、隱私權、基本權與自治權等價值。同時，為兼顧AI創新與政策之平衡，應以十大管理原則為規範制定之依據，十大管理原則分別為： 培養AI公眾信任（Public Trust in AI）； 公眾參與（Public Participation）； 科學研究倫理與資訊品質（Scientific Integrity and Information Quality）； AI風險評估與管理（Risk Assessment and Management）； 獲益與成本原則（Benefits and Costs）； 彈性原則（Flexibility）； 公平與反歧視（Fairness and Non-Discrimination）； AI應用之揭露與透明化（Disclosure and Transparency）； AI系統防護與措施安全性（Safety and Security）； 機構間之相互協調（Interagency Coordination）。 此外，為減少AI應用之阻礙，機構制定AI規則時，應採取降低AI技術障礙的方法，例如透過聯邦資料與模型方法來發展AI研發（Federal Data and Models for AI R&D）、公眾溝通（Communication to the Public）、自發性共識標準（Voluntary Consensus Standards）之制定及符合性評鑑（Conformity Assessment）活動，或國際監管合作（International Regulatory Cooperation）等，以創造一個接納並利於AI運作的環境。
新加坡金融管理局（MAS）發布「人工智慧風險管理工具包」新加坡金融管理局（MAS）於 2023 年中旬啟動「MindForge 計畫」，旨在協助金融機構強化其人工智慧（AI）風險管理能力。該計畫於2026年3月20日完成第二階段，並發布由MAS聯合24家領先銀行、保險公司與資本市場公司等產業夥伴共同開發的「人工智慧風險管理工具包」。該工具包內含「AI風險管理營運手冊」（下稱「營運手冊」）與「AI風險管理實施案例」（下稱「實施案例」），提供實務資源以管理涵蓋「傳統AI」、「生成式AI」及「新興代理型AI」技術的相關風險，確保產業能安全且負責任的導入AI。「營運手冊」依據MAS的監理期望，將AI 風險管理框架分為四大核心：一、範圍與監管：建立AI治理框架並釐清AI監督的角色與責任。二、AI風險管理：透過組織的系統、政策與程序，識別AI應用情境，進行風險重大性評估，並建立AI盤點清單。三、AI生命週期管理：實施AI應用完整生命週期的控制措施。四、促成因素：發展組織能力、基礎設施與資源，以確保能持續支持負責任的AI應用。「實施案例」則收錄如星展銀行（DBS）及瑞士寶盛（Julius Baer）等機構的AI風險管理實務。未來，MAS 將於「BuildFin.ai」倡議下成立專責小組，持續開發建構管理新興技術風險的框架。 相較於新加坡著重建立全方位治理架構，資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心（下稱「資策會科法所創智中心」）於同年 2 月發布之「金融業人工智慧（AI）風險管理實務指引」，則更強調將風險控管「整合」至既有流程中，透過與業務流程的結合實踐韌性管理。該指引奠基於「人工智慧基本法」，並進一步連結「台灣智慧財產管理規範（TIPS）」驗證角度，協助機構精準掌握應用情境並具體化風險。透過將管控機制立基於資安、資訊及智財三大支柱，降低法遵成本與業務衝擊，並藉由分階段與分級管理，引導金融機構從核心防護逐步深化管控機制。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）