澳洲政府提出網路分級之安全措施
澳洲政府在2009年12月15日對外公佈網路安全（cyber-safety）措施，包含：
1. 強制要求加裝ISP層級之網路分級過濾系統；
2. 給予提供家庭用戶額外過濾系統之ISP業者補貼；
3. 藉由澳洲通訊及媒體局(Australian Communications and Media Authority)及其他單位所建立之網路安全計畫，推動網路安全之教育和認知。
澳洲主管機關欲修法對於未依規定做出分級之網站及遭檢舉者，將會列入黑名單，封鎖其網路連線。並要求所有ISP業者必須封鎖所有含有不當內容（Refused Classification-rated material）之國外伺服器（servers），所謂內容不當包含，兒童性虐待、獸交、強制性交在內之性暴力、和過度詳細之犯罪行為或毒品使用。
該項立法若通過，澳洲將會成為民主國家中網路管制最嚴格之國家。
提出該法案之議員表示：「網路安全沒有萬無一失之保護方式，但是對於所有澳洲人，特別是孩童來說，遠離這些內容，是非常重要的。」
網路權益團體「澳洲電子先鋒」（Electronic Frontiers Australia）則質疑，「政府明知這樣的措施並無法幫助孩童，也不能幫助取締禁止該等內容。」其他網路使用者及情色網站業者，亦認為執法難以落實，部分合法網站可能反被封鎖，網路連線速度也可能受到影響。且網友常使用的點對點傳輸（P2P）或透過聊天室傳送檔案，均不在法案管制可及之處等。
美國白宮科技政策辦公室（Science and Technology Policy, OSTP）在2020年1月6日公布了「人工智慧應用監管指南（Guidance for Regulation of Artificial Intelligence Applications）」，提出人工智慧（AI）監管的十項原則，此份指南以聯邦機構備忘錄（Memorandum for the Heads of Executive Departments and Agencies）的形式呈現，要求政府機關未來在起草AI監管相關法案時，必須遵守這些原則。此舉是根據美國總統川普在去（2019）年所簽署的行政命令「美國AI倡議」（American AI Initiative）所啟動的AI國家戰略之一，旨在防止過度監管，以免扼殺AI創新發展，並且提倡「可信賴AI」。 這十項原則分別為：公眾對AI的信任；公眾參與；科學誠信與資訊品質；風險評估與管理；效益與成本分析；靈活性；公平與非歧視；揭露與透明；安全保障；跨部門協調。旨在實現三個目標： 一、增加公眾參與：政府機關在AI規範制定過程中，應提供公眾參與之機會。 二、限制監管範圍：任何AI監管法規實施前，應進行成本效益分析，且機關間應溝通合作，建立靈活的監管框架，避免重複規範導致限制監管範圍擴大。 三、推廣可信賴的AI：應考慮公平性、非歧視性、透明性、安全性之要求，促進可信賴的AI。 這份指南在發佈後有60天公開評論期，之後將正式公布實施。白宮表示，這是全球第一份AI監管指南，以確保自由、人權、民主等價值。
歐盟執委會（EC）因根據社群網站使用者的政治觀點投放精準廣告，遭歐盟資料保護監督機關（EDPS）訓誡歐盟資料保護監督機關（European Data Protection Supervisor, EDPS）於2024年12月13日，就歐洲數位權利中心（Noyb - The European Center for Digital Rights，下稱noyb）之申訴做成決定，認定歐盟執委會（European Commission, EC）於社群媒體上依據使用者的政治傾向投放精準廣告，違反歐盟機構資料保護規則（Data Protection Regulation for EU institutions, bodies, offices and agencies, EUDPR），對EC作成訓誡處分。 本案背景事實：EC在2023年9月15日至28日間，於社群網站X上投放了精準廣告，旨在向公眾傳達EC當時正在推動的兒少性剝削防治法（Child Sexual Abuse Regulation, CSAR）草案。該草案本身亦因涉及對數位通訊服務的管制而引發了隱私爭議。EC委託X依照其制定的受眾方針進行廣告投放，該投放方針定義了某些包含和排除關鍵字，和排除了與政治利益相關的帳戶。該政策顯示，包含的關鍵字多與「親歐盟」的立場與情緒相關，包含特定政黨如荷蘭自由民主人民黨（Dutch VVD）；而排除的關鍵字則多與「疑歐論」的立場與情緒相關，如Viktor Orban。X並透過關鍵字定位和相似（look-alike）策略，根據關鍵字和與代表資料（proxy data）相比較下顯示出的相似性，篩選成年荷蘭公民進行精準廣告投放。 Noyb認為此類廣告投放操作已經涉及EUDPR第10條第1項的特種個資（政治立場），在同條第2項之許可性條件未獲滿足之情況下，已構成EUDPR第4條第1項(a)的合法性原則的違反。EC則主張其並未利用X使用者的個人資料，也未打算處理特種個資，只是使用X的服務。EC還主張，為了傳達立法草案，並基於EC依歐盟條約（Treaty of EU, TEU）的提案權，其行為也應該被認為是出於EUDPR第5條第1項(a)的公共利益，具備合法基礎。 EDPS經過調查後，認定： 1.EC透過委託投放廣告和制定受眾方針，決定了資料處理的目的（purpose determination），在此範圍內，也應被認為是資料控制者。 2.社群媒體供應商透過比較和關鍵字分析將使用者歸類為具有某些宗教、哲學或政治信仰，亦屬處理了使用者的特種個資。 3.雖然當事人若屬主動公開特種個資，會滿足EUDPR第10條第2項(e)的許可性條件，但依照歐盟法院判決先例，僅點讚某些貼文不當然等於當事人主動公開其這類動態個人活動資料，且即便當事人使用公開帳戶可能滿足許可性條件，該資料之處理仍須具備合法性基礎。 4.TEU中有關提案權之規定本質上非常籠統，難認包含EC的宣傳活動。因此EC進行的資料處理其實並不符合EUDPR第5條所謂的有明確法律依據要求，從而，難認具備執行符合公共利益的任務之合法基礎。 5.最後，雖然EDPS認為EC違反EUDPR，但也同時認為，廣告已經結束，並無罰款的必要，因此僅對EC做成訓誡處分。
世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件，期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧世界衛生組織（World Health Organization, WHO）於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」（Regulatory considerations on artificial intelligence for health）文件，旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧，發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素： （1）文件化與透明度（Documentation and transparency） 開發者應預先規範（pre-specifying）以及明確記錄人工智慧系統（以下簡稱AI系統）之預期醫療目的與開發過程，如AI系統所欲解決之問題，以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項，並建議以基於風險之方法（Risk-based approach），根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 （2）風險管理與AI系統開發生命週期方法（Risk management and AI systems development lifecycle approaches） 開發者應在AI系統生命之所有階段，考慮整體產品生命週期方法（total product lifecycle approach），包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外，須考慮採用風險管理方法（risk management approach）來解決與AI系統相關之風險，如網路安全威脅與漏洞（vulnerabilities）、擬合不足（underfitting）、演算法偏差等。 （3）預期用途、分析及臨床確效（Intended use, and analytical and clinical validation） 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄，將用於建構AI系統之訓練資料集組成（training dataset composition）之詳細資訊（包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等）提供給使用者。此外，可考慮透過一獨立資料集（independent dataset）之外部分析確效（external analytical validation），展示訓練與測試資料以外之效能，並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後，於AI系統之上市後監督與市場監督階段，可考慮進行一段期間密集之部署後監督（post-deployment monitoring）。 （4）資料品質（Data quality） 開發者應確認可用資料（available data）之品質，是否已足以支援AI系統之開發，且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估（pre-release evaluations），以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題，且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險，並繼續努力創建資料生態系統，以促進優質資料來源之共享。 （5）隱私與資料保護（Privacy and data protection） 開發者於AI系統之設計與部署過程中，應考慮隱私與資料保護問題，並留意不同法規之適用範圍及差異，且於開發過程之早期，開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規，並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 （6）參與及協作（Engagement and collaboration） 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間，需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台，以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作；為加速人工智慧領域實務作法之進化，透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。
日本公布資料管理框架，促進資料加值應用日本經濟產業省2022年4月8日公布「協調性資料加值運用之資料管理框架-透過確保資料可信度創造資料價值之新路徑」（協調的なデータ利活用に向けたデータマネジメント・フレームワーク～データによる価値創造の信頼性確保に向けた新たなアプローチ），提示確保資料可信度之方法。經濟產業省於2019年7月31日設立「第3層︰網路空間信賴性確保之安全對策檢討工作小組」（『第3層：サイバー空間におけるつながり』の信頼性確保に向けたセキュリティ対策検討タスクフォース」，以下簡稱工作小組），討論確保資料可信度之要件，以利資料在網路空間內自由流通，並藉由資料創造出新的附加價值。 工作小組為確保資料可信度，首先定義資料管理為「將資料屬性依據其所涉之法令或組織規章，以及因蒐集、處理、利用、移轉等活動而改變之過程，視為一個生命週期加以管理」，並認為資料管理會受到屬性（資料性質，如內容、揭露範圍、利用目的、資料管理主體、資料權利者等）、場域（針對資料之特定規範，如各國、地區法令、組織內部規定、組織間契約等）及事件（產生、改變及維持資料屬性之事件，如生產、蒐集、處理、移轉、提供、儲存、刪除）等三大要素影響，並據此建立資料管理模型。 工作小組期待藉由上述三大要素，依序透過讓資料處理流程（事件）處於容易被觀察的狀態、整理所涉及之相關規範（場域），以及判斷資料屬性等步驟，讓利害關係人之間可更容易進行資料共享及資料治理。