網路中立管轄權屬誰？FCC尋求法院支持
美國聯邦上訴法院哥倫比亞巡迴分院（US Court of Appeals for the District of Columbia Circuit）於2010年1月12日，針對網路中立議題召開口頭辯論聽證會。該案上訴人為美國目前電視及網路服務市佔率最高的Comcast所提出，系爭案由為聯邦通信委員會（Federal Communication Commission, FCC）於2008年禁止網路服務提供者（Internet Services Provider, ISP）限制其用戶使用BitTorrent。
BitTorrent為一種常見的點對點傳輸程式，多用以線上檔案分享。該公司認為，FCC並沒有足夠的權力要求其不分用戶等級，全部提供毫無限制的服務；而FCC卻從保護消費者及網路應開放自由進入的角度辯述，從而使FCC是否有權力規範網路中立（Internet Neutrality）之議題邁入更激烈的討論。
所謂「網路中立」，意指網路服務提供者不得因傳送或下載資訊種類差異而提供不平等的流量服務。早在2005年，FCC即有一套管制網路服務提供者侵害網路中立的審查標準，但該標準並非為一體適用的法律位階，而FCC是否得依職權制定網路中立的規範，一直以來亦有所爭議，是故此次其與Comcast對簿公堂，FCC最終目的即是在尋求法院之見解，希冀獲得聯邦法院的支持而使其立法行動名正言順。
對此，聯邦最高法院原則上認同FCC以往對於「資訊服務」的見解，亦即，由於傳統電信服務往往與重大基礎建設相關，尤其是網路開放接取的相關規定，FCC應提高其管制密度；而屬低度管制的資訊服務（Lightly Regulated Information Service）則不應與電信服務有相同的對待；是故Comcast據認在網路中立尚未有明確權責規劃前，FCC實無權插手管控Comcast所提供之資訊服務。此外，該公司亦提出，類似BitTorrent的點對點傳輸應用程式往往用於大量檔案的交換，無限制地提供所有用戶使用，不但造成整體網路服務效能下降，由於傳輸的內容往往為影音檔案，亦間接侵害了Comcast本身的電視業務。
對此，雙方目前仍各執一詞，由於案件目前尚在上訴法院審理，FCC此次投石問路的策略是否成功還在未定之天，但可以確定的是，不論法院的見解為何，網路中立的爭議恐將持續發酵，並對後續網路服務提供之發展產生一定影響。
美國聯邦運輸部（US Department of Transportation）於2021年1月11日發布「自駕車全面性計畫（Automated Vehicles Comprehensive Plan, AVCP）」，建立了交通部促進合作、透明性與管制環境現代化，並將自動駕駛系統（Automated Driving Systems）安全整合入交通系統之策略。基於過去「自駕車政策4.0」建立之原則上，自駕車全面性計畫定義了三個目標以達成其願景： 促進合作與透明性：交通部將會促進其合作單位與利益相關人可取得清楚且可靠之資訊，包含自駕系統的能力與限制。 使管制環境現代化：交通部將會現代化相關規範並移除對創新車輛設計、特性與運作模組之不必要障礙，並發展專注於安全性之框架與工作以評估自駕車技術的安全表現。 運輸系統之整備：交通部將會與利害相關人合作實施安全的評估與整合自駕系統於運輸系統之基礎研究與行動，並促進安全性、效率與可取得性。 政策文件中也就相關目標提出了關鍵目的以及行動，包含先前交通部所提出的「自駕系統安全性框架（Framework for Automated Driving System Safety）」草案，將透過建立框架定義、評估並提供自駕系統的安全性需求，並同時保留創新發展之彈性；另外此政策文件也提出了如何將自駕系統融合現有技術應用之實際案例。交通部將會定期的檢視相關行動與計畫，以反應技術與產業發展，並減少重複性之行動，並將資源投注於重要領域。
法國高等教育暨研究部宣布額外投資新創企業培育計畫，強化產業競爭力與發展深度技術為強化產業競爭力與發展深度技術，法國高等教育暨研究部（Ministère de l'enseignement supérieur et de la recherche）於2023年1月9日宣布將額外投資5億歐元，以培育更多的研究型新創企業。 基於2021年10月12日法國總統宣布的《法國2030投資計畫》（France 2030），法國政府將於五年內投入540億歐元於新創相關事務，且目前已於2022年達到成立25間獨角獸公司的中期目標。為進一步提高學研機構以研發成果衍生新創之數量，讓新創公司數量成長2倍，法國高等教育暨研究部部長Sylvie Retacleau與法國產業部（Ministre chargé de l'Industrie）部長Roland Lescure提出以下三大行動，並額外投資5億歐元執行： （1）建立25個大學創新中心（Pôles Universitaires d'Innovation, PUI）：法國政府將投入1.6億歐元，在大學網站上提供創新戰略、單一治理及敏捷方法，藉此激發研發團隊潛力及創意。PUI將在不額外增設法律規範之情況下，與現有政策結合推動上述措施。 （2）透過既有措施推動深度科技：透過i-Lab、法國科技新興獎學金、深度技術發展援助計畫等現有措施，以及增設法國科技實驗室獎學金，加速深度技術發展計畫。此外，未來也將提供6500萬歐元的補助。 （3）加強推廣研究工作及專題研究計畫（Programmes et équipements prioritaires de recherché, PEPR）成果：未來法國政府將投入2.75億歐元，挑選17項研究成果，建立評估研發成果之檢測及支援能力，並依領域性質，研究各領域專利證書、標準化和相關法規。
歐洲藥物管理局(EMA)加強與歐洲毒品與毒癮監控中心(EMCDDA)於精神性影響藥物和藥物濫用上的資訊交換合作2010年藥物主動監視法規(pharmacovigilance legislation)要求EMA和EMCDDA必須加強在藥物產品濫用(包含不合法藥品)的資訊交換合作關係，是以，EMA和EMCDDA於今年九月初於葡萄牙里斯本相互簽署了修訂工作協議(amended working arrangement)，約定在新型精神性影響藥物與藥物濫用的面向上，加強相互間的資訊交流合作。 於EMA和EMCDDA所簽訂的修正工作協議中，雙方約定就下列領域深化資訊交換： 1.雙方需各自依照歐盟執委會2005/387/JHA決議和歐盟1235/2010號法規第28c(2)條，對於所擁有之新型精神性影響藥物與藥物濫用(包含不合法藥品)資訊進行交換合作； 2.資訊交換需透過通常基準的報告形式由EMCDDA送至EMA，並含括有關於藥物產品濫用、不合法藥物，以及新型精神性影響物質等相關資訊； 3.EMA必須通知EMCDDA有關於藥物產品濫用的有效導因(validated signals)，同時，EMA必須提供EMCDDA有關於藥物產品濫用和新型精神性影響藥品市場核准狀況的細部資訊； 4.EMA對於選定藥物產品之風險管理計畫的界定，可考量是否需先行與EMCDDA作諮詢意見交換； 5.EMA和EMCDDA在歐盟執委會2005/387/JHA決議和歐盟1235/2010號法規第28c(2)條所設基礎的合作模式下，必須要特別注意確保人類或動物健康照護並無惡化的情事，同時應確保科學建議之潛在衝突於前階段將會被界定與管理； 6.EMA和EMCDDA兩者間諮詢的進行，必須避免非關於新型精神性影響物質風險評估之科學建議的潛在衝突； 7.對於任何額外合作計畫的執行，必須考量EMA和EMCDDA兩者的例行性工作規劃； 8.對於特定計畫需要額外資源時，必須經由EMA和EMCDDA共同同意，並將同意文件附於現階段的工作協議中； 9.EMA和EMCDDA可就其各自舉辦的會議相互邀請對方，並邀請對該會議有興趣的其他團體參與； 10.對於EMA和EMCDDA間實際的合作面向，將在工作協議既定架構下繼續發展。 除了前述的適用範圍外，EMA和EMCDDA的修訂工作協議，亦有就相互諮詢和秘密資訊等領域作出約定，以確保資訊交換係在符合雙方需求與不侵害個人基本權利的情況下進行。有鑑於EMA和EMCDDA希冀藉由資源互補的強化約定，來彌補自身於精神性影響藥物和藥物濫用領域的資訊不足缺陷，是否我國在相關醫療、藥品管制或是藥品商業化資訊需有跨機關的整合機制，以促使我國在醫療、醫藥資訊交換與流通，在不侵害個人基本權利的情況下，能夠發揮互益效用，則是我國有關單位必須審慎思考的問題。
英國資訊委員辦公室提出人工智慧（AI）稽核框架人工智慧（Artificial Intelligence, AI）的應用，已逐漸滲透到日常生活各領域中。為提升AI運用之效益，減少AI對個人與社會帶來之負面衝擊，英國資訊委員辦公室（Information Commissioner’s Office, ICO）於2019年3月提出「AI稽核框架」（Auditing Framework for Artificial Intelligence），作為確保AI應用合乎規範要求的方法論，並藉機引導公務機關和企業組織，評估與管理AI應用對資料保護之風險，進而建構一個可信賴的AI應用環境。 AI稽核框架主要由二大面向所構成—「治理與可歸責性」（governance and accountability）以及「AI特定風險領域」（AI-specific risk areas）。「治理與可歸責性」面向，係就公務機關和企業組織，應採取措施以遵循資料保護規範要求的角度切入，提出八項稽核重點，包括：風險偏好（risk appetite）、設計階段納入資料保護及透過預設保護資料（data protection by design and by default）、領導管理與監督（leadership management and oversight）、政策與程序（policies and procedures）、管理與通報架構（management and reporting structures）、文書作業與稽核紀錄（documentation and audit trails）、遵循與確保能力（compliance and assurance capabilities）、教育訓練與意識（training and awareness）。 「AI特定風險領域」面向，則是ICO特別針對AI，盤點下列八項潛在的資料保護風險，作為風險管理之關注重點： 一、 資料側寫之公平性與透明性（fairness and transparency in profiling）； 二、 準確性（accuracy）：包含AI開發過程中資料使用之準確性，以及應用AI所衍生資料之準確性； 三、 完全自動化決策模型（fully automated decision making models）：涉及人類介入AI決策之程度，歐盟一般資料保護規則（General Data Protection Regulation, GDPR）原則上禁止無人為介入的單純自動化決策； 四、 安全性與網路（security and cyber）：包括AI測試、委外處理資料、資料重新識別等風險； 五、 權衡（trade-offs）：不同規範原則之間的取捨，如隱私保護與資料準確性； 六、 資料最少化與目的限制（data minimization and purpose limitation）； 七、 資料當事人之權利行使（exercise of rights）； 八、 對廣泛公共利益和權利之衝擊（impact on broader public interests and rights）。 ICO將持續就前述AI特定風險領域，進行更深入的分析，並開放公眾討論，未來亦將提供相關技術和組織上之控制措施，供公務機關及企業組織進行稽核實務時之參考。