美國FCC將檢視是否有必要加強隱私規定
(1) 由消費者設定密碼。
(2) 建立一套查驗機制，此一機制必須能夠記錄消費者個人資料之接近使用情況，包括時間、接近使用的資料內容、接近使用人…等之資訊。
(3) 電信公司必須就客戶專有之網路資訊 (customer proprietary network information，CPNI)進行加密。
(4) 限制資料之保存，要求電信公司必須刪除所有不必要的資料。
(5) 當個人資料遭他非法接近使用時，電信公司應通知消費者。
除此之外，FCC亦就其是否應修改現行法規，要求電信公司應就其實施消費者保護措施之狀況，提交年度稽核報告以及全年之客訴資料進行公眾意見諮詢，並且就電信公司是否應於提供CPNI前，致電予消費者，以確保CPNI資料之索取係由消費者本人親為一事諮詢公眾之意見。
以色列創新、科學及技術部（Ministry of Innovation, Science and Technology）於2023年12月17日公布以色列首個關於人工智慧的監管和道德政策，在各行各業將人工智慧作為未來發展方向的趨勢下，以多元、協作、原則、創新的理念為其導向，為了化解偏見、人類監督、可解釋性、透明度、安全、問責和隱私所帶來的衝擊，以色列整合政府部門、民間組織、學術界及私部門互相合作制定政策，以求解決人工智慧的七個挑戰，帶領以色列與國際接軌。 該人工智慧政策提出具體政策方向以制定措施，其中具有特色的三項為： 1. 軟性監管：人工智慧政策採取軟性監管制度，以OECD人工智慧原則（OECD AI Principles）為基礎，採行制定標準、監督與自律等方式促進人工智慧永續發展，注重以人為本的道德原則，強調創新、平等、可靠性、問責性。 2. 人工智慧政策協調中心（AI Policy Coordination Center）：邀集專家學者成立跨部門的人工智慧政策協調中心，進行人工智慧政策研議，向政府部門監管提出建言，為人工智慧的開發使用建立風險管理，並代表國家參與國際論壇。 3. 公眾參與及國際合作：政府機關與監管機構舉辦人工智慧論壇，提出人工智慧的議題與挑戰，邀請相關人士參與討論，並積極參與國際標準制定，進行國際合作。 我國科技部在2019年邀集各領域專家學者研議提出「人工智慧科研發展指引」，強調以人為本、永續發展、多元包容為核心，以八大指引為標竿，推動人工智慧發展。我國已有跨部會溝通會議對於人工智慧法制政策進行研討，可觀察各國軟性監管措施作為我國人工智慧風險管理及產業政策參考，與國際脈動建立連結。
企業蓋廠房 可造林減抵二氧化碳排放量企業界興建廠房未來若排放的二氧化碳過高，可以透過在國內外協助造林等方式來改善。 農委會日前組成農業森林議題工作小組，積極蒐集國內外相關資料，推廣植樹造林對溫室氣體減量策略及作法，並調查出更精確的碳吸存數據，作為未來碳交易等機制所需的基本資料。其初步估算出每種植一公頃森林可淨吸收七公噸二氧化碳的減量模式。未來將可配合碳交易機制，銷售給需進行二氧化碳減量的業者，農委會已先選定台糖進行合作，未來將推廣至業者的平地造林。 農委會表示，目前的碳交易模式分為兩種，一種是進行國內外的造林，來換取本國二氧化碳的排放量，像是美、日等國，即在中國大陸廣泛種植樹木來換取更多的業者投資，或是在本國境內種植更多的林木，這種交易屬於碳交易。第二種是在本國境內進行溫室氣體的減量，再將減量超過的部分賣給其他國家，亦即清潔費的交易，也屬於廣義的碳交易行為。 為推動我國建立碳交易機制，農委會也已著手進行造林的碳吸存研究，農委會表示，未來碳交易機制建立後，業者興建廠房若排放的二氧化碳超過標準，可以透過協助國內外造林，或付出造林費用給協助造林的單位。在建立交易模式後，未來若企業界興建一座廠房所造成的二氧化碳排放量超過七公噸，即可透過支付一公頃造林費用的方式，達到平衡的效果。
歐盟發布人工智慧法、醫療器材法與體外診斷醫療器材法協同適用問答集歐盟《人工智慧法》（Artificial Intelligence Act, AIA）自2024年8月1日正式生效，與現行的《醫療器材法》（Medical Devices Regulation, MDR）及《體外診斷醫療器材法》（In Vitro Diagnostic Medical Devices Regulation, IVDR）高度重疊，特別是針對用於醫療目的之人工智慧系統（Medical Device AI, MDAI）。為釐清三法協同適用原則，歐盟人工智慧委員會（Artificial Intelligence Board, AIB）與醫療器材協調小組（Medical Device Coordination Group, MDCG）於2025年6月19日聯合發布常見問答集（Frequently Asked Question, FAQ），系統性說明合規原則與實務操作方式，涵蓋MDAI分類、管理系統、資料治理、技術文件、透明度與人為監督、臨床與性能驗證、合規評鑑、變更管理、上市後監測、資安與人員訓練等面向。 過去，MDR、IVDR與AIA雖各自對MDAI有所規範，但始終缺乏明確的協同適用指引，導致製造商、監管機關與醫療機構在實務操作上常面臨混淆與困難。本次發布的指引透過36題問答，系統性釐清三法在高風險MDAI適用上的關聯，重點涵蓋產品分類原則、合規評鑑流程以及技術文件準備要點，具高度實務參考價值。此外，傳統醫療器材的上市後監測，難以有效因應AI系統持續學習所帶來的風險。AIA因此要求高風險MDAI建立強化的上市後監控系統，並評估AI系統與其他系統交互作用可能產生的影響。 整體而言，該指引的發布不再僅限於MDAI技術層面的合規審查，而是進一步擴展至資料正當性、系統可控性、使用者能力與整體風險治理等層面，體現歐盟對AI倫理、透明與責任的制度化落實。此文件亦為歐盟首次系統性整合AI與醫療器材監管原則，預期將成為MDAI產品研發與上市的重要參考依據。 本文同步刊載於stli生醫未來式網站（https://www.biotechlaw.org.tw）