英國將建立全國性的身份證資料庫
IPS 將負責發展全國身份登記系統 (National Identity Register ， NIR) 以作為成人人口資料庫 (Adult Population Database) 。之後，將以 NIR 中所儲存的資料為最終的個人聯絡資料來源。目前此一資料庫只針對年滿 16 歲的成人進行聯絡資料的蒐集，不含兒童的聯絡資料在內，至於是否要建立兒童人口資料庫則有待更進一步的商討。
日本經濟產業省與國土交通省共同組成的「空中移動革命之官民協議會」（空の移動革命に向けた官民協議会），於2018年12月20日第4次會議中公布《空中移動革命藍圖》（空の移動革命に向けたロードマップ，以下簡稱「本藍圖」），期待飛天車（electric vertical take-off and landing, eVTOL）的實現可在都市交通阻塞時或欲前往離島、山間地區等情形下，提供新移動方式，也可運用於災害時的急救搬運及迅速運送物資等。 本藍圖之「飛天車」係電動垂直起降型的自動駕駛航空機，外型近似直升機，並規劃三條發展路線：實際應用目標、制度及標準之整備、機體及技術之研發。從實際應用目標出發，本藍圖規劃自2019年開始進行飛行測試和實證實驗，以2023年投入運用為目標。首先從運送「物品」開始進展到「部分地區的乘客」，2030年代將再進一步擴大實用到「都市中的乘客」。也可應用於災害應變、急救、娛樂等方面。 為了實現上述目標，即需整備機體安全性、技能證明等及未來投入商業應用時所需之各項標準及制度。當然機體及技術之研發也相當重要，透過試作機研發確保並證明機體安全性及可靠性、自動飛行之機上及地面管理系統、確保達到商業化程度的飛航距離及靜肅性之技術。並設定於投入應用後的2025年開始，重新檢討制度及提升技術。
基因改造食品標示問題有新進展加拿大目前對基因改造產品的政策是採取自願標示制度。然而魁北克省的消費者贊成應對含有機因改造成份之食品實施強制標示。本月初，該省農林廳長在一項會議中指出，基因改造產品可能存有環境方面的風險並且有消費者疑慮的問題，因此應嚴謹以對，改採取強制性標示制度，讓消費者可以自行選擇。雖然目前聯邦官員以及其他省份仍贊同現行的自願標示制度，首長們 ( 大部分反對強制標示的立法 ) 同意繼續討論此議題。 此外，目前近日美國阿拉斯加州亦通過 Bill 25 法案，強制對基因改造魚類及相關魚類產品作明顯標示。這項法案通過後，該州成為美國第一個針對基因改造食品標示問題作明確立法的一州，該法案更成為美國第一個要求標示基因改造食品的法案。有關觀察家預期這個法案將會帶動美國各州對基因改造食品之標示進行必要的規範。根據美國 Rutgers 大學於 2004 年 11 月所作的民調顯示，約有 89 ％的美國民眾希望基因改造食品應有明確的標示。
日本智財戰略本部成立兩專案小組並公布2015年度本部成員日本依據2013年6月發布之「智慧財產政策願景」，目前正由智慧財產戰略本部所屬之「檢證/評價/企畫委員會」，著手制定2015年度之智慧財產推進計畫。 此外，委員會並針對產業財產權領域下的「地方智財活用促進」和「智財紛爭處理」兩項課題設置專案小組，將分別就促進地方中小企業的智財活用、管理工作，以及創造有利於妥善設定、保護、活用專利權之專利紛爭處理機制等議題進行集中的檢討，作為智財戰略本部制定2015年度智財推進計畫之參考和依據。 而依日本智慧財產基本法第29條之規定，組成智財戰略本部之本部員，除包括總理大臣在內之內閣全體均為當然成員外，還將另由總理大臣任命對智財創造、保護和活用有優秀見識之民間專門人士擔任成員。就此，日本於2015年3月19日已公布2015年度之智財戰略本部成員名單，十位民間專門人士當中除了前日本專利師會會長奧山尚一、東京大學理事長五神真等人外，同時納入身兼京都精華大學校長身份的漫畫家竹宮惠子、總合科學技術創新會議議員原山優子、專精於智財及競爭法的律師宮川美津子以及東北電子產業股份有限公司總經理山田理惠等四位女性部員，成員背景囊括產業財產權和內容著作權之產業、學研、實務界專門人士。
美國國家標準與技術研究院公布人工智慧風險管理框架（AI RMF 1.0）美國國家標準與技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）於2023年1月26日公布「人工智慧風險管理框架1.0」（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF 1.0），該自願性框架提供相關資源，以協助組織與個人管理人工智慧風險，並促進可信賴的人工智慧（Trustworthy AI）之設計、開發與使用。NIST曾於2021年7月29日提出「人工智慧風險管理框架」草案進行公眾徵詢，獲得業界之建議包含框架應有明確之衡量方法以及數值指標、人工智慧系統設計時應先思考整體系統之假設於真實世界中運作時，是否會產生公平性或誤差的問題等。本框架將隨著各界使用後的意見回饋持續更新，期待各產業發展出適合自己的使用方式。 本框架首先說明人工智慧技術的風險與其他科技的差異，定義人工智慧與可信賴的人工智慧，並指出設計該自願性框架的目的。再來，其分析人工智慧風險管理的困難，並用人工智慧的生命週期定義出風險管理相關人員（AI actors）。本框架提供七種評估人工智慧系統之信賴度的特徵，包含有效且可靠（valid and reliable）：有客觀證據證明人工智慧系統的有效性與系統穩定度；安全性（safe）：包含生命、健康、財產、環境安全，且應依照安全風險種類決定管理上的優先次序；資安與韌性（secure and resilient）；可歸責與資訊透明度（accountable and transparent）；可解釋性與可詮譯性（explainable and interpretable）；隱私保護（privacy-enhanced）；公平性—有害偏見管理（fair – with harmful bias managed）。 本框架亦提出人工智慧風險管理框架核心（AI RMF Core）概念，包含四項主要功能：治理、映射（mapping）、量測與管理。其中，治理功能為一切的基礎，負責孕育風險管理文化。各項功能皆有具體項目與子項目，並對應特定行動和結果產出。NIST同時公布「人工智慧風險管理框架教戰手冊」（AI RMF Playbook），提供實際做法之建議，並鼓勵業界分享其具體成果供他人參考。