印度對TK( Traditional Knowledge傳統知識 )保護提出的建議修正案
由於印度本身在 2002 年專利法修正時，特別規定生技發明之專利申請者若使用生物物質 (biological material) ，應揭露其地理來源 (source of geographical origin) ，未揭露其來源地或提供錯誤資訊者，則構成專利撤銷之理由； 2005 年的專利法修正的重點之一為「加強專利授予前異議 (pre-grant opposition) 機制」，意即未揭露生物物質之來源地或提供錯誤資訊者，或者申請專利之權利內容含有傳統知識者，可提出異議之事由。
目前國際間針對是否應強制規定申請人應揭示其來源地等仍無共識。從 2001 年的杜哈發展議程的談判會議結果即可知，由於該談判採取 「單一承諾（ Single Undertaking ）」模式且可從不同議題間相互掛勾，加上開發中及低度開發會員採取結盟方式來壯大談判立場，在某些關鍵議題與美國、歐盟等主要會員國形成抗衡局面。 開發中國家對於 TRIPs 第 27 條第 3 項 b 款的審議特別在乎，認為 TRIPs 協定應該修訂應納入上述的揭露需求外，還必須提供事先告知且同意 (prior informed consent) ，以及因該專利而獲取的利益與來源地分享之證明。
因此，印度提出修正 TRIPs 協定的建議，強制會員國必須改變內國法律，規定專利申請者必須揭露其發明所使用的生物物質來源，並希望能在今年 12 月香港部長會議裡討論。
美國參議院以95對0票通過了「2008年基因資訊平等法」（Genetic Information Nondiscrimination Act of 2008），該法案主要是為了增補「2007年基因資訊平等法」（The Genetic Information Nondiscrimination Act of 2007）所制定。 「2008年基因資訊平等法」的內容主要為：1.保險業者不得基於被保險人的基因資訊，拒保或是提高保費，也不得要求被保險人提供其基因資訊以供保險用途，除非符合該法的例外規定。2.雇主不得以員工的基因資訊來限制、隔離、分級員工的工作，更不可據此來剝奪員工的工作機會。但是，本法所稱的基因資訊不包含個人的性別與年齡。 在本法通過之前，美國已有41個州立法保護個人的基因資訊被保險公司使用，並且進行不平等的對待；另有32個州立法保護員工因為基因資訊，兒在工作場合受到歧視。美國並於2000年發佈行政命令（Executive Order 13145），禁止利用基因資訊歧視聯邦單位的員工；另外，「1996年醫療保險可攜與責任法」（Health Insurance Portability and Accountability Act of 1996, HIPAA）也針對歧視做了若干的保護，但是仍有許多漏洞，諸如沒有限制保險公司收集被保險人的基因資訊，或是沒有禁止保險公司要求被保險人進行基因檢測等，所以觀察家認為本法的通過對於個人權利保護是一項進步，但是遺傳病醫藥業者與研究者卻憂慮本法阻礙了醫療研究的發展。
預付型商品之規範－以日本法為借鏡 資訊安全與電子商務－談資訊安全通報機制 經濟合作與發展組織發布《促進AI可歸責性：在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》經濟合作與發展組織（Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD）於2023年2月23日發布《促進AI可歸責性：在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》（Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI）。本報告整合ISO 31000：2018風險管理框架（risk-management framework）、美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）人工智慧風險管理框架（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF）與OECD負責任商業行為之盡職調查指南（OECD Due Diligence Guidance for Responsible Business Conduct）等文件，將AI風險管理分為「界定、評估、處理、治理」四個階段： 1.界定：範圍、背景、參與者和風險準則（Define: Scope, context, actors and criteria）。AI風險會因不同使用情境及環境而有差異，第一步應先界定AI系統生命週期中每個階段涉及之範圍、參與者與利害關係人，並就各角色適用適當的風險評估準則。 2.評估：識別並量測AI風險（Assess: Identify and measure AI risks）。透過識別與分析個人、整體及社會層面的問題，評估潛在風險與發生程度，並根據各項基本價值原則及評估標準進行風險量測。 3.處理：預防、減輕或停止AI風險（Treat: Prevent, mitigate, or cease AI risks）。風險處理考慮每個潛在風險的影響，並大致分為與流程相關（Process-related）及技術（Technical）之兩大處理策略。前者要求AI參與者建立系統設計開發之相關管理程序，後者則與系統技術規格相關，處理此類風險可能需重新訓練或重新評估AI模型。 4.治理：監控、紀錄、溝通、諮詢與融入（Govern: Monitor, document, communicate, consult and embed）。透過在組織中導入培養風險管理的文化，並持續監控、審查管理流程、溝通與諮詢，以及保存相關紀錄，以進行治理。治理之重要性在於能為AI風險管理流程進行外在監督，並能夠更廣泛地在不同類型的組織中建立相應機制。