歐盟首例 丹麥救濟基金途徑保障遭受基改（Genetically Modified，GM）作物污染的農民
歐盟認為賠償方案有助於基改與非基改的共存制度，目前賠償基金主要來源為種植可能導致污染的GM作物的農民所繳納之特別捐，藉由此方案更可以刺激種植GM作物的農民審慎地預防污染的發生，未來賠償基金將改為由私人保險支付。
生物科技在歐盟一直是受爭議之領域，事實上，歐洲人民反GM食品的情緒有增無減，從英國人民關切GM食品的比例逐漸爬升（從2002年的56%提高至現今的61%）即可看出端倪。此外，歐洲食品大廠Heinz與英國的大型超商也都已改用非GM的名義來當為市場銷售工具。不過，也不是所有的歐盟國家中態度都相同，歐盟所進行不下十次的支持或反對GM食品或飼料投票，英國、芬蘭和紐西蘭永遠都是投下支持GM的那一票。
2018年5月18日，於第196次參議院會議中通過「著作權法」修正案，並於5月25日公布，預計於2019年1月1日施行。本次修正是為因應數位網路技術的發展，對需要著作權人同意的行為範圍進行檢視。其中第47條之7修正、及新增之第30條之4與第47條之5與人工智慧發展有重大相關。 日本著作權法於2009年的修正中，增加第47條之7規定，原本可能構成著作權侵害之資料分析、機器學習行為(未經原作者同意複製、改作)，只要在必要限度內，不分是否有營利，皆無須權利人同意。然而本條在使用上因為未涵蓋成果物的讓與行為，也就是如果公開販售學習完成的資料集或是人工智慧模型，甚至於同一平台共享資料集都可以構成侵害。有鑑於此，才在本次修法中修正相關條文。 本次修正中，增加第30條之4規範於必要限度內可利用他人著作物的行為，其中在同條第二款中認可第47條之5第1項第2款之行為，也就是「利用電子計算機的情報解析及提供其結果」，亦可被認為不違反著作權法，因而補上原本第47條之7的漏洞。 惟須注意的是，所謂的必要限度還是有嚴格的比例限制，不能無限制使用。由於目前本次修正還尚未生效，未來對人工智慧發展的應用會產生什麼樣的實際影響，值得繼續觀察。
英國交通部推出MaaS實務準則，達成兼顧永續與包容的次世代MaaS服務英國交通部（Department for Transportation, DfT）於2023年8月30日提出「交通行動服務（MaaS）實務準則（Mobility as a Service: code of practice）」，內容針對MaaS之提供商，提出產品及服務建議。MaaS實務準則涵蓋包含以下五個面向，以提供MaaS廠商具體明確的產品設計及營運建議： 1. 交通包容性與近用性（accessibility），例如應盡力避免產品之AI演算法產生偏見、確保AI學習資料無偏差；產品介面應提供視覺、聽覺輔助功能；針對身障民眾應提供適當之交通路線建議，以及應提供偏鄉、無網路區域非線上（offline）服務管道； 2. 低碳運輸之推廣，如納入更多步行、單車等環保交通選項； 3. 友善之多元支付方式，如現金、數位支付、定期套票，並整合火車、地鐵、客運、公車之支付系統； 4. 資料分享與資料安全並重，保障使用者隱私，如採用公認之資料安全標準以及與同業簽訂資料共享契約； 5. 重視消費者權益保障，鼓勵平台間公平競爭，如釐清各參與者間之責任，避免消費者投訴無門，以及提供線上及非線上聯絡窗口，及時處理消費者需求等。
美國《聯邦採購規則》（FAR）2019年8月7日，美國總務署（General Services Administration, GSA）、國防部（Department of Defense, DoD）及航空暨太空總署（National Aeronautics and Space Administration, NASA）共同發布一項暫行規定（interim rule），依據2019美國《國防授權法》（National Defense Authorization Act, NDAA）修正美國《聯邦採購規則》（Federal Acquisition Regulation, FAR），以公共及國家安全為由，禁止美國聯邦機構購買或使用包括華為、中興通訊、海康威視、海能達及大華科技等5家中國大陸企業、子公司與關係企業所提供之電信或視頻監控設備及服務。禁令並擴及經美國國防部長與國家情報局局長或聯邦調查局局長協商後，合理認為屬特定國家地區所擁有或控制之實體，或與該國家地區的政府有聯繫者。該暫行規定已於2019年8月13日生效，美國政府有權為不存在安全威脅的承包商提供豁免直至2021年8月13日。並預計在2020年8月，全面禁止美國聯邦機構與使用該中國大陸企業設備與服務之公司簽訂契約。 2019美國《國防授權法》第889（a）（1）（A）條，明文禁止美國聯邦機構採購或使用特定企業所涵蓋之電信設備或服務，並禁止將該類產品作為設備、系統、服務或關鍵技術的實質或必要組成。本次修正美國《聯邦採購規則》，即配合新增第4.21小節「禁止特定電信和視頻監控服務或設備的承包」，並於52.204-25中明訂「禁止簽訂與特定電信和視頻監視服務或設備契約」。故除非有例外或豁免，禁止承包商提供任何涵蓋特定中國大陸企業之電信設備或服務，作為設備、系統、服務或關鍵技術的實質或必要組成部分。承包商及分包商必須在契約履行過程中，報告有無發現任何使用此類設備、系統或服務之情形。
美國國家標準暨技術研究院規劃建立「人工智慧風險管理框架」，並徵詢公眾對於該框架之意見美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險，於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF）之規畫並徵詢公眾意見，截止日為9月15日，並預計於10月發布正式報告。 依照NIST說明，公眾所建議之人工智慧風險管理框架，可促進人工智慧之可信賴性，其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」（accuracy）、「可解釋性」（explainability）、「偏見」（bias）等議題。此外，上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。 依現有公眾意見徵詢結果，其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期，必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之，當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時，如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費，將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者，從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民，故在設計系統時，應從預先設定之假設事實反面（counter-factual）思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題（例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」）。惟進行上述驗證需要大量社會資料，因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制，使這些社會資料可以被蒐集、使用。 此外，亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標，以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速，未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現，故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。 最後，目前也有許多徵詢意見指出，許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之，當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性，則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」（audit logs），惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料，因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標，為未來應持續關注之議題。