加州通過美國第一個限制溫室氣體排放法案
雖然全球溫室效應對策法中並未規定特別的機制（例如歐盟所採取的排放量交易機制）以達到前述目標，不過加州政府仍希望藉由其率先立法的舉動，能引起全美各地效法，進而「由下而上」（ bottom-up ）促使聯邦政府採取必要措施。
目前美國聯邦政府以強制減少溫室氣體排放可能損及經濟，並不應將開發中國家排除在外為由，在 2001 年決定退出有 160 國簽署的京都議定書。不過隨著加州通過 2006 年全球溫室效應對策法，加入歐盟置身於對抗氣候變化的最前線，毋寧也將對華府增加壓力，未來聯邦政府仍須審慎考量是否以強制之立法手段，而非布希政府所偏好的自願性手段，來解決全球暖化的問題。
歐洲法院(European Court of Justice)於2011年9月6日作出一項指標性的判決，係針對蜂蜜或食物補充品(Food Supplement)中，若其花粉成分受到基因改造作物之污染，則無論該污染是有意或無意所造成者，未經審核前均不得任意販售。據此，蜂蜜或食物補充品的生產者得就因不得販售所產生之損失向污染源或政府求償。 該案原為德國的養蜂人認為其生產之蜂蜜中的花粉受到鄰近距離五百公尺的基因改造農作物試驗之污染，而該試驗即為巴伐利亞政府所核准之基因改造農作物試驗(1998年EU核准的MON 801 maize)，故而對巴伐利亞政府提出求償。原德國法院在不能確定蜂蜜是否涵蓋在基因改造規範的情況下，轉而尋求歐洲法院的判決。 該判決等於是挑戰歐盟現有的對於傳統作物及基因改造作物共存的政策與法規(GMO, Co-Existence)，歐盟就該共存的門檻標準設定在0.9%，若產品含基因改造成分0.9%以上，需標示為基因改造產品，惟標示為基因改造食品對於傳統農作物之種植可能帶來銷售上的不利。而在共存門檻之下，含有基因改造成分的傳統農作物還是有可能因含有基因改造的成分而影響銷售並帶來損失；又因在共存門檻之下，作物含有基因改造成分是無法向政府或是來源求償的。另一方面，該判決亦影響出口蜂蜜至歐盟的國家，如大量生產蜂蜜且核准種植基因改造作物的阿根廷等國家。 對於基因改造食品採取保守態度的歐盟，近年來有意將是否禁止基因改造農作物以及共存門檻的比率下放給成員國自行決定，在成員國間形成兩極化的意見，而該項提案目前雖已經歐盟議會背書，但尚未由各成員國通過。這樣的判決令共存門檻的制度形同具文，且可能會使更多國家傾向禁止種植基因改造農作物，而不利於基因改造科技的研發。
新加坡開始採行商業政府電子密碼制度新加坡資通訊發展局（Infocomm Development Authority, IDA）宣布，自2016年9月15日起，商業政府電子密碼系統（Singapore Corporate Access，簡稱CorpPass）將正式開始運作，此一新的數位身分辨識功能將提供公司或其他法人向政府機關辦理線上業務時使用。企業目前所採用的是複合式的數位身分辨識機制，包括SingPass和E-Services Authorisation System等，而採行單一的辨識系統，除了可以帳密管理上的便利外，也可加強企業對員工應用政府數位服務的管理。 此外，由於像SingPass此類身分辨識機制，因為也可提供個人向政府辦理業務時使用，員工如果同時要利用其辦理公司業務時，就有可能會因為需要分享其個人帳密給同事，而增加了個人隱私上的風險。因此如果採用企業與個人事務分立的登入機制，也能更加保護企業與個人間的資訊安全。 此一制度將由2016年9月到2017年12月之期間內逐步推廣，第一階段推行期，包括新加坡智慧財產辦公室、貿易與工業部、國家環境局及新加坡海關等機關的服務都會採用此一系統，而在與企業參與伙伴與各試用者充分討論，取得相關反饋意見後，將陸續有更多的機關與服務加入此一制度。
NIH公布最新GWAS基因型與表現型數據資料庫分享近用方針經過了一整年向各界諮詢與彙整各方意見後，美國國家衛生研究院（NIH）於今年8月底，公布其所資助之GWAS基因型與表現型數據資料庫（genotype-phenotype datasets）之分享近用方針。此方針希望在保障研究參與者的個人隱私前提下，協助科學研究社群取得相關基因數據資料。GWAS數據資料對科學有顯著的幫助，並具有龐大的潛在公共利益，然而，提供個人的基因型與表現型資料進行科學研究，涉及個人隱私與秘密之保護，故具有高度的敏感性而受到大眾關切。 因此，NIH在訂定這項方針時，為了搜集各方意見，首先於去年5月，宣布計畫更新GWAS的數據資料分享政策，後於去年8月公開徵詢大眾對方針之意見，次又依據所蒐集之各方意見，於去年12月針對此分享政策舉辦會議進行討論，根據這些討論所形成之共識，併同NIH內部討論之結果，最後形成此項分享政策。 方針中指出，如何在促進科學研究之目的，與保護相關參與人的權利間取得平衡，是相當重要的議題，故本方針分別對研究人員近用之程序、基因數據資料的處理與參與者權利之保護進行詳細規範。舉例來說，本方針要求欲近用資料庫的研究人員，提供其研究必須使用此資料庫的書面說明資料；另外也會對所有存放在資料庫的數據資料進行去個人化處理，使該項資訊無法再以技術判別，並使用隨機方法加密，以確保參與者的隱私與保密資料不遭外洩。根據NIH表示，此方針雖然僅是對GWAS數據資料庫的近用作規範，但未來亦有意將其作為近用其他類似資料庫的規範參考架構。
新加坡金融管理局（MAS）發布「人工智慧風險管理工具包」新加坡金融管理局（MAS）於 2023 年中旬啟動「MindForge 計畫」，旨在協助金融機構強化其人工智慧（AI）風險管理能力。該計畫於2026年3月20日完成第二階段，並發布由MAS聯合24家領先銀行、保險公司與資本市場公司等產業夥伴共同開發的「人工智慧風險管理工具包」。該工具包內含「AI風險管理營運手冊」（下稱「營運手冊」）與「AI風險管理實施案例」（下稱「實施案例」），提供實務資源以管理涵蓋「傳統AI」、「生成式AI」及「新興代理型AI」技術的相關風險，確保產業能安全且負責任的導入AI。「營運手冊」依據MAS的監理期望，將AI 風險管理框架分為四大核心：一、範圍與監管：建立AI治理框架並釐清AI監督的角色與責任。二、AI風險管理：透過組織的系統、政策與程序，識別AI應用情境，進行風險重大性評估，並建立AI盤點清單。三、AI生命週期管理：實施AI應用完整生命週期的控制措施。四、促成因素：發展組織能力、基礎設施與資源，以確保能持續支持負責任的AI應用。「實施案例」則收錄如星展銀行（DBS）及瑞士寶盛（Julius Baer）等機構的AI風險管理實務。未來，MAS 將於「BuildFin.ai」倡議下成立專責小組，持續開發建構管理新興技術風險的框架。 相較於新加坡著重建立全方位治理架構，資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心（下稱「資策會科法所創智中心」）於同年 2 月發布之「金融業人工智慧（AI）風險管理實務指引」，則更強調將風險控管「整合」至既有流程中，透過與業務流程的結合實踐韌性管理。該指引奠基於「人工智慧基本法」，並進一步連結「台灣智慧財產管理規範（TIPS）」驗證角度，協助機構精準掌握應用情境並具體化風險。透過將管控機制立基於資安、資訊及智財三大支柱，降低法遵成本與業務衝擊，並藉由分階段與分級管理，引導金融機構從核心防護逐步深化管控機制。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）