國內版RoHS 將比照歐盟規定
為與國際接軌，環保署也正積極推動國內版 RoHS ，目前法案名稱尚未確定，不過內容將會與國際接軌，除限制電子電機等產品，不得含有鉛、汞、鎘、六價鉻、聚溴聯苯和聚溴二苯醚等六種有毒化學物質或限制其比率外，檢驗標準亦將比照歐盟，採用事後市場管理機制，亦即先放行產品進口，並採事後抽測方式檢驗，因為採事前市場管理，將造成貿易障礙，實施檢驗亦有困難。至於罰責方面則仍須商榷，環保署表示目前我國要先合併「廢棄物清理法」與「資源回收再利用法」的法源，預定在年底前召開公聽會並送行政院審查，最快也要等明年立法院第一會期通過後才會實施。
依日本2017年5月30日修正施行之個人資料保護法的最新規定，家長會、同學會、管委會等，就個人資料的蒐集、處理、利用，應與以蒐集、處理、利用個人資料為業之公司行號，在法律上承擔相當之責任、義務。 因此自2017年5月30日起，家長會蒐集、處理、利用個人資料，需要注意以下四點： 一、經當事人請求，應刪除其個人資料。 修正後的個人資料保護法施行後，明知未經或不確定是否經學生監護人同意，而取得其個人資料，都是違法的行為。但目前已經取得的個人資料，即使明知未經或不確定是否經學生監護人同意，也不需要立即刪除。惟若當事人請求刪除，則必須立即刪除。 二、學校應善盡告知之義務，取得學生監護人之同意後，方得將其個人資料轉交家長會蒐集、利用、處理，。 修正後的個人資料保護法允許由學校取得學生監護人之同意後，將其個人資料轉交家長會蒐集、利用、處理。但如果校方未充分盡到告知義務，則有違法之虞。實務上在九州的熊本曾經發生過這樣的案例，由於家長會未依法蒐集、處理、利用其個人資料，監護人提起告訴，最後雙方在二審達成和解。 三、經過監護人同意，方得將其個人資料造冊並刊登照片 由於須明確取得學生監護人之同意，方得將其個人資料造冊並刊登照片。因此為避免學校未善盡告知義務，建議家長會直接請監護人填妥加入家長會之同意書，並於同意書上載明授權蒐集、處理、利用其個人資料之範圍。 四、遵從個人情報保護委員會的指導 若家長會有非法蒐集、利用、處理個人資料之虞，個人情報保護委員會可以檢查並限期改正。屆期如未改正，可裁處罰金或懲役。
芬蘭電子化政府服務採用行動數位簽章為了便利經常透過網際網路與政府打交道的民眾，芬蘭人口登記中心 (The Finnish Population Register Centre) 推出了一項創新的方式，也就是利用行動電話提供網路服務的安全憑證。而 Elisa 是首家與芬蘭人口登記中心合作並提供行動電話使用者身分認證這項服務的電話公司。 由芬蘭第二大行動電話網路公司 Elisa 所推出的第一批載有行動簽章 (mobile signature) 所需之安全憑證的行動電話 SIM 卡正式問世，此種 SIM 卡是以國際高科技集團捷德公司 (Giesecke & Devrient, G&D) 的 UniverSIM 產品為基礎所研發，卡片上載有一張類似我國自然人憑證的公民憑證 (citizen certificate) ，具有簽章功能與加密機制。此種技術屬於行動安全建置 (mobile security architecture) －也就是公開金鑰基礎建設 (PKI) －的一部份，能夠確保身分辨識所需具備的安全性與獨特性。 想要利用這項透過行動電話之數位簽章享受政府服務的民眾 可以在當地警察局登記， 預計在 ２００５ 年底前，芬蘭的 OKO 銀行、社會保險機構、稅務機關以及勞工局等都會利用這個新的行動公民憑證 (mobile citizen certificate) 來提供服務，這將會使芬蘭人民擁有一個全國性數位服務的電子身分證。此舉也使得芬蘭在行動通訊與電子化政府領域的領先地位更形穩固。
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。
美國食品藥物管理局(FDA)為落實食品安全現代法案公布食品安全查檢與風險管理相關規定