國防訓儲制將有重大變革，研發納入替代役
此外，國防訓儲制在入伍短暫基礎訓練後，就如同後備軍人進入民間科高科技企業領一般工程師高薪，並享有分紅、配股，被外界抨擊為不公，未來研發替代役將改革這項缺點。將來申請服研發替代役者，在一年多的法定義務役期過後，超過的服役期限替代役男始可領取一般工程師薪水。
研發替代役役期除一年四個月法定義務役外，最長可申請延長三年，但期限要報院核定，具有彈性。至於科技大廠最關心的員額數量，仍將依內政部替代亦審議委員會審查各需用機關替代議員額需求要點第3點進行審查並視兵源調度，然員額可望逐年提升。
內政部並將進一步訂定研發替代役申請辦法，使海外人才可透過網路申請，預料研發替代役將可吸引海外學人歸國貢獻研發，對提升產業競力將有助益。替代役修正修正草案送行政院院會通過後，將送交立院審議，行政院表示會積極爭取法案在本會期過關，最快九十六年可實施。
美國國家標準與技術研究院（NIST）於2020年1月16日發布「隱私框架1.0版」（NIST Privacy Framework Version 1.0），為促進資料的有效利用並兼顧對隱私權的保障，以風險管理（risk management）的概念為基礎建構企業組織隱私權管理框架。本隱私框架依循NIST於2018年所提出的「健全關鍵基礎設施資安框架1.1版」（Framework for Improving Critical Infrastructure Cybersecurity Version 1.1）架構，包含框架核心（Core）、狀態評估（Profile）與實施層級（Implementation Tier），以利組織能夠同時導入隱私與資安兩種框架。由隱私框架核心所建構的風險管理機制，透過狀態評估來判斷當前與設定目標的實施層級，進而完成組織在隱私保護上的具體流程與資源配置。 NIST基於透明、共識、兼顧公私利害關係人的程序訂定本隱私框架，用以促進開發者導入隱私設計思維（privacy by design），以及協助組織保護個人隱私，其目標包含透過支持產品或服務設計中的倫理決策（ethical decision-making）及最小化對隱私的侵害來建立客戶的信任；在當前與未來的產品或服務中，因應持續變化的技術與政策環境遵守對隱私的保護義務；以及促進個人、企業夥伴、稽核者（assessor）與監管者（regulator）在隱私權保護實踐上的溝通與合作。 本隱私框架並非法律或法規，亦不具備法律效果，而是做為數位時代下NIST協助企業導入隱私權管理制度的參考工具，企業或組織將能基於本隱私框架靈活應對多樣化的隱私需求，掌握其產品或服務所隱含的隱私權侵害風險，並識別隱私權相關法律規範，包含加州消費者隱私法（California Consumer Privacy Act）與歐盟一般資料保護規則（General Data Protection Regulation, GDPR）等，提出更具創新性與有效性的解決方案，並有效因應AI與物聯網技術的發展趨勢。
韓國國會議員提出著作權法修法，擬導入著作權專業人員國家證照制度尹官石(Youn, Kwan-Suk)等11位韓國國會議員於2013年7月16日提出著作權法修正案，修法內容包括「導入著作權專門士及資格考試等制度」、「增訂著作權保護院設立之法源依據及相關業務規定」、「著作權保護院之審議委員會之組成」、「審議及發出糾正命令之主體變更為著作權保護院」。 韓國國會議員尹官石指出，雖然韓國著作權產業規模逐漸擴大，但據統計，著作權專業人才僅1萬3533位，專業人才明顯仍然不足。再者，著作權小規模訴訟也不斷增加。另外，現在雖有營運核發著作權相關資格證書業務之民間業者，但卻存在廣告誇大、課程內容不實，缺乏事後管理機制等問題，而造成市場混亂。為解決上述問題，韓國著作權法擬導入著作權專業人員之國家資格證照制度，希望藉以有效培育著作權專業人才，讓著作權產業得以健全發展。 另一方面，影視內容和電腦軟體為韓國著作權產業之核心，其所創造之附加價值及就業機會均呈現增加的趨勢，但相對來說，韓國音樂、電影、電視劇等內容常被非法重製，而這樣的非法重製行為造成3兆9758億韓圜之生產利益損失，減少3萬6千個就業機會。對此，為更有效推動著作權保護，並使著作權保護業務推動一元化，藉以促進文化內容產業發展，著作權法擬修法整併現有的著作權保護中心和韓國著作權委員會之功能，改設著作權保護院，以統合著作權保護業務。 在此一著作權法修正案之後，韓國文化體育觀光部及其它議員亦對其它著作權議題，如擴大著作權保護及合理使用範圍等，提出修正案，因此後續韓國著作權法的修法動態，值得持續關注。
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。
加拿大競爭局發布人工智慧與競爭諮詢報告加拿大競爭局（Competition Bureau Canada,下稱競爭局）為更了解人工智慧如何影響或促進競爭，於2025年1月27日發布人工智慧與競爭諮詢報告(Consultation on Artificial Intelligence and Competition)。競爭局於意見徵詢期間獲得來自學術界、法律界、產業協會及大型科技公司的意見書。 諮詢報告彙整意見書內容並列出以下重點： 1. 人工智慧從資料輸入、基礎模型至終端產品或服務各階段皆在快速發展，可以為市場帶來新的競爭或阻礙競爭，人工智慧可能影響競爭原因包含資源依賴、資料控制及市場參進障礙等等。 2. 人工智慧領域中大規模投資是技術成長的重要關鍵，大型企業可藉由市場力量減少競爭或進行創新，少數大型企業因擁有較高的投資能力及數據資料專屬性，在基礎架構層（運行人工智慧所需的工具，如人工智慧晶片、雲端運算及超級電腦等）中佔有極高的市場份額，但也有部分意見認為人工智慧市場仍蓬勃發展中，亦有企業或學術機構未過度依賴專有數據但仍能開發出產品。 3. 人工智慧可能導致反競爭行為，企業雖可透過垂直整合來降低成本並提高效率，但可能會減少現行市場內部競爭，或透過具有人工智慧的演算法進行定價，達到操縱市場價格的行為，現行反壟斷法未來是否可以解決此一問題還有待觀察。 藉由諮詢的過程，競爭局更能掌握人工智慧發展、也了解公眾對話的重要性，意見書亦有助於該局未來提出兼顧人工智慧發展及促進市場競爭之政策措施。 我國公平交易委員會已於112年5月成立AI專案小組，負責掌握國際間人工智慧相關競爭議題的趨勢與發展，並針對現行人工智慧發展與競爭法執法研提政策配套措施，我國公平交易委員會與加拿大競爭局對於人工智慧與市場競爭議題之後續動態，值得持續追蹤。