美國國會提出「不被追蹤網路資訊保護法案」
「不被追蹤網路資訊保護法」（Do Not Track Me Online Act of 2011）的內容為法律規定企業必須提供選項給消費者選擇退出不被網路追蹤的機制，例如廣告商為了廣告的行銷，以網路技術追蹤消費者軌跡，廣告商必須提供消費者退出被追蹤的選項，給消費者作選擇，主要的目的在保護消費者資訊不被網路技術追蹤而洩漏隱私，若是此法案通過後，可以藉此保護消費者的網路隱私權。
在2010年12月由美國聯邦交易委員會（U.S Federal Trade Commission, FTC）的網路隱私報告中初步提出Do Not Track Me Online Act，美國國會議員在2011年提出此法案進行討論，若是通過後，將會有效限制線上廣告及社群媒體追蹤消費者使用網路的行為，並且防免其將個人資料分享予其他企業，及有效限制線上廣告及社群媒體追蹤消費者使用網路。對於行政機關來說，能夠藉此協助美國聯邦交易委員會建構整體的不被追蹤網路法案標準。若業者未遵守此法案提供退出機制，美國聯邦交易委員會將可能提起不公正及詐欺訴訟，而發動此一訴訟的人員為各州檢察總長。
為了保護隱私，不被追蹤網路資訊法案的提出十分需要，對於企業是否能追蹤消費者的網路活動，消費者因此擁有選擇權。在美國聯邦交易委員會去年12月初步提出此法案後，許多網路瀏覽器例如Mozilla及Explorer紛紛改進技術，以提早因應不被追蹤法案的實施，而廣大消費者團體的也紛紛支持此法案，認為可以因此保護消費者的網路隱私權。
2020年4月20日澳洲政府要求澳洲競爭及消費者委員會(Australian Competition and Consumer Commission, ACCC)草擬強制性行為準則，以解決澳洲新聞媒體業者與數位平台(特別是Google及Facebook)間不對等的議價地位問題，由於2019年ACCC曾嘗試讓Google、Facebook自願與業者議價，並訂定相關程序準則，但事後成效不彰。為因應政府要求，ACCC於同年7月31日公布一份行為準則草案，「2020年修正草案—新聞媒體與數位平台強制性議價守則」(TREASURY LAWS AMENDENT (NEWS MEDIA AND DIGITAL PLATFORMS MANDATORY BARGAINING CODE) BILL 2020)。 此行為準則允許新聞媒體業者各自或集體向數位平台協議使用新聞內容的合理費用，請求費用的媒體公司至少須符合最低的編輯專業標準，並保持編輯獨立性，且每年營收須超過15萬澳元。雖然目前草案只適用於Google及Facebook，但未來也可能有其他數位平台列入適用範圍。 澳洲財政部長Josh Frydenberg表示，此準則設立的目的，是為了保護媒體公司著作內容的原創性，並確保業者能獲得合理的報酬，若Google及Facebook三個月內，無法與媒體公司達成報酬協議，將命仲裁員做出具有約束力的決定，違反規定者將會被裁處1000萬澳元的罰款。 此草案公布後，預計於8月28日完成磋商審議程序，並向議會提出最終草案版本，經議會通過後正式生效。由ACCC負責執行並管理該準則，而新聞媒體業者的資格則由澳洲通信媒體管理局(The Australian Communications and Media Authority)認定之。
英國與新加坡監管沙盒機制概述 德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南（Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen），旨在提升企業數位化與社會責任，並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議： 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時，必須將影響評估列入開發流程，並列為公司應遵守的道德倫理守則，以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義，企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息，並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此，企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下，可能會增加理解性和可追溯性難度，但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中，應特別關注並進一步討論。另外，透過教育及使用說明協助及控制功能，教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段（演算法，機器學習，AI）。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外，應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外，例如透過幫助頁面，儀表板或部落格，解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策，使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施，使用戶理解是否及如何使用相關演算法，此可能包括使用自動化決策，使用特定資料組和使用技術的目的，亦即使用戶對演算法，機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估，目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言，將可帶來巨大的利益，因此應該充分利用。例如，人工智慧可降低語言障礙，幫助行動不便的人可更加獨立自主生活，改善醫療診斷，提升能源供應效率，甚至是交通規劃和搜索停車位，都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展，應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間，同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要，但應兼顧受影響者的利益，並與廣大公眾利益找出妥協平衡點，且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時，應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如，可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分，必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同，資料不完整或錯誤，將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭，如果可能的話，只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此，確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況，特別是在自我學習系統中資料引入的標準，並根據錯誤來源進行檢查，且儘可能全面記錄，針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法，機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要，在開發預期用途的演算法時必須納入考量，對員工應針對道德影響進行培訓，並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題，並特別注意資料饋送，以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程，例如在車輛的自動控制或醫療診斷中，應設計成由責任主體保留最終的決策權力，直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任，並非透過對方法的無條件追踪來實現，而是經過仔細測試，學習和記錄來實現
在英國種植基因改造作物可能無法可管英國衛報（ The Guardian ）指出，英國對種植基因改造作物之管制規範存在著漏洞。 1998 年歐盟曾經允許一批基因該造玉米在歐盟境內種植，將之列入歐盟的一般性種子目錄（ the EU common catalogue of seeds ），該玉米由孟山都生技公司所研發，被稱為 MON 810 ；當時基因改造作物尚未受到大眾的注意，更未引起各國政府對基因改造作物的反省。對此，英國的環境食品農業事務部（ Department for Environment, Food and Rural Affairs, Defra ）指出對於這批歐盟所允許的基因改造作物，目前並沒有任何的規範可阻止其進口到英國境內，贊成或熱衷種植基因改造作物的人士，也可在不需通知主管機關或鄰近土地之所有人的情況下，合法種植自己希望的基因改造作物。農民只需在銷售或生產此種玉米時，遵守歐盟所頒佈之基因改造溯源與標示相關規則即可。對此，目前英國的環保團體與農民關心的焦點在於，英國目前並沒有區隔基因改造作物與非基因改造作物，及非基因改造作物受到污染時，計算賠償金範圍及數額等之規定，並呼籲英國政府重視此問題。