美國FCC公布低功率電視強制數位轉換時程
美國聯邦通訊委員會（Federal Communications Commission）於2011年7月15日公布第二份報告與命令（Second Report and Order），針對低功率電視（low power television, 簡稱LPTV）數位轉換時程進行規範，並預訂於2015年9月1日強制關閉低功率類比電視訊號的放送。
美國國會已於2009年6月12日強制關閉類比電視訊號的放送，但此規定僅適用於全功率電視台，並未及於低功率電視。所謂的低功率電視，為FCC於1984年針對在地性質的、小型的社區電視服務所創設的類型；這些社區有可能地處鄉野，但也有可能為大都會區內的個別社區。
FCC在這份命令中同時要求現行使用700Mhz頻段(channels 52-69)的類比與數位低功率電視台應在2011年9月1日前提交轉換規劃（displacement applications），並於2011年12月31日停止使用700Mhz頻段。
歐盟執委會於2018年6月成立人工智慧高級專家組(The High-Level Expert Group on Artificial Intelligence, AI HLEG)，主要負責兩項工作：(1)人工智慧倫理準則；(2)人工智慧政策與投資建議。並於2019年4月8日提出《可信賴的人工智慧倫理準則》(Ethics Guidelines for Trustworthy AI)，2019年6月公布之《可信賴的AI政策及投資建議》(Policy and Investment Recommendations for Trustworthy Artificial Intelligence)則是人工智慧高級專家組所交付之第二項具體成果。 該報告主要分為兩大部分，首先第一部分是要透過可信賴的人工智慧建立對歐洲之正面影響，內容提及人工智慧應保護人類和社會，並促進歐洲公司各部門利用人工智慧及技術移轉，而公部門則扮演人工智慧增長及創新之催化劑，以確保歐洲具有世界一流之研究能力；第二部分則是影響歐洲各成員國建立可信賴之人工智慧，內容則提及將發展人工智慧相關基礎設施、教育措施、政策規範及資金投資，同時合法、有道德的使用各項數據。 在本報告中關於法規面的建議則是進一步制定政策和監管框架，確保人工智慧在尊重人權、民主及創新下發展，因此將建立人工智慧政策制定者、開發者及用戶間的對話機制，若是遇到將對社會或是人類產生重大影響之敏感性人工智慧系統，除透過歐洲人工智慧聯盟(The European AI Alliance)進行對話之外，也需要在尊重各成員國之語言及文化多樣性下展開協調機制。另外，報告中也特別提到如果政府以「保護社會」為由建立一個普遍的人工智慧監督系統是非常危險的作法，政府應該承諾不對個人進行大規模監視，並在遵守法律及基本權利下進行人工智慧系統之發展。
吸引優秀外籍人才，澳洲祭出租稅優惠全球化競爭之趨勢下，各國紛紛寄出各式誘因以搶奪優秀人才，澳洲政府在今（ 2006 ）年 2 月中向國會提出所得稅法修正案（ Tax Laws Amendment (2006 Measures No. 1) Bill 2006 ）， 期能將優秀高級技術人才延攬至澳洲，使澳洲成為國際企業之營運重鎮（ as a business location ）。 目前根據澳洲稅法規定，因工作而在澳洲暫時居留者，從課稅角度均被視為澳洲居住者（ treated as Australian residents for tax purposes ），由於澳洲對居住者採取全球課稅（ taxed on worldwide income ）之原則，故除來源於澳洲之所得外，在澳洲工作之外籍人才申報澳洲所得稅時，也需將其在澳洲以外之所得一併申報。雖然目前這些外籍工作者的境外投資所得或可主張租稅減免（ foreign tax credits ）， 但仍須進行年度所得申報，並可能被重複課稅。 新修正規定 引進暫時性居住者（ temporary residents ）之概念，所謂暫時性居住者係指暫時性簽證之持有者，此一簽證乃根據 1958 年移民法（ Migration Act 1958 ）核發。凡持有暫時性簽證者，其澳洲來源所得仍依法課稅，但其國外來源所得則免徵所得稅。另 暫時性居住者之資本利得（ capital gains ）依非居住者身份（ non-residents ）課稅；其對外國債務人提供之貸款利息所得，得免予扣繳（ relief from interest withholding tax obligations ），由於企業乃扣繳之義務人，此等規定可降低企業在管理外籍員工所需付出之法規成本。 新規定無適用年限之限制，亦未規定欲適用新規定者，是否在修正通過前即應具有暫時性居住者之身分， 一般認為，修正之新規定將因租稅部分之誘因，有助於澳洲延攬優秀之外派人才。
加拿大安大略省通過修正健康資訊保護法加拿大安大略省議會於2016年5月三讀通過修正健康資訊保護法（Health Information Protection Act, HIPA）。該法案藉由一連串措施，包括增加隱私保護、問責制與提升透明度，以提高病人地位。 1.在符合指令定義內，將違反隱私之行為強制性地通報與資訊與隱私專員； 2.強化違反個人健康資訊保護法之起訴流程，刪除必須於犯罪發生之六個月內起訴之規定； 3.個人犯罪最高額罰款提升到50,000元至100,000元，組織則為250,000元至500,000元。 而健康資訊保護法也將更新照護品質資訊保護法（Quality of Care Information Protection Act, QCIPA），有助於提升透明度，以保持醫療系統的品質，更新內容包括： 1.確認病患有權得知其醫療相關資料； 2.釐清不得對關於受影響的病患與家屬保留重要事項之資訊與事實； 3.要求健康與長照部（Minister of Health and Long-Term Care）每五年定期審查照護品質資訊保護法。 安大略省亦正著手研究由專家委員會提出，所有關於提升照護品質資訊保護法所稱重大事故透明度之建議。 藉著透過該目標，將可提供病患更快的醫療，更好的家庭與社區照顧，安大略政府希望可以透過上開手段以保護病患隱私以及加強其資訊透明度。
英國發布人工智慧網路資安實務守則英國政府於2025年1月31日發布「人工智慧網路資安實務守則」（Code of Practice for the Cyber Security of AI，以下簡稱「實務守則」），目的是提供人工智慧（AI）系統的網路資安指引。該實務守則為英國參考國際上主要標準、規範後所訂定之自願性指引，以期降低人工智慧所面臨的網路資安風險，並促使人工智慧系統開發者與供應商落實基本的資安措施，以確保人工智慧系統的安性和可靠性。 由於人工智慧系統在功能與運作模式上與傳統網路架構及軟體有明顯的不同，因此產生新的資安風險，主要包含以下： 1. 資料投毒（Data Poisoning）：在AI系統的訓練資料中蓄意加入有害或錯誤的資料，影響模型訓練結果，導致人工智慧系統產出錯誤推論或決策。 2. 模型混淆（Model Obfuscation）：攻擊者有意識地隱藏或掩飾AI模型的內部運作特徵與行為，以增加系統漏洞、引發混亂或防礙資安管理，可能導致AI系統的安全性與穩定性受損。 3. 輸入間接指令（Indirect Prompt Injection）：藉由輸入經精心設計的指令，使人工智慧系統的產出未預期、錯誤或是有害的結果。 為了提升實務守則可操作性，實務守則涵蓋了人工智慧生命週期的各階段，並針對相關角色提出指導。角色界定如下： 1. 人工智慧系統開發者（Developers）：負責設計和建立人工智慧系統的個人或組織。 2. 人工智慧系統供應鏈（Supply chain）：涵蓋人工智慧系統開發、部署、營運過程中的的所有相關個人和組織。 實務守則希望上述角色能夠參考以下資安原則，以確保人工智慧系統的安全性與可靠性： 1. 風險評估（Risk Assessment）：識別、分析和減輕人工智慧系統安全性或功能的潛在威脅的過程。 2. 資料管理（Data management）：確保AI系統整個資料生命週期中的資料安全及有效利用，並採取完善管理措施。 3. 模型安全（Model Security）：在模型訓練、部署和使用階段，均應符合當時的技術安全標準。 4. 供應鏈安全（Supply chain security）：確保AI系統供應鏈中所有利益相關方落實適當的安全措施。 「人工智慧網路資安實務守則」藉由清晰且全面的指導方針，期望各角色能有效落實AI系統安全管控，促進人工智慧技術在網路環境中的安全性與穩健發展。