英國電信廣播主管機關發布未來三年之數位廣播(digital audio broadcasting)服務推動聲明
• 全國性數位廣播服務執照
Ofcom 預計於 2006 年底開始第二張全國性的數位廣播服務執照之發放工作，預計於 2007 年挪出頻段以供該全國性數位廣播服務之用，於 2008 年時民眾將可收聽該全國性數位廣播服務，其服務範圍將含蓋全英國地區，但為避免對他國頻段之運作造成干擾，部分沿海地區將無法接收到該服務。
• 地方性數位廣播服務執照
Ofcom 預計於 2006 年下旬開始 12 張地方性數位廣播服務執照之發放工作；其次，於 North Wales, Suffolk 以及 Northern Ireland ，目前並無額外的頻段可作為地方性數位廣播服務之用，但 Ofcom 仍會尋求釋出其他頻段，以供地方性數位廣播服務之用的可能性。
2025年12月，日本人工智慧安全研究所（AI Safety Institute，下稱AISI）與日本獨立行政法人情報處理推進機構（Information-technology Promotion Agency Japan，下稱IPA）共同發布《資料品質管理指引》（Data Quality Management Guidebook）。此指引旨於協助組織落實資料品質管理，以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進，垃圾出（Garbage in, Garbage out）」的難題，資料品質將直接影響AI的產出。因此，為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性，《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料，以資料生命週期分為8個階段，並特別強調透過資料溯源，方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段：組織高層應界定資料蒐集與利用之目的，並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段：此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料，應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料，並明確記錄後設資料（Metadata）。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊，包含資料的創建、轉檔（transformation）、傳輸及使用情況。因此，需要記錄資料的創建者、修改者或使用者，以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度，確保訓練資料進入AI系統時，即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段：重點在於AI標註（Labeling）品質管理，標註若不一致，將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理，即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容，並持續補充後設資料。此外，可添加浮水印（Watermarking）以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段（Data Processing）：建立即時監控及異常通報機制，以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段：導入RAG（檢索增強生成）技術，檢索更多具參考性的資料來源，以提升AI系統之可靠性，並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段（Evaluation of Output）：為確保產出內容準確，建議使用政府公開資料等具權威性資料來源（Authoritative Source of Truth, ASOT）作為評估資料集，搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性（Currentness），避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段（Deliver the Result）：向使用者提供機器可讀的格式與後設資料，以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據，增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段（Decommissioning）：當資料過時，應明確標示停止使用，若採取刪除，應留存刪除紀錄，確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調，完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎，有助組織確認內容準確性、決策歷程透明，方能最大化AI所帶來的價值。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》，同樣強調從源頭開始保護資料，歷程存證與溯源為關鍵，有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 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）
英國資訊委員辦公室推出資料分析工具箱協助組織檢視資料保護情形英國資訊委員辦公室(Information Commissioner's Office, ICO)於今（2021）年2月17日推出資料分析工具箱（data analytics toolkit）供所有考慮對個人資料進行資料分析的組織使用，旨在幫助組織駕馭人工智慧（Artificial Intelligence, AI）系統對個人權利所可能帶來的挑戰。 ICO表示，越來越多的組織使用AI來完成特定任務，例如使用軟體自動發現資料集（data sets）的模式，並藉此進行預測（predictions）、分類（classifications）或風險評分（risk scores），組織在使用個人資料進行資料分析時，納入資料保護的概念是至關重要的，除符合法律要求外，也能增強民眾對技術的信任與信心。 使用ICO的資料分析工具箱時，首先會詢問組織所適用的法律，並引導至相對應的頁面，並透過合法性（lawfulness）、問責與治理（accountability and governance）、資料保護原則（data protection principles）以及資料主體權利（data subject rights）等一系列的問題瞭解組織的資料保護情形，在回答所有問題之後，工具箱將產生一份報告，提供組織關於資料保護的建議，提高組織資料保護的法令遵循程度。 ICO強調，組織應該要在個人資料處理的過程中考量報告中所提及的建議，並向組織的資料保護長（Data Protection Officer, DPO）徵詢其意見，在組織委託、設計與實施資料分析時落實個人權利與自由的保障。
因應美國華盛頓州《我的健康我的資料法》施行，受監管對象隱私權政策應更新美國華盛頓州《我的健康我的資料法》（My Health, My Data，以下簡稱該法）於2024年3月31日生效，該法係於2023年4月27日通過。目標在於保護華盛頓州消費者的健康資料，特別是生殖健康相關資料（data related to reproductive healthcare）。所拘束對象並不在HIPAA之監管範圍內，包括穿戴式裝置（wearables）、特定零售購物和非HIPAA 所規範之遠距醫療服務（telehealth services）所蒐集之資料。 該法最繁瑣合規要求之一為，受監管對象必須在其主頁上公佈消費者健康資料相關隱私權政策（下統稱隱私權政策）連結，連結必須為獨立、特定且不得包含該法所未要求之額外資訊。另針對小型企業，則設有三個月之緩衝時間，即應於 2024 年 6 月 30 日前遵循該要求。 隱私權政策必須清楚且醒目地揭露以下內容： 1. 所蒐集之健康資料類別和蒐集目的，包括將如何使用這些資料； 2. 所蒐集健康資料來源及類別； 3. 共享之健康資料類別； 4. 共享消費者健康資料的第三方或相關企業之類別；以及 5. 消費者如何行使該法所賦予之權利，包括撤銷同意和要求刪除之權利。 最重要的是，除特殊情形外（即1.已揭露其他特定目的2.取得消費者對其他特定目的所為蒐集、使用、揭露之明確同意），受監管對象不得基於隱私權政策中未明確揭露之任何其他目的，蒐集、使用或共享消費者健康資料。 若違反該法相關規定，即被視為違反《華盛頓州消費者保護法》（the Washington Consumer Protection Act），可由華盛頓州總檢察長提出強制執行。另該法為美國第一部保護大量健康資料之法律，顯現對消費者資料保護監管逐漸嚴格之趨勢。
美國維吉尼亞州消費者資料保護法2021年3月2日美國維吉尼亞州州長簽署了維吉尼亞州消費者資料保護法（Virginia Consumer Data Protection Act），是繼加州之後，第二個自行制定相關規範並且採用的州，預計在2023年1月正式生效。 該法在主軸上與加州消費者隱私保護法相去不遠，其為消費者提供六項主要權利，包括近用權、刪除權、資料可攜權、選擇退出權、更正權，以及申訴在合理期間內未獲妥適處理之再申訴權；又或者在義務上要求企業進行資料的蒐集、處理或利用時，需經當事人同意並且符合合理利用與必要範圍之限制，亦要求企業建立技術保障管理機制，以及向消費者提供隱私權政策。 該法與加州消費者隱私保護法也有些許不同之處，例如，該法並無賦予人民為一切訴訟行為之權，訴訟權掌握在檢察總長手中、該法案適用主體必須是控制或處理十萬筆以上消費者個人資料之企業，或是總收入50%來自於利用消費者個人資料，且該資料量總數達二萬五千筆以上之企業，相比加州消費者隱私保護法適用主體之資格更為寬鬆。無論就形式上或實質上而言，維吉尼亞州消費者資料保護法普遍被認為比加州消費者隱私保護法更加友善企業，並且廣泛得到亞馬遜等相關科技行業的支持。 在數位科技發展下，美國的紐澤西州、猶他州，以及許多其他州政府，紛紛考慮進行相類似之資訊隱私保護立法，此一趨勢發展已然勢不可擋。