日本修正放送法，跨出水平立法第一步
2010年11月26日，日本組成臨時國會，在眾議院不到3小時、參議院不到1小時的審查速度，完成「放送法」修正案（連帶小修「電波法」與「電信業法」（電気通信事業法））。新法於同年12月3日公佈，並於2011年6月30日施行。
日本此次修法，在概念上並未法規匯流，而係將「有線電視放送法」、「電信役務利用放送法」與「有線廣播放送法」整併進「放送法」；概念類似我國主管機關為新聞局時代的「廣電三法整併草案」。細部修正重點如下：
1、「放送」定義由「以供公眾直接收訊為目的之無線傳訊」，修正為「以供公眾直接收訊為目的之電子傳訊」。將網際網路傳輸之方式納入定義中。
2、將「有線電視放送」等舊有定義廢除，新區分「基幹放送」與「一般放送」兩種類。所謂基幹放送，係指依電波法之規定放送之無線電台，使用被指配之專用頻段、或優先使用頻段而為之放送；所謂一般放送，則係指基幹放送以外之放送。
3、廢除舊法中的「委託、受託放送制度」，導入「軟體硬體分離」之概念。
4、總體而言，新法明顯強化了內容管制。除了上述總務大臣之權限外，新法中亦新增電視事業之節目種類公表義務、並強化了放送事故等技術問題的對應規範。
美國國家標準與技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）於2023年1月26日公布「人工智慧風險管理框架1.0」（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF 1.0），該自願性框架提供相關資源，以協助組織與個人管理人工智慧風險，並促進可信賴的人工智慧（Trustworthy AI）之設計、開發與使用。NIST曾於2021年7月29日提出「人工智慧風險管理框架」草案進行公眾徵詢，獲得業界之建議包含框架應有明確之衡量方法以及數值指標、人工智慧系統設計時應先思考整體系統之假設於真實世界中運作時，是否會產生公平性或誤差的問題等。本框架將隨著各界使用後的意見回饋持續更新，期待各產業發展出適合自己的使用方式。 本框架首先說明人工智慧技術的風險與其他科技的差異，定義人工智慧與可信賴的人工智慧，並指出設計該自願性框架的目的。再來，其分析人工智慧風險管理的困難，並用人工智慧的生命週期定義出風險管理相關人員（AI actors）。本框架提供七種評估人工智慧系統之信賴度的特徵，包含有效且可靠（valid and reliable）：有客觀證據證明人工智慧系統的有效性與系統穩定度；安全性（safe）：包含生命、健康、財產、環境安全，且應依照安全風險種類決定管理上的優先次序；資安與韌性（secure and resilient）；可歸責與資訊透明度（accountable and transparent）；可解釋性與可詮譯性（explainable and interpretable）；隱私保護（privacy-enhanced）；公平性—有害偏見管理（fair – with harmful bias managed）。 本框架亦提出人工智慧風險管理框架核心（AI RMF Core）概念，包含四項主要功能：治理、映射（mapping）、量測與管理。其中，治理功能為一切的基礎，負責孕育風險管理文化。各項功能皆有具體項目與子項目，並對應特定行動和結果產出。NIST同時公布「人工智慧風險管理框架教戰手冊」（AI RMF Playbook），提供實際做法之建議，並鼓勵業界分享其具體成果供他人參考。
英國資訊委員辦公室（ICO）針對COVID-19接觸史追蹤應用程式框架，發布意見報告英國資訊委員辦公室（Information Commissioner’s Office, ICO）於2020年4月17日，依據英國資料保護法（Data Protection Act 2018）第115條第3項第b款之授權，針對2020年4月10日Apple和Google因應COVID-19疫情發表之「接觸史追蹤應用程式框架」（Contacting Tracing Framework, CTF），發布意見報告。報告認為，由於CTF具備以下三大特性：（1）不會在裝置間交換個人資料，如帳戶資訊或使用者名稱；（2）配對過程僅在裝置本身進行，並不會有如應用程式伺服器之第三方介入；（3）不需要地理位置資訊就能順利運作，因此符合英國資料保護法第57條有關「透過設計並作為預設以保護個人資料」（Data protection by design and default）之規定。 縱然CTF符合英國資料保護法之規定，英國資訊委員辦公室仍於報告中指出：「未來軟體開發商若於接觸史追蹤應用程式中使用CTF技術，該應用程式於處理使用者之個人資料時，仍應隨時符合英國資料保護法關於透過設計並作為預設以保護個人資料之規定。」COVID-19疫情席捲全球，如何於「掌握感染者接觸史以預防疫情擴散」與「保障個人資料及隱私」間取得平衡，實為各國政府需考量之重要議題。我國人工智慧實驗室於2020年4月開發之「社交距離App」，便是使用類似Apple和Google之CTF技術。此份英國資訊委員辦公室意見報告，等於針對社交距離App是否侵害隱私權益，提供相當解答與指引。
法國法院判決：政府獨占賭博事業 違法賭博事業之經營是否應由政府獨占之議題，已陸續在歐洲國家產生爭議問題。2007年3月，義大利禁止於英國取得經營賭博事業執照之Stanley公司至義大利提供賭博服務，因此，義大利法院請求歐洲法院判決，以確定此一行為是否違反歐盟自由貿易原則。隨後，歐洲法院做出判決，認定義大利法律禁止未於義大利取得經營執照之公司在義大利境內經營賭博之規定，違反歐盟競爭法及歐盟條約第49條之規定。 2007年7月中旬，法國最高法院逆轉了過去禁止Malta’s Zeturf於法國經營經營賭博的見解，而遵循歐洲法院之判決結果，認為禁止賭博事業係違反了歐盟競爭法，以及歐盟條約第49條保障境內服務自由流通之規定，並基於上述理由判決Malta’s Zeturf取得於法國經營線上賭博遊戲之權利。法國法學專家Credric Manara以為，最高法院該判決將可能打開原來由政府獨占的賭博市場，而讓賽馬及其他運動賭博遊戲能擴及其他歐洲國家。 法國該向判決卻顯示了法國刑法禁止賭博的規定將無法限制歐盟條約中所保障的自由流通原則，然而，這樣的結果，卻也考驗了以刑法禁止賭博的國家對於法規衝突應如何解決以為之因應。
新加坡個人資料保護委員會2017年7月發布資料共享指引新加坡個人資料保護委員會(Personal Data Protection Commission, PDPC)於2017年7月27日發布資料共享指引(GUIDE TO DATA SHARING)，該指引協助組織遵守新加坡2012年個人資料保護法(Personal Data Protection Act 2012, PDPA)，並提供組織內部和組織之間的個資共享指引，例如得否共享個資，與如何應用，以確保符合PDPA共享個資之適當方法；並得將特定資料共享而豁免PDPA規範。該指引共分為三部分，並有附件A、B。 指引的第一部分為引言，關於資料共享區分為三種類型探討： 在同一組織內或關係組織間共享 與資料中介機構共享(依契約約定資料留存與保護義務) 與一個或多個組織共享(在不同私部門間、公私部門間) 共享包含向一或多組織為利用、揭露或後續蒐集個資；而在組織內共享個人已同意利用之個資，組織還應制定內部政策，防止濫用，並避免未經授權的處理、利用與揭露；還應考慮共享的預期目的，以及共享可能產生的潛在利益與風險。若組織在未經同意的情況下共享個資，必須確保根據PDPA的相關例外或豁免之規定。 指引的第二部分則在決定共享資料前應考慮的因素： 共享目的為何？是否適當？ 共享的個資類型為何？是否與預期目的相關？ 在該預期目的下，匿名資料是否足以代替個資？ 共享是否需要得同意？是否有例外? 即使無須同意，是否需通知共享目的？ 共享是否涉及個資跨境傳輸? 上述因素還能更細緻對應到附件A所列應思考問題，附件B則有相關作業流程範例。 指引的第三部分，具體說明如何共享個資，與資料共享應注意規範，並提供具體案例參考，值得作為組織遵守新加坡個人資料保護規範與資料共享之參考依據。