美國正式推行「聯邦政府風險與授權管理計畫」
2010年，美國聯邦政府展開「聯邦政府風險與授權管理計畫」（Federal Risk and Authorization Management Program，FedRAMP），在經過2年的研究與整備後，聯邦政府總務管理局於2012年06月06日宣佈FedRAMP正式運作。 FedRAMP是由國土安全部、聯邦政府總務管理局、國防部、國家安全局以及國家科技研究所共同撰寫及建置。該計畫的目的是建立一套全國政府機關可遵循依據，針對雲端服務的風險評估、授權管理的標準作業規範。
根據FedRAMP，雲端服務業者欲通過該計畫的評估，其評估程序可分為提出申請、檔案安全控管、進行安全測試、完成安全評估等四個階段。未來所有雲端產品與服務業者，都必須達到該計畫的標準規範，才能為美國政府機關提供雲端產品及服務。
對於雲端服務業者的評估，必須經由FedRAMP認證的第三方機構來進行審查，第三方評估機構欲通過認證，除了要符合FedRAMP的需求外，還必須具備雲端資訊系統的評估能力、備妥安全評估計畫、以及安全評估報告等，另外亦同時引進了ISO/IEC17020以及ISO/IEC17011之規定，來驗證檢驗機構的品質與技術能力。目前為止，聯邦政府總務管理局已經公佈十個獲得授權的機構。
聯邦政府總務管理局同時並期待在2012年的年底之前，能夠有三個雲端服務提供者通過審查，然而，由於制度才剛上路不久，是否能夠跟上產業變遷的腳步並順利達成目標，仍有待進一步觀察。
- The US Government’s Latest Move In Cloud Computing-FedRAMP, Cloud Tweaks
- Computer News
- FedRAMP aims to authorize 3 cloud providers by year’s end,Government Computer News
- GSA Launches Effort to Transition Federal Government to Cloud Computing, PR Newswire
- FedRAMP takes applications for service providers, Federal Computer Week
日本著作權法第2條第1項第1款規定對著作物定義中，創作性之表現必須為具有個人個性之表現，日本對於無人類行為參與之人工智慧創作物，多數意見認定此種產品無個性之表現，非現行著作權法所保護之產物。人工智慧之侵權行為在現行法的解釋上，難以將人工智慧解釋其本身具有「法人格」，有關人工智慧「締結契約」之效力為「人工智慧利用人」與「契約相對人」間發生契約之法律效果。日本政府及學者對人工智慧之探討，一般會以人工智慧學習用資料、建立資料庫人工智慧程式、人工智慧訓練/學習完成模型、人工智慧產品四個區塊加以探討。日本政策上放寬著作權之限制，使得著作物利用者可以更加靈活運用。為促進著作之流通，在未知著作權人之情況下，可利用仲裁系統。在現今資訊技術快速成長的時代，面對人工智慧的浪潮，日本亦陸續推出相關人工智慧研發等方針及規範，對於爾後之發展值得參酌借鏡。
合成資料（synthetic data）「合成資料」（synthetic data）的出現，是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料，或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下，透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式，讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用，透過這個方法，資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下，使合成資料所訓練出來的分類模型（classifiers）不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中，最熱門的研究為運用「生成對抗網路」（Generative Adversarial Network, GAN）形成合成資料（亦有其他生成合成資料之方法），生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」（generator）與辨識網路（discriminator）對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果，使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料，也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室（Defense Science and Technology Laboratory, DSTL）於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告，此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司（BAE Systems）的應用智慧實驗室（Applied Intelligence Labs, AI Labs）執行「後勤科技調查」（Logistics Technology Investigations, LTI）計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一，探討在隱私考量下（privacy-preserving）「合成資料」當今技術發展情形，並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出，資料的種類多元且面向廣泛，包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等，針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同，也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估；報告指出，目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法，建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。
澳洲政府發布「急診醫師使用我的健康紀錄指引」提供急診醫師規範遵循2019年2月澳洲政府依據「我的健康紀錄法」（My Health Records Act 2012），執行全國國民納入「我的健康紀錄系統」（My Health Record System）（下稱系統）之政策，有將近9成的國民被納入系統，為解決急診醫師在緊急救治時，需查看病患醫療資訊的需求；澳洲數位健康局（Australian Digital Health Agency, ADHA）於2019年11月發布了一項全國倡議的政策:急診醫師能使用我的健康紀錄系統，在急迫情形下即時做診斷。因此澳洲健康安全與品質委員會（Australian Commission on Safety and Quality in Health Care）與澳洲急診醫學院（Australasian College for Emergency Medicine, ACEM）共同訂定「急診醫師使用我的健康紀錄之指引」（Emergency Department Clinicians’ Guide to My Health Record）（下稱指引）提供急診科醫師參考，說明如下: 原則上只有病患之家庭醫師或主治醫師才能進入系統查看病患的醫療資訊，其他未經同意的醫師不得隨意查看病患的醫療資訊，但若病患發生急救狀況時，則允許急診醫師得使用系統查看病患之醫療資訊，例如:使用藥物資訊、各醫師之醫療診斷書、照顧資訊、處方簽紀錄，病患用藥歷史、住院紀錄、家族病史、專家建議信（Specialist letters）、器官捐贈與預立醫療決定（Advance care plans）、病理診斷、病人自行輸入的資訊，例如過敏反應等，協助急診醫師能使用病患就醫紀錄迅速的做診斷；允許急診醫師得直接查看病患之醫療資訊，也解決急診醫師在救治時，無法即時與病患之家庭醫師聯繫問題。另外，系統之病歷電子化也為急診醫師帶來益處，例如:醫療資訊的合併，整合病患的就醫資料、減少不必要及重複的檢查，即時傳遞醫療資料等。此外，為了保障國民之資訊自主，醫師必須尊重病患的權利，例如病患得使用取消功能來刪除病歷資訊、限制特定醫療人員或醫療機構查看、限制查看資料的類型等。 這項指引使急診醫師能更了解如何使用系統、在緊急救護時，得隨時能查病歷資料做出最佳的處置、系統化的便利性為急診醫師節省許多處理時間，並促進與提升醫療品質。
世界經濟論壇2020年十大新興科技報告，與健康和環境相關之前瞻科技發展備受矚目世界經濟論壇（World Economic Forum, WEF）於2020年11月10日發表「2020年十大新興科技報告」（Top 10 Emerging Technologies 2020），報告中提出10個近年出現，且被認為在未來5年內最具有正面改變社會潛力的新興科技，並說明除了關注這些科技帶來的改變外，也應關注其引發的風險。 2020年全球最密切關注的議題為健康與氣候變遷，也因此2020年被認為具有發展潛力的新興技術均與這兩個議題有關，包含：（1）無痛注射與測試用的微針技術（Microneedles）；（2）太陽能化學（Sun-Powered Chemistry）利用可見光將二氧化碳轉換為普通材料，可作為合成藥物、清潔劑、化學肥料和紡織品的材料；（3）虛擬患者（Virtual Patients），替代人類做人體臨床試驗，比一般試驗更快更安全；（4）空間計算（Spatial Computing）以強化虛擬生活和現實的連結；（5）數位醫療（Digital Medicine）應用程式之發展可以診斷甚至治癒疾病；（6）電動飛航（Electric Aviation）裝置，例如電動推進器可以清除直接碳排放（direct carbon emissions），減少九成的燃料成本、五成維護成本和七成噪音汙染，降低整體航空旅程環境污染並提高效率；（7）低碳水泥（Lower-Carbon Cement）的發展作為氣候變遷下的新興建築材料；（8）量子感測（Quantum Sensing）做為高精準度計算方式，將於未來三到五年進入市場，並首重用於醫療和國防應用產業上；（9）新興零碳能源如綠氫（Green Hydrogen），可補充風力和太陽能；（10）全基因合成（Whole-Genome Synthesis）作為下一代細胞工程（cell engineering）尖端科技，使未來醫學得以治癒更多遺傳疾病。 報告中指出，雖然這些新興技術具有改變社會和產業的潛力，但卻無法確保技術本身是否能被妥善使用（Good is not guaranteed）。首先，這些技術仍需要龐大資金以達到成熟度和可利用的價格點（price point），才能與相關產業達成整合化、規模化。此外面對這些新興科技，決策者必須迅速針對可能引發的風險提出對應策略，例如數位醫療在手機應用程式上會引發政府許可、資料利用、隱私等問題。因此，政策與產業如何協作，使用相關科技、限制濫用並控制技術中風險等，是面對是類新興科技應積極考量的方向。