美國國會推動研擬國家潔淨能源標準法案
美國參議員院能源與自然資源委員會（U.S. Senate Committee on Energy and Natural Resources）主席Jeff Bingaman於2012年3月7日向國會提出推動建立潔淨能源標準（The Clean Energy Standard，CES）法案。該提案的主要內容為，自2015年開始，所有電力業者（electric utility）的能源必須最少有24%是來自於潔淨能源，並且每年增加3%直至2035年達到84%。
潔淨能源發電除了風力、太陽能等再生能源發電之外，還包括核能、天然氣和碳捕集與儲存(Carbon capture and storage, CCS)技術的燃煤火力發電等。同時，為了鼓勵發電廠採用再生能源，零碳發電機將可以得到全額的信貸，低碳發電機則可依其碳濃度（carbon intensity）（與最高效的燃煤火力發電廠的之比較）的比例獲得部分貸款。為使提案獲得支持，提案中並沒有對總量排放或是發電量成長上做出限制。至目前為止，共有八位民主黨參議員為該法案的共同提案人，Bingaman預計將在未來幾週內與行政官員和公用事業官員舉行聽證，並尋求支持。
歐巴馬總統在2011和2012年的國情咨文中皆呼籲國會通過潔淨能源標準，並且在2013年的預算提案中提到，確保美國在潔淨能源經濟的領導地位是政府的戰略核心之一，此法案的推動便是為了呼應美國目前重要的政策走向，因此政府對國會通過該法案亦表達了支持的立場。，潔淨能源標準將會驅動潔淨能源領域中的創新和投資，並且帶來大量的就業機會，幫助美國維持在潔淨能源經濟中的領先地位，因此，潔淨能源標準建立的討論是重要且必須的，而可以預期的是，除了吸引大量投資者、發展美國的多元化電力發電態樣和碳排放量的大幅下降以外，更重要的是，將引起世界各國對此議題的廣泛討論，因而值得持續關注。
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
日本要求半導體等重要技術技轉前須進行報告，以強化技術管理日本經濟產業省下之貿易經濟安全保障局，於2024年9月公布「建立強化技術管理之新官民對話框架」文件（技術管理強化のための新たな官民対話スキームの構築について），指出在目前複雜的地緣政治情勢下，企業難以獨自進行技術管理，故須透過強化官民對話，讓雙方可共享現況及問題，俾利政府檢討管理措施。 經產省為強化技術管理，擬修正依《外匯與外國貿易法》（外国為替及び外国貿易法，以下簡稱外為法）授權制定之省令及告示，要求業者於技轉「重要技術」時，須依外為法第55條第8項進行事前報告，以利後續透過官民對話達成共識。經產省強調，上述規定目的不是禁止技術移轉，而是進行適當之技術管理，故原則希望能透過官民對話來解決問題。惟若在雙方對話後，經產省認為有技術外流之虞時，仍會要求業者申請許可。 根據經產省於2024年9月6日公布之省令及告示修正案，以下4大領域10項技術被列為「重要技術」： 1.電子元件：積層陶瓷電容（積層セラミックコンデンサ（MLCC））、SAW和BAW濾波器（SAW及びBAWフィルタ）、電解銅箔、介電質薄膜（誘電体フィルム）、鈦酸鋇粉末（チタン酸バリウム粉体）。 2.纖維：碳纖維（炭素繊維）、碳化矽纖維（炭化ケイ素繊維）。 3.半導體：光阻劑（フォトレジスト）、非鐵金屬材料（非鉄金属ターゲット材）。 4.電子顯微鏡：掃描式電子顯微鏡（走査型電子顕微鏡（SEM））、穿透式電子顯微鏡（透過型電子顕微鏡（TEM））。
美國FDA更新軟體預驗證計畫，以明確化數位健康科技的軟體器材審查流程美國食品及藥物管理局（the U.S. Food and Drug Administration）於2019年1月更新「軟體預驗證計畫（Software Precertification Program）」及公布該計畫「2019測試方案（2019 Test Plan）」與「運作模式初版（A Working Model v1.0）」，使審查流程更加明確及具有彈性，並促進技術創新發展。 在更新計畫中，FDA聚焦於審查架構的說明，包含考量納入醫療器材新審查途徑（De Novo pathway）及優良評估流程（Excellence Appraisal process）的審查內涵。在優良評估流程中，相關研發人員須先行提供必要資訊，以供主管機關驗證該軟體器材之確效（validation）及是否已符合現行優良製造規範（current good manufacturing practices）與品質系統規範（Quality System Regulation, QSR）的要求。而由於以上標準已在此程序中先行驗證，主管機關得簡化上市前審查的相關查證程序，並加速查驗流程。 在測試方案中，則說明FDA將同時對同一軟體器材進行軟體預驗證審查及傳統審查，並比較兩種途徑的結果，以確保軟體預驗證審查途徑中的每一個程序都可以有效評估產品上市前所應符合的必要標準。最後，FDA綜合軟體預驗證計畫及測試方案，提出「運作模式初版」，以協助相關人員了解現行的規範架構與處理程序，並期待藉此促進技術開發者及主管機關間的溝通。FDA並於運作模式文件中提到，將在2019年3月8日前持續接受相關人員的建議，而未來將參酌建議調整計畫內容。
美國聯邦地方法院撤銷農業部對基因改造甜菜根之同意案今（2010）年8月中，美國聯邦地方法院法官Jeffrey S. White撤銷了美國農業部（United States Department of Agriculture，簡稱USDA）對基因改造甜菜根（genetically modified sugar beets）之同意案，並發出非永久性之禁制令（non-permanent injunction），從2011年開始禁止商業種植基因改造甜菜根。 事實上，早在去（2009）年由多個環保與消費者團體所提起的訴訟中，White法官即已認定美國農業部並未適切地評估商業化種植基因改造甜菜根所可能帶來的生態影響，特別是遠血緣繁殖（out-crossing）的風險，因此，該同意案實已違反國家環境政策法（National Environmental Policy Act，簡稱 NEPA）之規定，但當時法院並未具體指明補救之辦法；在今年8月上旬的聽證會結束後，White法官認為原告已充分闡明基因改造甜菜根可能對環境造成「無可修補之傷害」，在考量到可能造成之經濟影響後，聯邦地方法院特意裁定允許農民仍可按期收穫尚在成長中之基因改造甜菜根，直至2011年春季始完全禁止。然而，美國農業部則是初步回應，他們打算在明年准許基因改造甜菜根在受到控制的情況下有限度地栽種，持續地努力讓傳統、有機與生物科技生產系統得以共存。 由甜菜根所製取的（食用）糖，大約供應了美國國內50%的需求；其中，從2007年開始種植的基因改造甜菜根，其耕地面積在2010年時已達470,000公頃，佔全美甜菜根收成總數的95%之譜!本案深刻地點出基因改造生物體（Genetically Modified Organism，簡稱GMO）所涉及之安全風險與經濟效益的衡平問題，後續所引發的討論值得我們追蹤下去。