美國能源部針對住宅洗衣機及洗碗機公布新的能源效率標準
美國能源效率標準的制定，是依據「能源政策管理法」（The Energy Policy and Conservation Act, EPCA）之規定，授權美國能源部針對設備產品制訂能源效率標準；後因「2007年能源獨立與安全法」（The Energy Independence and Security Act (EI SA) of 2007）修正EPCA之部分內容，要求能源部秘書長（Secretary of Energy）檢視是否需修正相關設備產品之能源效率標準後，再進行修正，同時並應將待機（standby mode）及關機（off mode）之能源耗用標準納入測試程序中。
基於此，能源部於2012年5月，針對住宅洗衣機及洗碗機，公布新的能源效率標準，訂立洗衣機及洗碗機產品的最低能源標準，並分別自2015年及2013年開始施行。此亦為美國總統歐巴馬「all-of-the-above」能源政策的重要部分，透過能源效率標準的制訂，以合理的方式逐步減少家庭的支出並同時減少能源消費。
目前美國家庭洗衣機及洗碗機的用電量約占住宅用電量的3%，用水量則占室內用水的20%。根據新的標準，前置式洗衣機（front-loading clothes washers）將可節省15%的電力消費以及35%的水費，上置式（top-loading washers）洗衣機更可節省33%的電力使用及19%的用水量。洗碗機則可節省約15%的電力及20%的用水。
自2009年起至今，已有約40種產品訂有能源效率標準，預計至2030年，總共可節省約3500億美元的帳單花費。這些標準的制訂，是透過能源部的「能源效率與再生能源」（Energy Efficiency and Renewable Energy (EERE) Program）計畫提供技術面的相關建議，並與製造商、消費者團體及環保團體等的共同協商，達成一致的共識，希望提供消費者更多的選擇並減少對製造者的衝擊。
- Energy Efficiency, U.S. DEPARTMENT OF ENERGY Energy Efficiency & Renewable Energy
- Dishwashers, Building Technologies Program (Last Updated 2012/05/16)
- Residential Clothes Washers, Building Technologies Program (Last Updated 2012/05/16)
- New Energy Efficiency Standards for Residential Clothes Washers and Dishwashers to Save Consumers Billions on Energy Bills, ENERGY.GOV
- New Efficiency Standards Mean Big Energy Savings for Consumers, ENERGY.GOV
2018年06月07日，歐盟執委會對2021年到2027年期間擬定單一市場計畫和預算，該計畫預計支用40億歐元保護歐盟消費者和促進歐洲中小企業（SME）競爭力，同時加強歐盟內部市場管理，促進人類、動植物健康和動物福利，並建立歐洲金融數據統計框架。 新的單一市場計劃包括： 1. 增加中小企業競爭力，促進產業升級、擴大產業規模並幫助中小企業有跨境競爭的能力； 2. 落實消費者保護政策，確保產品安全，並在產品和服務有疑義時，確實協助消費者獲得補償； 3. 支持食品安全生產，預防及根除動植物疾病，以及改善歐盟的動物福利，而歐盟公民得以繼續在歐洲單一市場取得安全和優質的食品，同步提高人類和動植物健康之水平； 4. 加強歐盟執委會和會員國之間的合作，確保歐盟法規範得到適當實施和執行； 5. 響應市場發展，幫助歐盟執委會加強運用資訊科技產業工具與知識（例如大數據和演算法等等）。 6. 補助會員國的統計機構，提供資金給政策領域中與數據相關的發展、製作和傳播，提高歐洲統計數據品質。 歐洲單一市場讓歐洲人民能自由旅行、工作和生活，同時擁有更多的選擇和更低廉的價格，能在歐盟境內更輕鬆地進行商品服務交易。因此，歐洲單一市場可說是歐洲最佳資產，可以促進歐洲企業成長且在全球化市場中培養競爭力。而2021-2027年計畫將確保當地有效達成單一市場連續性，為歐盟人民和企業提供更好的投資與生活環境。
G7發布金融機關因應勒索軟體危脅之基礎要點由於近年來勒索軟體對國際金融帶來重大影響，七大工業國組織G7成立網路專家小組CEG（Cyber Expert Group），並於2022年10月13日訂定了「金融機關因應勒索軟體危脅之基礎要點」（Fundamental Elements of Ransomware Resilience for the Financial Sector），本份要點是為因應勒索軟體所帶來之危脅，提供金融機關高標準之因應對策，並期望結合G7全體成員國已施行之政策辦法、業界指南以及最佳之實踐成果，建立處置應變之基礎，加強國際金融的韌性。該份要點內容著重於民營之金融機關（private sector financial entities），或關鍵之第三方提供商（critical third party providers），因其本身有遵守反洗錢和反恐怖主義之融資義務，但也可依要點訂定之原意，在減少自身受到勒索軟體之損害上，或在處置與應變上有更多的彈性。而日本金融廳於2022年10月21日公布該份要點之官方翻譯版本，要點所提列之重點如下： 1.網路安全策略與框架（Cybersecurity Strategy and Framework）： 將因應勒索軟體威脅之措施，列入金融機關整體的網路安全策略與框架之中。 2.治理（Governance）： 支付贖金本身可能於法不容許，也可能違背國家政策或業界基準，金融機關須在事件發生前，檢視相關法規，並針對潛在的被制裁風險進行評估。 3.風險及控制評估（Risk and Control Assessment）： 針對勒索軟體之風險，應建立控制評估機制並實踐之。因此可要求金融機關簽訂保險契約，填補勒索軟體造成的損害。 4.監控（Monitoring）： 針對潛在的勒索軟體，金融機關有監控其活動進而發現隱藏風險之義務，並向執法與資通安全機關提供該惡意行為之相關資訊。 5.因應處置、回覆（Response）： 遭遇勒索軟體攻擊之事件，就其處置措施，須依原訂定之計劃落實。 6.復原（Recovery）： 遭遇勒索軟體攻擊之事件，將受損之機能復原，須有明確的程序並加以落實。 7.資訊共享（Information Sharing）： 須與組織內外之利害關係人共享勒索軟體之事件內容、資訊以及知識。 8.持續精進（Continuous Learning）： 藉由過往之攻擊事件獲取知識，以提高應變勒索軟體之能力，建立完善的交易環境。 此要點並非強制規範，因此不具拘束力，且整合了2016年G7所公布的「G7網路安全文件之要素」（G7 Fundamental Elements of Cybersecurity document）之內容。綜上述CEG所提列重點，針對我國金融機關在抵禦網路攻擊之議題上，應如何完善資安體制，與日本後續因應勒索軟體之政策，皆值得作為借鏡與觀察。
德國公佈聯邦政府人工智慧戰略要點德國政府於2018年7月18公佈「聯邦政府人工智慧戰略要點」（Key points for a Federal Government Strategy on Artificial Intelligence），係由德國聯邦經濟事務及能源部、聯邦教育及研究部，與聯邦勞動及社會事務部共同撰寫而成。 德國政府表示該要點將作為推動人工智慧技術與產業發展的基礎方針，並希望以負責任的方式以及朝向社會利益發展的方向進行人工智慧開發與應用。 德國人工智慧戰略要點摘要如下： 1. 研究能量：必須大幅增加研究支出並且爭取世界一流人才。 2. 人工智慧能力應泛分佈在社會各處：各學科與產業領域皆需要人工智慧。 3. 資料作為人工智慧發展的基礎：資料是人工智慧發展的重要關鍵，德國的資料發展重點將放在資料品質的強化。 4. 基礎設施：人工智慧中重要的技術「深度學習」，不僅需要大量資料，同時還需要強大的計算能力，德國需要加強計算能力的硬體設備。 5. 經濟應用：德國數位化發展的下一步需要仰賴人工智慧技術，尤其是中小企業採納人工智慧技術方面將會是焦點之一。 6. 社會法制：人工智慧發展過程中牽涉許多道德以及法制、監管議題，德國政府認為這些都必須請不同利害關係人共同公開討論。 7. 國際合作：德國作為歐盟會員國之一，未來的人工智慧發展將力求與歐盟各國合作。 整體而言，德國的人工智慧戰略著重在建立人工智慧生態系統，並強調人與機器之間的合作關係，為人工智慧產業發展奠定良好基礎。德國政府將基於此要點繼續制定進一步的人工智慧戰略，並預計將於2018年12月公佈德國的人工智慧戰略完整報告。
歐盟第29條工作小組發布「自動化個人決策和分析指引」處理個人資料自動化決策與資料剖析風險問題歐盟第29條工作小組於2017年10月3日為因應歐盟一般資料保護規則（GDPR）第22條規定發布「自動化個人決策和分析指引」（Guidelines on Automated individual decision-making and Profiling for the purposes of Regulation 2016/679，2018年2月6日進一步修正，下稱指引），處理對個人資料自動化決策（automated decision-making）和個人檔案剖析（Profiling）的建立。 指引分為五個部分與最佳實踐建議，旨在幫助資料控制者（controller）合乎GDPR對個人資料自動化決策和分析的要求，內容包括下幾點：1.定義自動化決策和分析，以及GDPR對這些概念的處理方法；2.對GDPR第22條中關於自動化決策的具體規定；3.對自動決策和分析的一般規定；4.兒童和個人檔案剖析（Profiling）的建立；5.資料保護影響評估。 指引的主要內容包括： 個人檔案剖析（Profiling），意謂收集關於個人（或一群個人）的資料，並分析他們的特徵或行為模式，加以分類或分群，放入特定的類別或組中，和/或進行預測或評估（例如，他們執行任務的能力，興趣或可能的行為）。 禁止對個人資料完全自動化決策，包括有法律上法或相類重大影響的檔案剖析，但規則也有例外。應有措施保障資料主體的權利，自由和合法利益。 GDPR第22條第二項a之例外規定，（履行契約所必需的），自動化個人決策時，應該作狹義解釋。資料控制者必須能夠提出分析、自動化個人決策的必要性，同時考慮是否可以採取侵害隱私較少之方法。 工作小組澄清，關於在要求提供有關自動化決策所涉及的邏輯上有意義的資料時，控制者應以簡單的方法，告訴資料主體其背後的理由或依據的標準，而不得總是以自動化決策所使用算法進行複雜的解釋或者公開完整的算法為之。所提供的資料應該對資料當事人有意義。 對資料主體提供關於處理自動化決策上有關重要性和預期後果的資料，其意義在於必須提供關於該資料之用途或資料未來處理以及自動化決策如何影響資料主體的重要訊息。例如，在信用評等的情況下，應有權知道其資料處理的基礎，資料主體並能對其作出正確與否的決定，而不僅僅是關於決策本身的資料。 「法律效果」是指對某人的法律權利有影響，或者影響到個人法律關係或者其契約上權利。 工作組並未將GDPR前言71段視為絕對禁止純粹與兒童有關的自動決定，指出僅在某些情況下才有其適用（例如，保護兒童的福利）。 在基於自動化處理（包括分析）以及基於哪些決策產生法律效應或類似顯著效果的基礎上對個人方面進行系統和廣泛評估的情況下，進行資料保護影響評估並不局限於「單獨」自動化處理/決定。