促進頻譜使用效率－美國啟動獎勵拍賣機制
歐盟在2013年12月3號正式通過「展望2020」(Horizon 2020)計劃，將在未來7年(2014-2020)之間，在10大領域投入770億歐元發展「尖端科學」(Excellent science)、「領導性工業」(Industrial leadership)與「社會挑戰」(Societal challenges)三大項目，以此承繼歐盟第七期科技研發計畫架構(7th research Framework Programme,FP7)所建立的基石。目前，歐盟在三大項目中，在今(2014)年發展項目分別是： 1.「尖端科學」：歐洲理事會將編列30億歐元，資助頂尖的科學家從事相關研究。此外，歐盟亦將透過獎學金的方式，鼓勵優秀的年輕研究者。 2. 「領導性工業」：透過18億的預算資助歐盟在產業領先的項目，包括是通訊技術、奈密、機器人等產業。 3.「社會挑戰」：歐盟將透過28億元解決2020年可能遇到的七個社會挑戰，例如是衛生、農業、海洋、生物科技、能源、交通、氣候行動、環境、與資源利用等領域。 在各大項目當中，因資通訊(ICT)產業占整體經濟4.8%外、且資通訊的研發設計(Research and Development) 又佔企業整體營收約25%。因此，促使歐盟在「展望2020」在ICT領域發展預算編列，高於歐盟FP746%，藉此加速資通訊技術、知識之革新與發展。至於，今(2014)年ICT在「領導性工業」發展項目中，將朝向以下6點發展： 1.下世代零組件與系統(A new generation of components and system)。 2.先進的計算(Advanced Computing)。 3.未來網際網路(Future Internet) 4.內容技術與資訊管理(Content technologies and information management)。 5.機器人(Robotics) 6.微型、奈米科技、與光電(Micro- and nano-electronic technologies, Photonics)。 綜觀上述六點，除了機器人、微型、奈米科技之新穎性，格外受人注目外，在「未來網際網路」與「內容技術與資訊管理」，亦須值得持續追蹤。在「未來的網際網路」發展上，歐盟將「智慧網路與新穎網路體系」(Smart Networks and novel Internet Architectures)、「先近雲端基礎建設與服務」(Advanced Cloud Infrastructures and Services )與「智慧光學與無線網路技術」(Smart optical and wireless network technologies)列為發展方向。 在「內容技術與資訊管理」上，巨量資料的研究(Big data-research)與創新與社群行銷的整合(Big data Innovation and take-up)，則是歐盟未來1年發展項目之一。我國從2010年推動「數位匯流發展方案」(2010-2015年)，其中如何促進新興媒體的發展與增加網路間競爭，一直為我國發展重點。因此，我國除了可透過歐盟所推動的「展望2020」為參考，從中思索是否具有政策盲點外，亦可成為2015年後科技政策進行先導計畫。
紐約市議員向議會提出禁止行動裝置相關業者共享客戶位置資訊的法案紐約市議員Justin Brannan於2019年7月23日向紐約市議會提交一項內容為禁止電信公司和手機應用程式開發商與第三方共享客戶位置資訊（location data）的法案（Int 1632-2019, Prohibition on sharing location data with third parties.）。 該法案原則上，禁止電信公司和手機應用程式開發商與第三方（例如：行銷人員）共享客戶的位置資訊，主要原因在於一般客戶並不清楚自己的位置資訊被共享給第三人，且對於第三人取得其位置資訊後的利用行為存有疑慮。又，位置資訊應屬個人隱私的一部分，故未取得客戶本人同意，即共享其位置資訊無疑是對客戶個人隱私的侵犯。如公司違反法案規定，執法機關對該公司之罰款，以「行為次數」作為計算單位，每次課予1,000美元，惟就同一名受害者，如一天內有數個違法行為，則當天罰款上限為10,000美元。同時，該法案賦予位置資訊被違法共享的當事人，得就其權利被侵害之事實，向法院提訴訟，以為救濟。 不過，該法案並非「絕對」禁止位置資訊的共享，如屬下列情形，例外可共享： 為配合執法機關執行法定職務之所需，如：法律調查等程序，而提供客戶之位置資訊。 為911緊急服務之所需提供，或為免除本人之生命或財產上之急迫危險，提供其位置資訊。 聯邦法律、州法或地方法明文要求應提供。 客戶授權電信公司或手機應用程式開發商得與第三方共享其位置資訊。 這部法案主要目的在於，保障行動裝置使用者的位置資訊，不會在當事人不知情的情形下被提供給第三方。雖然目前該法案尚在審議中，但未來如果通過，紐約市將成為禁止出售個人行動裝置位置資訊的先鋒，同時其執行結果勢必也將成為關注焦點。
新加坡就智慧國家方案提出策略性國家計畫新加坡政府科技局（Government Technology Agency of Singapore, 下稱 GovTech）在2017年8月21號提出智慧國家的5個策略性國家計畫，指出為了建立數位國家，政府將會更加注重基礎建設的整合途徑，未來將聚焦5項計畫： 國家數位身分（National Digital Identity）系統，使市民和工商業可以更加安全與便利的方式進行交易。未來的六個月，在現有的SingPass交易系統上， GovTech將會進行關於行動軟體代碼（software-token）試驗，並在五年後大量適用此種服務。 增進數位支付（e-Payments）功能。新加坡金融管理局（Monetary Authority of Singapore, MAS）將會與銀行和私部門合作，建立各種數位支付管道。例如簡化數位支付並布建統一銷售終端（Unified-Point-of-Sales, UPOS），預計將於18個月內設置25000個終端，使多種銷售方式可透過單一終端進行。 智慧國家感測器平台（Smart Nation Sensor Platform），加速感應器與其他物聯網的布建，使城市更加易居住與安全。GovTech將會建立智慧國家感測器平台，並增進基礎建設與分析能力，並與LTA合作目在未來18個月測試智慧聯網路燈站於選定的區域進行布建，五年內讓蒐集之數據提供工商業發展產品與服務供公眾使用。 建立智慧城市移動（Smart Urban Mobility）交通系統，包含已在2017年中建立的共通車隊管理系統（Common Fleet Management System），將使用數據和數位科技，包含AI和自駕車來增進公眾運輸系統。 生活的時刻（Moments of Life）服務，透過政府間數據共享，跨部門和各種政府相關的數位服務結合，提供市民個人化的數位服務。
美國OMB發布人工智慧應用監管指南備忘錄草案美國行政管理預算局（United States Office of Management and Budget, OMB）於2020年1月發布「人工智慧應用監管指南（Guidance for Regulation of Artificial Intelligence Applications）」備忘錄草案。該備忘錄草案係基於維護美國人工智慧（AI）領導地位之目的，而依據美國總統川普（Donald John Trump）於2019年2月簽署之「維持美國人工智慧領導地位（Maintaining American Leadership in Artificial Intelligence）─行政命令13859號」，並在啟動美國人工智慧計畫後180天內，經OMB偕同科技政策辦公室（Office of Science and Technology Policy, OSTP）、美國國內政策委員會（United States Domestic Policy Council）與美國國家經濟委員會（National Economic Council）與其他相關機構進行協商，最後再由OMB發布人工智慧應用監管指南備忘錄草案，以徵詢公眾意見。 該備忘錄草案不僅是為了規範新型態AI應用技術，更希望相關的聯邦機構，在制定AI應用產業授權技術、監管與非監管方法上，能採取彈性的制定方向，以避免過度嚴苛的規定，反而阻礙AI應用的創新與科技發展，繼而保護公民自由、隱私權、基本權與自治權等價值。同時，為兼顧AI創新與政策之平衡，應以十大管理原則為規範制定之依據，十大管理原則分別為： 培養AI公眾信任（Public Trust in AI）； 公眾參與（Public Participation）； 科學研究倫理與資訊品質（Scientific Integrity and Information Quality）； AI風險評估與管理（Risk Assessment and Management）； 獲益與成本原則（Benefits and Costs）； 彈性原則（Flexibility）； 公平與反歧視（Fairness and Non-Discrimination）； AI應用之揭露與透明化（Disclosure and Transparency）； AI系統防護與措施安全性（Safety and Security）； 機構間之相互協調（Interagency Coordination）。 此外，為減少AI應用之阻礙，機構制定AI規則時，應採取降低AI技術障礙的方法，例如透過聯邦資料與模型方法來發展AI研發（Federal Data and Models for AI R&D）、公眾溝通（Communication to the Public）、自發性共識標準（Voluntary Consensus Standards）之制定及符合性評鑑（Conformity Assessment）活動，或國際監管合作（International Regulatory Cooperation）等，以創造一個接納並利於AI運作的環境。