英國資訊專員辦公室強調歐盟資訊保護改革成本充滿不確定性
英國資訊專員辦公室進行獨立調查時發現，
1、40％的企業沒有充分認識提出的主要條文；
2、87％的企業無法估計公司中業務為因應改革可能支出的成本；
3、82％的受訪者是無法量化其當前資訊保護的開支；
4、在少數的大型組織觀測調查中發現，估計資訊保護的平均花費時常會受到扭曲；
5、當公司擁有超過250名員工或處理超過10萬筆個資紀錄時，絕大多數都已經聘請資訊保護專人；
6、重點業別包括服務業、金融保險業以及公共管理等，需要針對資訊管理有所計畫。
而調查報告在2013年5月14日於柏林舉辦的第三次歐洲資訊保護日會議中提出，資訊專員Christopher Graham表示「必須說，有少數人不同意為面臨21世紀的挑戰，而需要修訂歐洲資訊保護法。但真正進步之實現在於，今日或將來的法律面，針對個人資料有更好的體現。關鍵點在於確實地衡平理論面與執行面中資訊保護權利之平衡點。」
「已經談論過很多關於『什麼是最好的商業』，但這必須基於合法證據。此次的改革的結果會是非常重要的，我們希望敦促歐盟委員會可以考慮並將重點放在制定法律，為消費者提供真正的保障。」
「同樣的，企業和其他的利益相關者必須參與具建設性的義務與隱私權權利的重要性改革，在此過程中仍然可以受到影響」
- Implications of the European Commission’s proposal for a general data protection regulation for business, Watch May 20 2013
- ICO blog: EU data protection reforms: how the process works, and what the ICO is doing, Watch May 20 2013
- Report highlights uncertainty on cost of EU data protection reform Watch, May 20 2013
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
澳洲政府通過身分核驗服務法及其相應修正案澳洲政府於2023年12月通過身分核驗法（Identity Verification Services Act 2023，以下稱IVS法）及其相應修正案（Identity Verification Services (Consequential Amendments) Act 2023，以下稱修正案）。聯邦政府考量IVS法案將影響既有法規，同時提交修正案，兩法案旨在建構身分核驗服務架構，促進驗證流程之監管與透明化。澳洲政府規劃之數位身分系統正逐步法制化，IVS法與同年11月通過之法定聲明修正案（Statutory Declarations Amendment Act 2023）將為該系統奠定基礎。修正案涉及2005年澳洲護照法，以下僅簡要介紹IVS法之驗證服務內涵。 該法規定三項聯邦政府部門可提供之身分驗證服務：文件核驗服務（Document Verification Service, DVS）、臉部核驗服務（Face Verification Service, FVS）與臉部識別服務（Face Identification Service, FIS），並授權相關部門發展對應之認證設施，以電子通訊方式確認身分核驗請求。請求身分驗證服務需獲個人明確同意並告知相關權利後方可進行，其驗證型態分為：核驗（Verification）與識別（Identification），前者涉及確認個人為所宣稱之身分的過程，以一對一比對回傳個人所稱是否為真；後者則為識別個人身分之過程，透由多人或多份文件逐一比對後回傳個人身分。文件核驗使用頻率及範圍最廣泛，公、私部門皆可申請使用；臉部核驗目前僅聯邦政府有使用權限，地方與州政府及私部門未來將可透過書面協議參與。臉部識別因其驗證方式涉及個資使用與隱私議題，請求者限於證人保護機構、執法或情報人員。 IVS法案及其相應修正案於2023年9月提送國會討論，同年12月經參、眾兩院通過。法案審議期間曾有倉促立法的爭議，有論者認為當局急於為公、私部門行之有年的身分核驗行為提供法規依據，並安排極短的法案辦論時間以限縮討論。
歐盟食品安全與標示近期發展－以歐盟法院Teekanne案為例 2004年WIPO推出國際專利電子申請系統且申請數量激增世界智慧財產組織 (WIPO)於今年3月報導指出:WIPO於2004年推出了新的E－Pdoc申請系統，這一系統讓WIPO得以用電子形式接收、處理和發送國際專利優先權文件。有了此一電子申請系統，申請人可以要求同一件申請案以其在任何特定簽約國專利局首次提出申請的日期?國際專利申請日。如果申請得到有關國家專利局的專利授權，該先申請日還可以作?獲得國際專利有效保護的起始日期。 受到電子申請系統方便性之鼓舞， 2004年國際專利申請數量激增並正式突破了一百萬件申請的大關，同一年依據專利合作條約(PCT)規定所提交申請的數量也創下紀錄，共計12萬多件。其中美國繼續列在最大用戶榜首，但增長速度最快的是亞洲大陸─即：日本、韓國和中國大陸。