美國對於智慧聯網 IoT 環境隱私保障展開立法工作
有鑒於智慧聯網IoT環境下，許多智慧型手持裝置及行動通訊裝置，大量蒐集消費者資訊之隱私權暨資訊安全考量，美國國會於2013年5月10日提出「應用軟體隱私暨資訊安全保護法草案」（Application Privacy, Protection, and Security Act of 2013, APPS Act of 2013, H.R. 1913）進行審議。「應用軟體隱私暨資訊安全保護法草案」草案針對應用軟體（Application）在蒐集消費者資訊前，如何落實「同意」機制，乃強制行動通訊裝置應用軟體開發商（developer）應：（1）提供使用者個人資料蒐集、使用、儲存及公開之通知（notice），而該通知含括所蒐集個人資料之種類、使用目的、有償公開第三者之類別及資料儲存等；（2）取得使用者之同意（consent）；消費者依據該草案亦有權撤銷其「同意」（withdrawal of consent）。此外，草案乃強制要求該行動通訊裝置應用軟體開發商，就非法近取之個人資料及經去識別化應用軟體蒐集之個人資料，應採取合理及適當之防衛措施（security measures on personal data and de-identified data）。
並且，針對網路環境下隱私權保護議題，更早之前，美國國會於2013年2月28日提出「線上禁止追蹤法草案」（Do-Not-Track Online Act of 2013） 進行審議。「線上禁止追蹤法草案」草案乃要求聯邦貿易委員會（FTC），就透過個人線上活動追蹤，以蒐集、使用個人資料之行為態樣，進行管制。該管制模式謹據以要求如下：（1）被搜集資料個人應收到簡單、明確、並載明資料使用目的之通知（clear, conspicuous and accurate notice and use of such information），而個人就該通知應予明白之同意（affirmative consent）；（2）FTC未來在訂定標準規範時，應（shall）考量所被搜集之資料，是否在匿（隱）名基礎上處理之，遂該資料無法有效被聯結（指認）到特定個人或裝置上；此外，消費者當享有資料不被蒐集的權利（expressed preference by individual not to have personal information collected）。該草案並就違反之個人，設定最高15,000,000美元損害賠償規定。
美國NITRD計畫係指支持「網絡運作與資訊科技研發計畫(Networking and Information Technology Research and Development，NITRD)」之政府補助計畫。美國國會推動所謂的「網絡運作與資訊科技研發現代法(Networking and Information Technology Research and Development Modernization Act)」新法案，藉此取代1991年通過的高速運算法(High Performance Computing Act)，進行現代化修法。新法將用來繼續支持「網絡運作與資訊科技研發計畫(Networking and Information Technology Research and Development，NITRD)」之政府補助計畫，統整21個聯邦行政機關用於發展資通訊科技之業務與預算，提升政府整體效率。藉由補助學校之外，以公私協力之方式補助企業發展非加密網路、電腦、軟體、資安及相關資訊科技，將藉由加速基礎建設發展，強化資安和隱私保護之資通訊科技。但補助主軸將取代舊法對高速運算電腦研發之重視，轉為重視發展虛實融合系統(Cyber-Physical System，CPS)，以利鋪設大數據或物聯網發展所需之資通訊科技基礎建設。而這些資通訊科技的重要性不僅只是影響一般的資通訊科技發展，更能協助其他許多科技及工程領域加速發展，包括從太空科技到生技研發等。
何謂日本「尖端大型研究設施」？所謂「尖端大型研究設施」，系指日本《特定尖端大型研究設施共用促進法》（特定先端大型研究施設の共用の促進に関する法律）中，由國立研究法人所設置，並受該法規範之研究設施。 該法之目的係在設置被認為不適合於國立實驗研究機關，或進行研究之獨立行政法人中重複設置之以高額經費購置的該研究領域中最尖端技術之研究設施設備，並於該研究領域中進行多樣化研究之活用，以發揮其最大之價值。 目前受到該法規定的研究設施包括特定同步輻射研究設施，其包含了「SPring-8」及「SACLA」等兩座大型同步輻射研究設施，與特定超級電腦設施，亦即超級電腦「京」，以及包括了高強度質子加速器「J-PARC」之一部的特定中子輻射研究設施；以SPring-8為例，該設施之網站上登載有使用情報、使用申請及參考資料等，供欲使用該設施之研究人員參考。
中國大陸國務院於2014年11月19日通過其《促進科技成果轉化法修正案（草案）》，並將提請全國人大常委會審議中國大陸國務院常務會議於2014年11月19日通過其《促進科技成果轉化法修正案（草案）》，並將提請全國人大常委會審議。本次修法重視「國家制定政策，充分發揮市場在科技成果轉化中的決定性作用，建立科技成果轉化市場導向機制和利益分配機制」，其中明文規定中國大陸國務院和地方各級人民政府應當加強財政、稅收、產業、金融、政府採購等政策，以強化科技成果轉化相關活動，推動科技與經濟結合，加速科學技術進步，實現創新驅動發展。 按中國大陸《促進科技成果轉化法》係於1996年10月1日施行，歷經2007年之修訂，共計6章37條。本次通過的修正草案，增加至9章58條，其中保留和擴充現行法13條，修改合併20條，刪除4條，新增29條。本次修法加大其政府對於科技成果轉化的財政性資金投入，並可引導其他民間資金投入。此外，本次修法也放寬中國大陸高等院校和重點研究院所之科技成果的歸屬，讓其能夠順利地轉化至民間企業。例如：草案第8條規定利用財政性資金設立的科研機構、高等學校可以採取合作實施、轉讓、許可和投資等方式，向企業和其他組織轉移科技成果，並且國家鼓勵這類機構優先向中小企業轉移科技成果。 另，草案第10條亦規定科研機構、高等學校對其依法取得的科技成果，可以自主決定轉讓、許可和投資，通過協定定價、在技術市場掛牌交易等方式確定價格。相關修正大幅放寬成果運用的彈性，惟科研機構、高等學校仍應依草案第14條規定，向主管部門提交科技成果轉化情況年度報告；主管部門應當將科技成果轉化情況納入對科研機構、高等學校的考核評價體系。 本次修法還有一個重點是放寬中國大陸科研機構的研究員及大學教授從事科技成果轉化活動。例如：草案第13條規定利用財政性資金設立的科研機構、高等學校應當建立符合科技成果轉化工作特點的職稱評定、崗位管理、考核評價和工資、獎勵制度。而草案第19條第一項規定，科研機構、高等學校科技人員可以在完成本職工作的情況下兼職從事科技成果轉化活動，或者在一定期限內離職從事科技成果轉化活動。同條第二項亦規定科研機構、高等學校應當建立制度規定或者與科技人員約定兼職、離職從事科技成果轉化活動期間和期滿後的權利和義務。 綜上，本次修法除強化中國大陸研發成果之運用外，更替中國大陸大學教授打開一條前往民間服務或創業的康莊大道，影響不可謂不大，但修正草案最後尚須經中國大陸全國人大常委會審議通過，將持續觀察審議之最終結果。
FDA發佈人工智慧/機器學習行動計畫美國食品藥物管理署（U.S. Food & Drug Administration, FDA）在2021年1月12日發布有關人工智慧醫療器材上市管理的「人工智慧/機器學習行動計畫」（Artificial Intelligence/Machine Learning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) Action Plan）。該行動計畫的制定背景係FDA認為上市後持續不斷更新演算法的機器學習醫療器材軟體（Software as Medical Device, SaMD），具有極高的診療潛力，將可有效改善醫療品質與病患福祉，因此自2019年以來，FDA嘗試提出新的上市後的監管框架構想，以突破現有醫療器材軟體需要「上市前鎖定演算法、上市後不得任意變更」的監管規定。 2019年4月，FDA發表了「使用人工智慧/機器學習演算法之醫療器材軟體變更之管理架構—討論文件」（Proposed Regulatory Framework for Modifications to Artificial Intelligence/Machine earning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) - Discussion Paper and Request for Feedback）。此一諮詢性質的文件當中提出，將來廠商可在上市前審查階段提交「事先訂定之變更控制計畫」（pre-determined change control plan），闡明以下內容：(1)SaMD預先規範（SaMD Pre-Specification, SPS）：包含此產品未來可能的變更類型（如：輸入資料、性能、適應症）、變更範圍；(2)演算法變更程序（Algorithm Change Protocol, ACP）：包含變更對應之處理流程、風險控制措施，以及如何確保軟體變更後之安全及有效性。 根據「人工智慧/機器學習行動計畫」內容所述，「事先訂定之變更控制計畫」構想被多數（包含病患團體在內）的利害關係人肯認，並於相關諮詢會議當中提出完善的細部建言。FDA將根據收到的反饋意見，於2021年以前正式提出有關人工智慧/機器學習上市後監管的指引草案（Draft Guidance），並持續研究提高演算法透明度、避免演算法偏見的方法。