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。
日本政府於2022年11月29日公布「個人編號法」（平成二十五年法律第二十七号，行政手続における特定の個人を識別するための番号の利用等に関する法律）之預計修正內容。 目前個人編號法第9條第2項主要限定於社會保障、稅收、災害防治三個領域，該法對哪一些行政機關能調取，以及可調取個人資料的種類均有詳細規定。本次修正案目的為將個人編號的用途擴大，除了前揭所提三個領域外，將再包括國家資格管理、汽車登記以及外籍居民行政程序、國家急難救助金及其他津貼發放等。其次，為擴大個人編號用途與增加運用彈性，此次修法重點之一在於擴大該法第4章第19條特定個人編號（My Number）提供限制中，第17款關於其他依據「個人資料保護委員會」所訂規則準用事項範圍。未來日本政府可透過「政省令」的修改（基於國會立法授權，而由行政部門所頒訂，具有對外法拘束力，類似我國法規命令位階），讓政府及相關機關能在有需要時即可蒐集特定個人編號，以迅速、彈性地對應外在情況。 本案若經國會審議通過後，細節部分還需約時二年修改作業系統，最快預定令和7年（2025年度）施行。其他修正重點如：1.將公家機關掌握民眾銀行帳戶資訊和個人編號自動連結，此舉係為改善疫情期間之問題，未來將可使政府發放補助金及急難救助金時更為順暢；2.尚未取得個人編號卡仍可申請「資格確認書」參加社會保險或診療；3.嬰幼兒五歲前「個人編號卡」都不須附上照片等。 唯輿論有批評，在尚未經過國會及有識者充分討論前，貿然大幅擴大資料調取、使用範圍，尤其日本政府計畫將個人所有銀行帳戶都強制連結個人編號，可能讓政府更容易掌握民眾資訊，像是追蹤稅務狀況、打擊逃漏稅等。日本「個人編號法」主管機關總務省則再三保證個人編號卡晶片不會儲存稅金、年金等個人資料，即使作為醫療或健康用途時，也不會紀錄健檢結果和服用藥物等訊息。雖然仍有部分待改進處，惟日本以專法規定個人編號卡儲存資料之種類與範圍，並於該法中說明相關管理措施，仍值得我國未來密切關注。
智慧財產局修法賦予動植物專利權，但將不及繁殖物我國專利法修法後，將全面開放動植物專利，其中，最引起各界關注的問題是動植物專利權的效力。動植物專利的保護，有助於發展國內生技產業，但保護過度，又會影響農漁民生計，故智慧局在五月初發布之專利法部分條文修正草案中，增訂動、植物專利權利耗盡之範圍包括必然導致繁殖之專利生物材料本身及其所繁殖之生物材料，但不包括為繁殖之目的而使用該繁殖之生物材料之行為。 根據現行專利法第５６條第１項規定，獲得動植物相關發明的物品專利權人，專有排除他人未經其同意而製造、為販賣的要約、販賣、使用或為上述目的而進口該物品之權。惟專利法第５條規定，專利物品本身經第一次販賣後，專利權效力及不於後續的實施行為。動植物的繁殖特性，如果一經販賣後，專利權效力即不及，則勢必影響動、植物發明人的權益。 基於上述理由，智慧局經參考歐盟生物技術發明指令第八條，於專利法部分條文修正草案中明訂動植物等生物材料之專利權耗盡範圍，另為了保護農民權益，此次專利法修正草案中亦特別明訂農民免責，使農民自專利權人或其授權人處取得受專利保護之植物繁殖材料，可將收穫後之種子在其農地上進行繁殖使用，而為專利權效力所不及。
瑞士洛桑管理學院公布《2025年IMD世界競爭力年報》瑞士洛桑管理學院（International Institute for Management Development, IMD）於2025年6月17日發布《2025年IMD世界競爭力年報》（IMD World Competitiveness Yearbook），針對全球69個國家與地區，從「經濟表現」、「政府效能」、「企業效能」及「基礎建設」四大面向進行綜合評比，瑞士、新加坡與香港分列前三，展現其制度穩定性與政策應變能力的優勢。 排名第一的瑞士，擁有強健的制度架構，且其「政府效能」與「基礎建設」表現卓越，然瑞士在「經濟表現」與「企業效能」表現略有下滑，主要與公共採購制度的透明度相關，當地企業反映，公共部門合約對外國投標者開放程度不足，限制市場競爭並影響外資參與。 新加坡「經濟表現」亮眼，使其整體競爭力維持在第二名，然因企業外移嚴重，其「企業效能」由去年的第二名滑落至第八，對未來競爭力構成威脅。 香港由第五名升至第三，四大面向皆有明顯進展，顯示其持續改善投資環境；且香港在企業效能方面表現出色，有效強化其作為全球金融中心的地位。 我國排名第六，較去年上升兩名，展現整體競爭力持續提升。四大面向表現均衡，尤以「經濟表現」與「企業效能」成績亮眼，顯示我國出口動能穩定，企業具備良好轉型能力與國際競爭力，科技產業持續發揮關鍵影響力。「政府效能」維持穩定，財政與稅制制度具備競爭優勢，對營商環境有正面助益。惟在「基礎建設」與社會面向方面，仍面臨人口結構變遷、能源轉型與永續發展等挑戰，需持續強化相關制度與政策配套，以確保長期發展動能。 總體而言，競爭力除經濟與治理外，亦受社會及供應鏈變動影響。未來各國應持續強化治理與創新能力；兼顧社會包容性與產業永續發展，以維持長期競爭力。
美國國家標準暨技術研究院規劃建立「人工智慧風險管理框架」，並徵詢公眾對於該框架之意見美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險，於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF）之規畫並徵詢公眾意見，截止日為9月15日，並預計於10月發布正式報告。 依照NIST說明，公眾所建議之人工智慧風險管理框架，可促進人工智慧之可信賴性，其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」（accuracy）、「可解釋性」（explainability）、「偏見」（bias）等議題。此外，上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。 依現有公眾意見徵詢結果，其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期，必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之，當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時，如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費，將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者，從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民，故在設計系統時，應從預先設定之假設事實反面（counter-factual）思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題（例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」）。惟進行上述驗證需要大量社會資料，因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制，使這些社會資料可以被蒐集、使用。 此外，亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標，以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速，未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現，故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。 最後，目前也有許多徵詢意見指出，許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之，當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性，則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」（audit logs），惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料，因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標，為未來應持續關注之議題。