新加坡修訂「建築物資通訊設施實施條例」
美國國會於2018年8月13日通過之《出口管制改革法》（Export Control Reform Act of 2018, ECRA）第1758條，以國家安全為由，授權商務部建立對美國新興與基礎技術出口、再出口或移轉之認定與管制程序。有鑑於此，商務部下轄之工業安全局（Bureau of Industry and Security, BIS）於同年11月19日發布了法規制定預告（advance notice of proposed rulemaking），對外徵求關於認定「新興技術」之意見。 BIS指出，美國政府多年來依循《出口管制條例》（Export Administration Regulations, EAR）限制特定敏感技術或產品出口，以避免關鍵技術落入他國手中。惟既有之審查範圍已不足以涵蓋近年許多重大創新技術，故BIS先行臚列了14項擬在未來實施出口管制的新興科技，向公眾徵求其是否確屬「涉及國家安全之特定新興技術」相關意見。該14項科技包含：(1)生物技術；(2)人工智慧與機器學習技術；(3) 定位、導航和定時技術；(4)微處理器技術；(5)先進計算技術；(6)數據分析技術；(7)量子信息和傳感技術；(8)物流技術；(9)積層製造技術；(10)機器人；(11)腦機介面；(12)高超聲速；(13)先進材料；(14)先進監控技術。 除此之外，民眾亦得對如何認定「新興技術」提出一般性之意見，俾將來政策實施更加周全。意見徵求期間從2018年11月19日起，至2019年1月10日截止。
歐盟「永續經濟活動分類規則」（Taxonomy Regulation）自從2004年聯合國發布之「Who Cares Wins」文件首次提及ESG原則，近年來國際企業不斷倡導ESG原則，即企業針對環境（Environmental）、社會（Social）、公司治理（Governance）三大面向之要求。歐盟從一開始倡導呼籲企業遵守ESG原則的階段逐漸發展為將ESG原則融入具有法律效力之規範。目前歐盟針對ESG原則擁有兩大基石，也就是2019年11月頒布的「歐盟永續財務揭露規則」（Sustainable Finance Disclosure Regulation）以及2020年6月頒布的「永續經濟活動分類規則」（Taxonomy Regulation）。 「永續經濟活動分類規則」係起源於歐盟委員會於2018年3月發布之「歐盟關於金融永續發展行動計畫」。直到2020年6月，歐洲議會與歐盟理事會終於共同公布「永續經濟活動分類規則」，該法規的目的為：為歐盟建立一個統一通用的法律框架，以分類經濟活動是否具有環境永續性。該法規規定所有金融商品都必須根據該分類規則進行分類。對於宣佈具有環境永續性之商品，皆必須揭露如何適用分類規則以及符合該分類規則；而針對不符合環境永續性之其他商品（包括那些具有ESG目標但不具備環境永續性的商品）將必須提出聲明該金融商品未符合歐盟的永續經濟活動分類規則。 而針對金融商品是否具備環境永續性，需視其是否對於下列事項作出重大貢獻。例如：減緩氣候變化；適應氣候變化；水和海洋資源的持續利用和保護；發展可循環性經濟；污染防治；生物多樣性和生態系統的保護和恢復。 「永續經濟活動分類規則」雖然於2020年6月公布，並於同年7月12日生效，但其中許多重要規定仍尚未明文，須待後續授權之施行細則規範。重要時程如下： 2020年12月31日通過就氣候相關目標的科技篩選標準之施行細則。 預計於2021年12月31日通過就所有其他環境相關目標的科技篩選標準之施行細則。 預計於2022年1月1日達成氣候相關之目標。 預計於2023年1月1日達成所有其他環境相關之目標。 隨著歐盟「歐盟永續財務揭露規則」以及「永續經濟活動分類規則」的發展，逐漸將ESG原則融入法規中，可以明顯看出國際間對於ESG原則愈發要求。我國金管會亦跟隨國際潮流，於2020年8月公布之「綠色金融行動方案2.0」提及永續金融之概念，是以，我國企業亦應著重企業自身針對ESG原則之要求，以與國際趨勢接軌。
合成資料（synthetic data）「合成資料」（synthetic data）的出現，是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料，或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下，透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式，讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用，透過這個方法，資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下，使合成資料所訓練出來的分類模型（classifiers）不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中，最熱門的研究為運用「生成對抗網路」（Generative Adversarial Network, GAN）形成合成資料（亦有其他生成合成資料之方法），生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」（generator）與辨識網路（discriminator）對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果，使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料，也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室（Defense Science and Technology Laboratory, DSTL）於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告，此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司（BAE Systems）的應用智慧實驗室（Applied Intelligence Labs, AI Labs）執行「後勤科技調查」（Logistics Technology Investigations, LTI）計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一，探討在隱私考量下（privacy-preserving）「合成資料」當今技術發展情形，並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出，資料的種類多元且面向廣泛，包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等，針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同，也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估；報告指出，目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法，建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。
英國政府推動Midata計畫，促進智慧商業創新及跨產業應用近來國際間許多國家投入智慧商業及智慧消費之發展，為兼顧保障個人資料權利前提下，鼓勵產業界從事商業創新，英國商務創新技術部（Department for Business, Innovation & Skills）於2013年7月宣布促成「Midata創新實驗計畫平台」（midata innovation lab），由英國政府、企業界、消費者團體、監管機構和貿易機構共同組成，此為示範性自律性組織，參與之業者/機構於應消費者要求（consumer’s request）情形下，將所擁有消費者資料，特別是交易資料（transaction data），以電子形式及機器易讀取形式（electronic, machine readable format）對「我的資料」（Midata）體系公開（release）；並且，將可更便利消費者利用這些資料瞭解自己的消費行為，在購買產品和服務時可以做出更為明智的選擇。 英國商務創新技術部係於2011年4月，開始提出所謂「Midata計畫」：於「更好選擇；更好交易環境；提昇消費者權力」政策（Providing better information and protection for consumers），宣示推動「Midata計畫」，作為提昇資訊力量（power of information）重要策略。為積極推動，「Midata計畫」，並協助產業界能有更詳細遵循指引，於2012年7月公告「Midata政府產業諮詢報告」（midata: government response to the 2012 consultation），同年12月出版「Midata隱私影響評估報告」 （midata: privacy impact assessment report）。 為配合上述政策施行，由產業界、組織、政府機構所共同組成的「Midata創新實驗計畫平台」（midata innovation lab），已開始展開運作。此平台認為，近來越來越多實務情形證明，個人資料對於企業而言已被視為日漸重要的資產，並且未來將成為提供更個人化、多元化之產品服務之重要基礎。倘若能在確保消費者個人資料相關權利之前提下，促成產業界積極投入發展，以「我的資料（Midata）創新實驗計畫」為運作平台，對於企業所持有個人資料，兼顧企業與消費者原則共同獲益，將可因應趨勢取得商業先機。 以英國商務創新技術部規劃政策，前期試行推動先以「核心產業」（core sectors）（金融產業、電信產業、能源產業）為導入適用，待實施具一定成效後，將延伸推廣至其他產業領域（non-core sectors），而後也將由現行初期以產業自律性參與計畫模式，進展至以法令規範強制實施的階段。