猶他州選民詳細資料遭網站公開，引起社會大眾關注
據猶他州政府檔案存取及管理法（the Government Records Access and Management Act，簡稱GRAMA），該州選民註冊資料及投票歷史紀錄檔案屬於得公開資訊，據此，猶他州民得給付1,050元美金並填寫申請表，向政府申請取得全州選民數據庫之資料。
上開法令作為申請之依據，UTvoters.com創辦人Tom Alciere透過向該州政府申請並取得該州選民資訊後，建置該網站。透過該網站系統，任何人可查詢該州選民選舉資料。Tom Alciere指出，倘選民認為他們資訊被公布網站上並不合理，他們可以要求移除網站上的資訊，但這些資訊仍被記錄在該州數據庫中，且仍可被公開取得。
該州負責選舉主任委員Mark Thomas指出，倘能證明自身安全因資料遭公開而陷入危險，或具有某些情況如屬政府官員（例如州市長或參議員）等資料，基於安全考量，得移除數據庫之資料。
該州選民認為他們資料如同信用卡被竊一般的遭到洩漏，且不應被公開於網路；該州參議員Karen Mayne亦認為該不合理制度須做改變，政府一方面應鼓勵民眾參與投票，但非在過程中犧牲與公開選民的個人資料。
相關修正案之建議，限制該類資料僅能作為「政治」上的使用，且應排除與網路連結。若違反，則將面臨6個月以上有期徒刑及1,000美元以上之罰金。
日本《科學技術基本計畫》為依據其科學技術基本法之要求，以每5年為期擬定，目的在於建構一立基於長期性觀點且體系化的科學技術政策，並以之為施政框架，目前實施之科學技術基本計畫，為規劃自2016年至2020年期間施行之第5期科學技術基本計畫。而為形成下一階段之科學技術基本計畫，日本學術會議現公布了「第6期科學技術基本計畫方向」建言，為日本學術會議所屬之學者委員會學術體制分科會經審議後，就上述科學技術基本計畫之擬定發表意見，預計會於內閣府召開之綜合科學技術與創新會議（総合科学技術・イノベーション会議）中提出，作為訂定第6期科學技術基本計畫之重要參考。 本建言除了持續強調投資基礎科學研究的重要性，亦關注學術多元發展與提升整合性，強調優越學術基礎的建構、發展、以及用以解決問題之能力提升，繫諸各領域、地區、個人所關切議題與思考方式之不同所帶出的多元性，而為克服現代社會面臨的各種課題，應注重自然科學與人文社會科學之跨域合作以形成具統合性的知識基礎，同時須平衡投入各學門的研究預算，避免科學技術投資過分集中於特定的學術領域。具體的方向上，本建言主要提供了4個規劃面向：（1）強化對博士生就學的經濟上支援，並增加相關就業機會，如增加大學終身教職員額與高階技術人才職位等；（2）為進一步促成前述的學術多元發展，重新檢討並建構政府資助各類研究之制度藍圖，除了持續資助基礎研究及應用研究之外，強化對年輕學者的補助，亦期待能對需持續性進行之研究（如生命科學等需長時間蒐集並保存資料之領域）提供長期或無限期的支援；（3）追求科研參與者的多元化（如鼓勵女性、外國人、身障者的投入），以實現科學家社群之多元發展；（4）促成科學家社群以個人身分或透過組織參與科學技術政策形成，避免相關政策的擬定與施行未能切合研究實務之需求。
歐洲藥物管理局「臨床試驗資料公開與近用政策」(草案)之定案日期將延後歐洲藥物管理局（European Medicine Agency，EMA）於今年六月下旬起至九月底止，開放接受公眾針對該局所擬「臨床試驗資料公開與近用政策」草案（draft policy on publication and access to clinical-trial data）提出回饋意見。所有公眾建言都將由EMA加以檢視，並將成為上述政策草案正式定案前之參考。原本EMA預計在2013年年底即對上述政策草案拍版定案，然而，由於歐洲藥物管理局收到超過一千則來自四面八方、不同立場之公眾回饋意見，為求妥適、深入檢視、分析這些意見，EMA原訂之定案時程將被迫遞延。新的定案時間表最慢將於十二月中上旬公布。 根據上述「臨床試驗資料公開與近用政策」草案之現行版本（亦即提供公眾評論並回饋意見之版本），原則上，EMA所持有之臨床試驗資料，將依其類型之差異而適用不同的公開或近用標準。依照EMA之分類，試驗資料將被區分為（1）「公開後不會導致個資保護疑慮之試驗資料」、（2）「如經公開，可能產生個資保護疑慮之試驗資料」、（3）「內含商業機密資訊之試驗資料」等三大類。上述第三類之「內含商業機密資訊之試驗資料」不會受到此一政策草案之影響，第二類資料將有限制的公開與提供近用，至於第一類資料，則將公開於EMA網站上供公眾下載。
論智慧科技裝置之法律問題—美國資訊隱私法制變革與發展 歐盟執委會提出「具可信度之人工智慧倫理指引」歐盟執委會人工智慧高級專家小組（High-Level Expert Group on Artificial Intelligence）於2019年4月8日公布「具可信度之人工智慧倫理指引」（Ethics Guidelines For Trustworthy AI）。該指引首先指出，具可信度之人工智慧需具備三個關鍵特徵：（1）合法（Lawful）：應遵守所有適用於人工智慧之法規；（2）合乎倫理（Ethical）：確保人工智慧符合倫理原則與價值；（3）健全（Robust）：自技術與社會層面觀之，避免人工智慧於無意間造成傷害。 該指引並進一步指出人工智慧應遵守以下四項倫理原則： (1) 尊重人類之自主權（Respect for Human Autonomy）：歐盟之核心價值在於尊重人類之自由與自主，與人工智慧系統互動之個人，仍應享有充分且有效之自我決定空間。因此，人工智慧之運用，不應脅迫、欺騙或操縱人類，人工智慧應被設計為輔助與增強人類之社會文化技能與認知。 (2) 避免傷害（Prevention of Harm）：人工智慧不應對人類造成不利之影響，亦不應加劇既有的衝突或傷害。人工智慧之系統運行環境應具備安全性，技術上則應健全，且確保不會被惡意濫用。此外，弱勢族群應於人工智慧運用中受到更多關注，並被視為服務對象。 (3) 公平（Fairness）：人工智慧系統之開發、布建與利用，必須具備公平性。除了透過實質承諾與規範，進行平等與公正之利益與成本分配外，亦須透過救濟程序確保個人或特定族群不受到歧視與偏見之侵害，並可對人工智慧之自動化決策結果提出質疑，且獲得有效之補救。 (4) 可解釋性（Explicability）：人工智慧應盡量避免黑箱（Black Box）決策，其系統處理程序須公開透明，並盡可能使相關決策結果具備可解釋性，分析特定訊息可能導致之決策結果，此外亦需具備可溯性且可接受審核。