英國提出「緊急應變與復原準則」強化災難時之應變規定
英國內閣辦公室（Cabinet Office）於2013年10月29日提出「緊急應變與復原準則：依循2004年國民緊急應變法之不成文準則」（Emergency Response and Recovery: Non statutory guidance accompanying the Civil Contingencies Act 2004），針對「應變與復原」作相關規定，以補充內閣辦公室於2006年1月1日提出「緊急準備規則」（Emergency Preparedness）對複合式緊急管理（Integrated emergency management, IEM）規定的不足之處。
英國「2004年國民緊急應變法」（The Civil Contingency Act 2004），為英國處理緊急事件之主要依據，「緊急應變與復原準則」即根據「2004年國民緊急應變法」制訂。此規則於「緊急應變章節」規定地方政府之緊急事件依嚴重程度區分為三級：銅（Bronze），僅需要操作指揮（Operational）、銀（Silver），需要策略指揮 （Tactical）、金（Gold），需要戰略指揮（Strategic），用以判斷是否區需要跨機關合作來因應緊急事故。如事故屬於重大緊急災難時，則屬於需要跨機關協調合作，藉由層級指揮及指令下達掌控應變程序與資訊傳遞，以因應長期及廣泛區域之災難。中央政府的權責在於全國性重大緊急事件，並且災難發生時之首相為最高行政首長，最高緊急機構為「內閣緊急應變會議」（Cabinet Office Brifing Rooms, COBR，又稱為眼鏡蛇），同時國民緊急秘書處（Civil Contingencies Secretariat, CCS）也需要協調跨部門及跨機構事務。
為提升災難應變與復原效率，2013年10月的「緊急應變與復原準則」，說明藉由地方的地方抗災議會（Local Resilience Forum）到中央等全國性之系統與網路串聯以傳遞緊急訊息，並建立三種層級之共同認知資訊圖像（Common Recognized Information Picture, CRIP），包括地方層級、區域以及國家級。此項系統必須足以傳遞並收集來自各方的大量資訊、能評估所收集各資料之性質，如緊急性、關聯性、說明性及可使用性等，並且能夠使大眾週知。
然，處理資料的過程仍有可能面臨數種問題，包括各機關之資料不同、判斷不同、理解錯誤及通訊超載等。2013年10月緊急應變與復原準則亦說明建立資訊管理系統（information management system）並安裝至多機構緊急管理中；而民間機構也應作為多機構之一環，並擔任資訊管理機構。同時，在共享資料之同時，必須注意資料保護，因此必須遵守「資料保護與共享－緊急計畫人與應變人準則」（Data Protection and Sharing－Guidance for Emergency Planner and Responders）。英國地域性與台灣近似，皆屬易於發生水患的國家，英國在緊急災難之應變於各方面的法制皆以趨於完善，殊值得持續觀察未來發展方向。
美國參議院商務、科學和交通委員會（United States Senate Committee on Commerce, Science, and Transportation）於2026年7月22日審議通過《2026年聯網車輛安全法案》（Connected Vehicle Security Act of 2026），並於同年9月22日列入參議院一般議程，尚待全院審議。 本法案將擴大美國商務部於2025年1月16日公布之「確保聯網車輛資通訊技術及服務供應鏈安全最終規則」（Securing the Information and Communications Technology and Services Supply Chain: Connected Vehicles）所建立之監管架構，該規則係針對特定車輛聯網系統硬體及特定軟體進行交易管制。 本法案主要擴大三個面向。第一，原「最終規則」管制來自或涉及中國、俄羅斯之產品及軟硬體，本法案將擴及伊朗及北韓。此外，法案新增規定：若聯網車輛製造商本身為合資企業、子公司或其他實體，而其股權、表決權、董事會席次或其他控制指標逾15％，係由前述國家之實體所直接或間接持有或控制，該製造商亦可能落入管制範圍；至於聯網車輛軟體開發商及聯網車輛硬體製造商，則採超過25％之相同判斷門檻。最後，原「最終規則」規範排除車輛額定總重（Gross Vehicle Weight Rating）超過10,000磅（即4.536公噸）之聯網車輛，法案將取消此限制。 本法案的立法進程顯示美國政策正持續擴大聯網車輛供應鏈安全之管制範圍，並就管制對象所涉國家、車輛規格及企業所有權或控制關係設定更明確之判斷標準。汽車供應鏈業者可能需要就未來主要市場動向更進一步檢視整車及供應鏈來源與控制關係。
美國醫療保健領域對新興資料儲存系統理論「資料湖泊」(Data Lake)的應用在現今資訊流通快速蓬勃發展的時代，巨量資料(Big Data)帶來效率與生產力等龐大效益已無庸置疑。相較於將資料以「資料倉儲」(Data Warehouse)模式儲存，「資料湖泊」(Data Lake)被廣泛視為巨量資料快速演進的下一步。 美國的醫療保健領域為因應巨量資料發展並提升醫療保健系統的透明度與有責性，美國醫療保險與補助中心(Centers for Medicare & Medicaid Services, CMS)於2013年底建立CMS虛擬研究資料中心(Virtual Research Data Center, VRDC)，讓研究員能夠以安全有效率的方式取得並分析CMS的龐大醫療保健資料。此種資料倉儲模式會對進入的資料預先分類，並整合為特定形式以指導後續分析的方式。缺點在於為讓資料更易於分享，會進行「資料清理」(data cleaning)以檢測及刪除不正確資訊並將其轉換成機器可讀取格式，各資料版本會被強制整合為特別形式，但資料清理和轉換的過程會導致明顯的數據流失，對研究產生不利的限制。有鑑於此，為更有效益的應用巨量資料，Pentaho首席技術官James Dixon提出新的資料儲存理論—資料湖泊(Data Lake)，此概念於2011年7月21日首先被討論於美國《富士比》雜誌中，目前在英美國家公部門和民間企業間已被熱烈討論。 與Data Warehouse最大不同在於Data Lake可包含「未被清理的資料」(unclean data)，保持其最原始的形式。故使用者可取得最原始模式的資料，減少資源上處理數據的必要，讓來自全國各政府機關的資料來源更易於結合。Data Lake主要有四點特性：1.以低成本保存巨量資料(Size and low cost)2.維持資料高度真實性(Fidelity)3.資料易取得(Ease of accessibility)4.資料分析富彈性(Flexible)。儲存超過百萬筆病患資料的加州大學歐文分校醫療中心(UC Irvine Medical Center)即以Hadoop架構為技術建立了一個Data Lake，該中心能以最原始的形式儲存各種不同的紀錄數據直到日後需要被分析之時，可協助維持資料的來源與真實性，並得以不同形式的醫療數據進行分析項目，例如患者再住院可能性的預測分析。 但相對的Data Lake在安全性和檢視權限上也有一定的風險，尤其是醫療保健領域，因為這意味著病患的資料在個資生命週期裡隨時可被取得，因此資訊的取得應被嚴密控制以維持各層級的安全與保障，在建立安全的Data Lake之前，必須審慎考慮誰有資訊檢視權限以及透過什麼媒介取得Data Lake中的資料等問題。
美國法院擬修正《聯邦證據規則》以規範人工智慧生成內容之證據能力2025年5月2日，聯邦司法會議證據規則諮詢委員會（Judicial Conference’s Advisory Committee on Evidence Rules）以8比1投票結果通過一項提案，擬修正《聯邦證據規則》（Federal Rules of Evidence，FRE），釐清人工智慧（AI）生成內容於訴訟程序中之證據能力，以因應生成式AI技術在法律實務應用上日益普遍的趨勢。 由於現行《聯邦證據規則》僅於第702條中針對人類專家證人所提供的證據設有相關規定，對於AI生成內容的證據能力尚無明確規範，所以為了因應AI技術發展帶來的新興挑戰，《聯邦證據規則》修正草案（下稱「修正草案」）擬新增第707條「機器生成證據」（Machine-Generated Evidence），並擴張第901條「驗證或識別證據」（Authenticating or Identifying Evidence）的適用範圍。 本次增訂第707條，針對AI生成內容作為證據時，明確其可靠性評估標準，以避免出現分析錯誤、不準確、偏見或缺乏可解釋性（Explainability）等問題，進而強化法院審理時的證據審查基礎。本條規定，AI生成內容作為證據必須符合以下條件： 1. 該AI生成內容對於事實之認定具有實質助益； 2. AI系統於產出該內容時，係以充分且適當之事實或資料為輸入依據； 3. 該輸出結果能忠實反映其所依據之原理與方法，並證明此一應用於特定情境中具有可靠性。 本修正草案此次新增「AI生成內容」也必須合乎既有的證據驗證要件。原第901條a項原規定：「為符合證據之驗證或識別要求，提出證據者必須提供足以支持該證據確係其所聲稱之內容的佐證資料。」而修正草案擬於第901條b項新增「AI生成內容」一類，意即明文要求提出AI生成內容作為證據者，須提出足夠證據，以證明該內容具有真實性與可信度，方符合第901條a項驗證要件。 隨著AI於美國法院審理程序中的應用日益廣泛，如何在引入生成式AI的同時，於司法創新與證據可靠性之間取得平衡，將成為未來美國司法實務及法制發展中的重要課題，值得我國審慎觀察並參酌因應，作為制度調整與政策設計的參考。
美國農業部公布施行現代化肉禽屠宰檢驗規定修正條文美國農業部(United States Department of Agriculture, USDA)於今年2014年8月就現代化肉禽屠宰檢驗規定(Modernization of Poultry Slaughter Inspection)再新增肉禽屠宰相關行政管制規範，稱為新肉禽檢驗系統(New Poultry Inspection System, NPIS)，藉此改進現行的肉禽檢驗系統(poultry inspection system)。該規定係美國於1957年為補充艾森豪總統簽署之肉禽產品檢驗法(Poultry Products Inspection Act of 1957)所制定，為美國國內現行肉禽檢驗系統之法源依據，由隸屬於USDA的食品安全檢驗服務(Food Safety and Inspection Service, FSIS)負責執行該規定所要求之相關肉禽食品安全稽查。但近年來各國陸續發生重大食安問題，加以該規定自1957年後，已制定60年之久，實有許多應檢討修正之處。適逢美國總統發布執行命令13563號(E.O. no.13563)要求各行政機關檢視並改進相關規範，以減輕肉禽產品遭受微生物汙染之風險，並整合政府相關行政資源提升行政檢驗效能及適時移除現行法規造成產業創新的制度性障礙。而該規範之新肉禽檢驗系統(new poultry inspection system, NPIS)目前僅適用於幼小雞隻的肉品和火雞肉之生產，且不會全面汰換掉現行的各項檢驗系統，由廠商進行成本效益分析是否將該新檢驗系統導入生產體系。新規定簡要介紹包括要求於冷凍程序前後需進行含菌量檢驗，且廠商必須發展、建立、維護此一管理作業流程，以確保肉品未受到汙染；此外，亦增訂其他規定，如限制生產線上每分鐘不得屠宰超過140隻肉禽、移除冷藏溫度之相關標準，改採廠商必須藉由實驗和技術支援等，反覆檢驗以實質判定其冷藏管理程序中實際合理之冷藏溫度，FSIS更重新定義規範中關於冷藏之定義，以符合產業現況。新規定目前已公告於聯邦公報(Federal Register)，將於六個月後正式生效。