歐盟最高法院宣佈2006歐盟資料保留指令無效
歐盟最高法院認為，2006歐盟資料保留指令（EU data retention directive）授權各會員國以法律要求電信業或網際網路服務供應商保留人民通信及網路活動數據資料長達兩年、並允許提供給執法或安全服務部門（police and security service）的規定，係屬重大侵害隱私生活及個人資料保護兩大基本人權，因此宣告該規定無效。該判決起因於澳洲及愛爾蘭民間團體向歐盟法院提出申訴，目前28名歐盟會員國正共同起草新的資料保護法案。
2006歐盟資料保留指令允許電信公司保留個人的ID、通信時間、通信地點及通信頻率。歐盟最高法院判決中表示，雖然肯定該規定對於偵查、追溯重大犯罪有其必要性及正當性，但對保留期間（6個月至2年）欠缺明確的保留標準，而過度侵犯個人隱私生活及未提供適當的個人資料保護措施，並不符合比例原則。
針對此一歐盟最高法院判決的宣示意涵，英國政府發言人表示通信數據的保留對執法部門偵查犯罪及確保國家安全是絕對必要的，若電信公司無法保留並提供給執法部門，很可能危及國安。
無論如何，歐盟最高法院的決定，重新宣告了人民隱私權及個人資料的保護不容國家任意侵犯，國家沒有權力任意的、不加區別的蒐集、保留一般人民的通信資料和網路行動，這是無視且扭曲基本人權的行為。該則判決為歐盟各成員國的資料保留法制開啟了新的里程碑。
德國聯邦政府（Bundesregierung）於2020年12月16日通過「提升資訊科技系統安全性的第二版法律（Zweiten Gesetzes zur Erhöhung der Sicherheit informationstechnischer Systeme）」草案，又稱「資訊科技安全法2.0（IT-Sicherheitsgesetz 2.0）」，該草案概述如下： (1)加強德國聯邦資訊安全局（Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik, BSI）權限： BSI可對聯邦行政事務行使控制與審查權、檢測資訊系統和公共電信網路相連的安全弱點、發展分析惡意軟體和攻擊的系統與程序，並擴張其對聯邦通訊技術紀錄資料的儲存期間至12個月。 (2)加強消費者保護： 導入IT安全標籤（IT-Sicherheitskennzeichen），製造商應於該標籤中置入產品安全性聲明與由BSI提供之IT安全性資訊；此外BSI有權要求電信服務業者和產品製造商提供其儲存資料與相關必要資訊。 (3)加強企業作為義務： 關鍵基礎設施提供者有報告及使用攻擊檢測系統檢測安全威脅的義務，該報告義務在草案中將擴張適用於具特定公共利益之公司，如與國防和保密資訊IT產業相關、具經濟上重要性的公司，以及受重大事故條例（Störfallverordnung, StöV）所規範者。 (4)加強國家保護功能： 國家應建立認證機制，並課予關鍵基礎設施的供應者通過該認證的義務，即供應者需確保其設施內的零件不具不適當的技術特性，尤其可能被間諜活動或恐怖主義用以破壞關鍵基礎設施的安全與功能之重要零件。 該草案目前於德國聯邦議院（Deutscher Bundestag）進行審查。
歐盟執委會發佈產品能源標章政策研究報告歐盟實施能源標示(Energy Label)制度已屆滿20週年，目前能源標示制度下，主要針對家電產品(house appliances)之能源標示進行管制，共分為七個層級，即A、B、C、D四等級外，另於能源效率表現較好之A等級之上，再行劃分A+、A++、A+++三等級。 歐盟執委會於2012年10月下旬公告能源標示市場調查研究，期在目前能源標示制度(Directive 2010/30/EU)下，探究未來二種可導入的模式: 模式一，導入碳足跡(carbon footprint)、水足跡(water footprint)、資源消耗(resource depletion)、水毒性(water eco-toxicity)等四種環境衡量指標；模式二，僅導入碳足跡(carbon footprint)衡量指標。本研究旨在建立是否上述二種模式能鼓勵消費者採購更佳環境友善的產品，其次，測試消費者對於不同節能績效產品之採購意願。 本研究報告分為三大面向，第一大面向，檢視當前能源相關標示制度與資料，分析產品的碳足跡和環保標示。第二大面向，擇定三個市場，進行消費者質化研究。第三大面向，擇定九個市場並六千名消費者，就消費者之行為調查。 觀歐洲議會已於2012年底就若干產品之能源標示進行審議，與歐盟經貿關係亦屬密切之台灣當持續關注此項議題。
美國政府於2014年初提出幾點重要聲明，加強改善國家專利品質美國總統歐巴馬於2014年初對於美國專利改革及產業創新的規範做進一步的聲明。美國近年來針對專利法改革有許多大規模的法案實施，目的希望能提升整體美國產業，包括2011年通過的美國發明法案（Leahy-Smith America invents Act, AIA），目的希望能讓美國專利系統更加完善，保護專利權人及促進產業創新等目的。然許多專利仍被NPE或是專利蟑螂控訴侵權，反而讓專利權被用來當做專利訴訟的一個工具，花費更多的經費在訴訟及和解上，有違當初白宮要進行專利改革的初衷。 因此歐巴馬在年初為了能鼓勵創新及增加專利系統的品質而發布幾點執行聲明（executive actions）： 1、著重prior art的檢索：USPTO開始著重prior art的搜尋，幫助專利審查能更詳盡。 2、增進專利審查人的技術訓練：提供教育專業訓練，讓專利審查人能隨時更新最新的技術，能在審查過程中對於技術上的認知能更專業。 3、Pro brono幫助：USPTO提供pro brono的幫助。許多發明人對於如何申請專利及如何使其專利被妥善保護等規範較缺乏相關資訊、或沒有資金聘請顧問協助此方面保護，因此USPTO會提供教育及實務訓練，讓這些較小的公司或資源較缺乏之發明人的專利得以獲得保護。
德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南（Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen），旨在提升企業數位化與社會責任，並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議： 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時，必須將影響評估列入開發流程，並列為公司應遵守的道德倫理守則，以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義，企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息，並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此，企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下，可能會增加理解性和可追溯性難度，但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中，應特別關注並進一步討論。另外，透過教育及使用說明協助及控制功能，教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段（演算法，機器學習，AI）。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外，應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外，例如透過幫助頁面，儀表板或部落格，解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策，使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施，使用戶理解是否及如何使用相關演算法，此可能包括使用自動化決策，使用特定資料組和使用技術的目的，亦即使用戶對演算法，機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估，目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言，將可帶來巨大的利益，因此應該充分利用。例如，人工智慧可降低語言障礙，幫助行動不便的人可更加獨立自主生活，改善醫療診斷，提升能源供應效率，甚至是交通規劃和搜索停車位，都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展，應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間，同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要，但應兼顧受影響者的利益，並與廣大公眾利益找出妥協平衡點，且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時，應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如，可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分，必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同，資料不完整或錯誤，將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭，如果可能的話，只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此，確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況，特別是在自我學習系統中資料引入的標準，並根據錯誤來源進行檢查，且儘可能全面記錄，針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法，機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要，在開發預期用途的演算法時必須納入考量，對員工應針對道德影響進行培訓，並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題，並特別注意資料饋送，以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程，例如在車輛的自動控制或醫療診斷中，應設計成由責任主體保留最終的決策權力，直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任，並非透過對方法的無條件追踪來實現，而是經過仔細測試，學習和記錄來實現