美國參議院通過對開放政府資料（Open Government Data）政策法制化具指標性意義之「數位責任與透明法」（Digital Accountability and Transparency Act，DATA Act）草案
美國參議院於2013年4月10日一致通過「數位責任與透明法」（Digital Accountability and Transparency Act，DATA Act）草案，現在續行送往眾議院審查。DATA 法草案目的在於使政府支出資料更為透明公開，且以得再利用的方式提供。該草案若通過，將建立使用聯邦基金（Federal funds）做支出或受資助的政府機關單位或其他實體財務資料的標準；擴展USAspending.gov網站含括上述資料，並要求聯邦政府以電子格式，自動化、標準化的方式公佈財務管理及採購相關資料，使公私部門便於近用與進行分析。目前草案版本內文並無規定資料特定格式的資料標準，但可得確定的是必須為被廣泛接受、非專有、可搜尋，且獨立於平台使用之電腦可判讀格式，以及可得一致適用於各機關單位之聯邦得標廠商與接受政府補助之實體的特殊標誌。
曾協助草擬2011年DATA法草案之「資料透明聯盟」（Data Transparency Coalition）執行長Hudson Hollister表示，DATA法草案把結構性的資料模式應用於聯邦政府支出時，將前所未有的激發責任與支出情況間的關係；同時，也將聯邦支出資料（federal spending information）轉化為開放政府支出資料（open spending data），成為強化民主治理與激發創新的重要公共資源。然而，由於DATA法草案所涉及的機關眾多，主要包括商務部（DOC）、財政部（DOT）、總務管理局（GSA），與預算管理辦公室（OMB），該法案通過後是否能落實，絕大部分還是取決於白宮是否會要求聯邦政府機關單位完整且迅速的遵循法律的構成要件。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
因為生物科技（Biotechnology）、奈米科技（Nanotechnology）、微（奈）米電子與半導體（Micro- and nanoelectronics, including semiconductor）、光電（Photonics）、及先進材料（Advanced materials）等五大科技，能夠被廣泛的應用在各種產業上，並可協助現有科技作出重大的改善，故在2009年9月歐盟委員會（European Commission）所公布的一份溝通文件（Communication）當中，被認定為是可以加強競爭力，並協助經濟永續發展的關鍵促成技術（Key Enabling Technologies, KETs）。 在該份名為「為我們的未來做準備：發展歐洲關鍵促成技術促進總策略」（Preparing for our future: developing a common strategy for key enabling technologies in the EU）的文件中，歐盟委員會指出，KETs的技術外溢效益和其所能產生的加成效果，可以同時提昇其他領域的表現，如通訊技術、鋼鐵、醫療器材、汽車、及航太等領域，故將對歐盟地區未來的經濟永續發展有著重大的影響，也可以協助面對社會與環境的重大挑戰。 該文件指出，雖然歐盟擁有許多KETs的相關研發成果，對促進研發成果產業化之措施卻有所不足。在此溝通文件中所規劃的發展策略，配合歐盟持續的在研發作出更多的投資，將會協助歐盟充分應用這些可提高歐盟未來競爭力的KETs。 因為KETs的推展須注意系統性的相關聯性，所以數個不同的政策必需被同時考慮。在溝通文件中提出了十項應被考慮的面向，包括（1）將研發政策專注於KETs；（2）促進境內產學研單位間以及產業供應鏈間的技術移轉；（3）促進歐盟與會員國間發展共同的策略方案和操作專案；（4）運用各會員國境內之補助政策；（5）結合KETs的應用與氣候變遷政策；（6）創造市場需求並配合公共採購；（7）與國際間高科技政策相比較並加強國際合作；（8）透過雙邊或多邊貿易談判創造KETs有利的貿易條件；（9）促進歐洲投資銀行（European Investment Bank, EIB）給予高科技產業優惠貸款；以及（10）透過高等教育與在職訓練提昇技術水準。 歐盟委員會將會建立一個獨立的高階專家團體，去繪製歐盟有關各KETs的長期策略藍圖，並將於2010年年底向部長會議（Council of Ministers）報告。
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。
新加坡個資保護法責任指南新加坡個人資料保護法(Personal Data Protection Act 2012, PDPA)的基本原則之一在於可歸責性(Accountability)之建立，原因在於個資保護的責任歸屬，是組織對個資的持有與控制所為的承諾與責任表示。因此，PDPA第11、12條之法遵責任，組織必須對所持有或控制的個資負責，並且需制定並實施資料保護政策、溝通並告知員工相關政策、及履行PDPA義務所必須施行之流程與作法。於組織責任而言，PDPA雖有強制性義務責任，但應忖量組織內部責任歸屬的措施，而非僅將責任落於遵守法律的程度，組織必須從合於法規的方法轉為基於責任歸屬的方法來管理個人資料。 從而，該指南在政策、人員、流程等領域中透過資料生命週期的循環，確立組織責任歸屬。從落實良好的責任制始於組織領導力的概念出發，設定組織管理高層之職責與調性，繼而規劃處理個資及管理資料風險的方法。並由組織人員治理面向，確立溝通資訊與員工培訓知識與資源。除此之外，也在特定流程設置上，紀錄個人資料流動，了解如何收集、儲存、使用、揭露、歸檔或處理個人資料為流程的首要任務，繼而確認資料保護層面主要的差距與需要改進的領域。再將資料保護實踐於業務流程、系統、商品或服務。
數位證據之刑事證據能力相關議題研究