美國「能源效率改革法案」簡介
加州公共事業委員會（California Public Utilities Commission, CPUC）提出自駕車試點計畫，允許在未有配置人類駕駛之情況下測試自駕車，此次計畫包含兩個試點項目，將於5月被五人委員會審核，並決定是否批准。 第一個試點項目允許參與廠商之自駕車上路測試，並須配置經培訓的人類駕駛於自駕車內，以應付隨時的突發狀況；第二個試點項目則允許無人駕駛之自駕車上路測試，惟在無人類駕駛隨車之情況，必須符合加州機動車輛管理局（Department of Motor Vehicles, DMV）之規定，如遠端監控車輛狀態及操作，以保障乘客安全。 參與廠商必須定期向CPUC及DMV繳交營運報告，包含測試期間車輛碰撞（collision）及解除自動駕駛（disengagement）次數。 此次試點計畫已開放廠商申請，科技大廠及叫車服務公司如Google、Tesla、Uber以及Lyft等目前亦已正進行自駕車之設計與測試。若此提案通過，CPUC將進一步規劃自駕車載客服務之相關辦法，使自駕車測試之法制更臻完善。
美國總統簽署《強化美國訊號情報活動命令》，具體落實美歐跨大西洋資料保護框架美國總統拜登於2022年10月簽署了《強化美國訊號情報活動行政命令》（Executive Order On Enhancing Safeguards For United States Signals Intelligence Activities），指示美國將採取哪些步驟以落實歐盟與美國間資料隱私架構下的承諾。其目的在於解決歐盟法院（Court of Justice of the EU）在2020年7月的Schrems II判決中宣布隱私盾協議（EU-U.S. Privacy Shield framework）無效時所提出的疑慮與問題。 新的行政命令為美國的情報監視活動規定了某些「隱私和公民自由保護措施」，並且為非美國人制定了一種新的權利救濟管道，該行政命令主要規定了以下幾點： 1.規定美國的訊號情報活動應為必要的，並且符合有效的情報優先事項。 該行政命令規定，美國的訊號情報只有在「促進有效情報優先事項所必需」，並且「只有在與授權事項相襯的範圍與方式下」才能進行。該命令規定，基於了解或評估對美國、其盟友或夥伴的國家安全構成當前或潛在威脅的國外組織的能力、意圖或活動；防止由外國政府、外國組織或外國個人實施或代表其實施的恐怖主義、劫持人質；以及了解或評估影響全球安全的跨國威脅等目的，可以對某些合法目標進行情報偵察活動。且不得對與新聞自由、異議、思想或政治觀點的自由表達造成限制或使其立於不利地位，也不得蒐集商業訊息；這些訊息的蒐集僅限用於美國、其盟友或夥伴的國家安全。 2.規定訊號情報活動蒐集到的個人資料之處理方式。 針對通過訊號情報活動所蒐集的個人資料，美國情報系統在處理資料的每個環節必須建立制度和相關程序，以盡量減少個人資料的傳輸和保存環節。且只有在適用法規允許蒐集、保留美國人特定類型的資訊之情況下，才能夠保留非美國人的該類型訊息，不得因被蒐集資料的對象並非美國人而有所差異。並要求資訊處理的單位人員保持適當的培訓，以確保相關人員能夠理解規範的要求。 3.規定非美國人的權利救濟程序，以審查美國情報界的訊號情報活動。 在此行政命令頒布後60天內，國家情報總監（DNI）在與美國司法部和情報界各部門協商後，針對非美國人「藉由相應國家機構所移轉符合資格之投訴」建立處理程序。而美國的司法部長可以與國務卿、商務部長和DNI進行協商，將一個國家或是經濟區域、組織指定為符合資格的國家或是國際群體，其人民可以進行權利救濟。DNI的公民自由保護辦公室（Civil Liberties Protection Officer, CLPO）將對這些非美國人的申訴進行審查，並於必要時進行適當的補救措施，包含刪除未經合法授權獲得的資料，或是將合法蒐集資料的訪問權限限制於經過適當培訓的人員。 4.建立資料保護審查法院，以審查CLPO對於合格申訴的判定結果。 新成立的資料保護審查法院應任命針對資料隱私和國家安全法領域具備適當經驗的法律從業人員來擔任法官。投訴人可於CLPO做出決定後，向該法院申請審查CLPO的決定。
英國資訊委員辦公室提出人工智慧（AI）稽核框架人工智慧（Artificial Intelligence, AI）的應用，已逐漸滲透到日常生活各領域中。為提升AI運用之效益，減少AI對個人與社會帶來之負面衝擊，英國資訊委員辦公室（Information Commissioner’s Office, ICO）於2019年3月提出「AI稽核框架」（Auditing Framework for Artificial Intelligence），作為確保AI應用合乎規範要求的方法論，並藉機引導公務機關和企業組織，評估與管理AI應用對資料保護之風險，進而建構一個可信賴的AI應用環境。 AI稽核框架主要由二大面向所構成—「治理與可歸責性」（governance and accountability）以及「AI特定風險領域」（AI-specific risk areas）。「治理與可歸責性」面向，係就公務機關和企業組織，應採取措施以遵循資料保護規範要求的角度切入，提出八項稽核重點，包括：風險偏好（risk appetite）、設計階段納入資料保護及透過預設保護資料（data protection by design and by default）、領導管理與監督（leadership management and oversight）、政策與程序（policies and procedures）、管理與通報架構（management and reporting structures）、文書作業與稽核紀錄（documentation and audit trails）、遵循與確保能力（compliance and assurance capabilities）、教育訓練與意識（training and awareness）。 「AI特定風險領域」面向，則是ICO特別針對AI，盤點下列八項潛在的資料保護風險，作為風險管理之關注重點： 一、 資料側寫之公平性與透明性（fairness and transparency in profiling）； 二、 準確性（accuracy）：包含AI開發過程中資料使用之準確性，以及應用AI所衍生資料之準確性； 三、 完全自動化決策模型（fully automated decision making models）：涉及人類介入AI決策之程度，歐盟一般資料保護規則（General Data Protection Regulation, GDPR）原則上禁止無人為介入的單純自動化決策； 四、 安全性與網路（security and cyber）：包括AI測試、委外處理資料、資料重新識別等風險； 五、 權衡（trade-offs）：不同規範原則之間的取捨，如隱私保護與資料準確性； 六、 資料最少化與目的限制（data minimization and purpose limitation）； 七、 資料當事人之權利行使（exercise of rights）； 八、 對廣泛公共利益和權利之衝擊（impact on broader public interests and rights）。 ICO將持續就前述AI特定風險領域，進行更深入的分析，並開放公眾討論，未來亦將提供相關技術和組織上之控制措施，供公務機關及企業組織進行稽核實務時之參考。
大倫敦政府推動城市資料市集，期尋求資料利用及隱私保護間之平衡，建立民眾對資料市集之信賴資料利用之層面越來越廣，且無論是基於商業或公益目的，產生越來越多難題。穿戴式裝置及物聯網的發展，亦使得資料之蒐集利用及界線等問題更顯其重要性。有鑑於此，大倫敦政府（Greater London Authority, GLA）在今（2016）年3月公布「倫敦城市資料策略」（London City Data Strategy），積極推動「城市資料市集」（City Data Market），期將倫敦打造成世界首屈一指的智慧城市。 增加大眾對資料市集之信賴並減少疑慮乃「倫敦城市資料策略」之一環，近年在英國有一系列新法上路，除新的歐盟資料保護規範（GDPR）外，英國國內有關「開放銀行」（open banking）之新規範，以及已有能源及電信公司參與之MiData initiative等，上述機制均為促使個人更容易掌握其個資被利用之狀況。 大倫敦政府亦推動「倫敦資料交易」（London Data Exchange），大眾可利用此一機制掌握其個資流向。其中有關建置新的數位符號（digital tokens of proof），使民眾未來可利用此等符號證明符合特定資格，例如在道路受檢時，毋須拿出駕照說明個人姓名、地址、出生年月日等資料，利用該等符號，便可判定符合駕駛年齡。 近期，大倫敦政府透過資料科學合作夥伴（Data Science Partnership）推動資料科學倫理架構（Framework for Data Science Ethics），著手研究民眾對資料交易新機制的反應，試圖在資料利用與法律和道德問題間尋求平衡。