因應巨量資料（Big Data）與開放資料（Open Data）的發展與科技應用，美國國會提出「資料仲介商有責與透明法草案」（Data Broker Accountability and Transparency Act）
美國國會議員Markey與Rockefeller於2014年2月提出S. 2025：「資料仲介商有責與透明法草案」（Data Broker Accountability and Transparency Act），以促進對於消費者保護，與資料仲介產業發展間的平衡。該草案預將授權「美國聯邦貿易委員會」與各州據以監督與執行。
該草案對「資料仲介商」（以下簡稱Data Broker）加以定義為係以銷售、提供第三方近用為目的，而蒐集、組合或維護非其客戶或員工之個人相關資料的商業實體；更進一步的禁止Data Broker以假造、虛構、詐欺性的陳述或聲明的方式（包括提供明知或應知悉為偽造、假造、虛構、或詐欺性陳述或聲明的文件予以他人），自資料當事人取得或使其揭露個人相關資料。
該草案亦要求Data Broker建置及提供相關程序、方式與管道，以供資料當事人進行下列事項：
1.檢視與確認其個人相關資料（除非為辨識個人為目的的姓名或住址）正確性（但有其他排除規定）。
2.更正「公共紀錄資訊」（Public Record Information）與「非公共資訊」（Non-public Information）
3.表達其個人相關資料被使用的時機與偏好。例如在符合一定條件下，資料當事人得以「選擇退出」（Opt Out）其資料被Data Broker蒐集或以行銷為目的而販售。
於此同時，加州參議院亦已於2014年5月通過S.B. 1348：Data Brokers的草案，該草案要求資料當事人擁有檢視Data Broker所持有的資料，並得要求其於刪除提出後10天內永久刪除；當資料一經刪除，該Data Broker不得再行轉發或是將其資料販售給第三人。加州參議院並提案，該法案通過後將涵蓋適用至2015年1月1日所蒐集的資料，且個人於Data Broker每次違反時得提出$1,000美元的損害賠償訴訟（律師費外加）。雖然該草案受到隱私權保護團體的支持，卻受到加州商會（California Chamber of Commerce）與直銷聯盟（Direct Marketing Association）的反對。加州在Data Broker的立法規範上是否能超前聯邦的進度，讓我們拭目以待吧。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
英國於今年5月26日通過「隱私及電子通訊規範」（The Privacy and Electronic Communications Regulations），實現隱私監督之責，以管控cookies或是侵害個人資料之行為。 新法納入歐盟於2009年e隱私指令中所決定之改變，旨在讓網路使用者自行決定資訊服務業或其他事業能儲存多少使用者之紀錄。但業者對此項新要求表示困惑，因此英國之隱私權主管監督機關資訊專員公署（Information Commissioner's Office，ICO）最近出版一份指引，指導網站如何遵守新法使用cookies功能之規定及履行告知義務之要求。然而指引中並未強制規定告知內容與方式，因此業者仍可自行決定如何最有效地履行告知義務。 ICO本週表示新法尚有一年之緩衝期間，讓業者調整使用cookies功能之方式。政府表示目前仍在與瀏覽企業者討論，如何透過瀏覽器頁面之設置取得當事人之同意，而此部分尚未規定在新法中。 「政府的指引太晚公布了，並且缺乏明確性，又無法確定新法是否能允許以瀏覽器技術作為解決之方法，這樣會讓業界無所適從」，任職於Pinsent Masons法律事務所的科技法律專家Clarie McCracken說，「此種非決定性之指引會使業者無法找到標準作法以避免觸犯新法。」。 ICO認為企業在新法正式施行前，最好趕快表明其如何使用cookies功能並制定相關規定以遵守新法。 新法同時要求特定企業當其所蒐集之個人資料遭受駭客攻擊或外洩時，其必須要告知消費者。根據新法，個人資料遭受侵害之定義為：某種安全狀態遭受攻擊，導致與公共電子通訊服務有關之個人資料被故意或不法毀損、滅失、竄改、越權揭露或存取、傳遞、儲存或其他相關利用。當上述情事發生時，公司必須通報ICO，說明大致情況及可能產生之結果，並提出公司將採取之因應措施，同時告知受害之消費者。
英國政府推動Midata計畫，促進智慧商業創新及跨產業應用近來國際間許多國家投入智慧商業及智慧消費之發展，為兼顧保障個人資料權利前提下，鼓勵產業界從事商業創新，英國商務創新技術部（Department for Business, Innovation & Skills）於2013年7月宣布促成「Midata創新實驗計畫平台」（midata innovation lab），由英國政府、企業界、消費者團體、監管機構和貿易機構共同組成，此為示範性自律性組織，參與之業者/機構於應消費者要求（consumer’s request）情形下，將所擁有消費者資料，特別是交易資料（transaction data），以電子形式及機器易讀取形式（electronic, machine readable format）對「我的資料」（Midata）體系公開（release）；並且，將可更便利消費者利用這些資料瞭解自己的消費行為，在購買產品和服務時可以做出更為明智的選擇。 英國商務創新技術部係於2011年4月，開始提出所謂「Midata計畫」：於「更好選擇；更好交易環境；提昇消費者權力」政策（Providing better information and protection for consumers），宣示推動「Midata計畫」，作為提昇資訊力量（power of information）重要策略。為積極推動，「Midata計畫」，並協助產業界能有更詳細遵循指引，於2012年7月公告「Midata政府產業諮詢報告」（midata: government response to the 2012 consultation），同年12月出版「Midata隱私影響評估報告」 （midata: privacy impact assessment report）。 為配合上述政策施行，由產業界、組織、政府機構所共同組成的「Midata創新實驗計畫平台」（midata innovation lab），已開始展開運作。此平台認為，近來越來越多實務情形證明，個人資料對於企業而言已被視為日漸重要的資產，並且未來將成為提供更個人化、多元化之產品服務之重要基礎。倘若能在確保消費者個人資料相關權利之前提下，促成產業界積極投入發展，以「我的資料（Midata）創新實驗計畫」為運作平台，對於企業所持有個人資料，兼顧企業與消費者原則共同獲益，將可因應趨勢取得商業先機。 以英國商務創新技術部規劃政策，前期試行推動先以「核心產業」（core sectors）（金融產業、電信產業、能源產業）為導入適用，待實施具一定成效後，將延伸推廣至其他產業領域（non-core sectors），而後也將由現行初期以產業自律性參與計畫模式，進展至以法令規範強制實施的階段。
美國「國家製造創新網絡智慧財產指南」美國之「國家製造創新網絡智慧財產指南」(Guidance on Intellectual Property: National Network for Manufacturing Innovation) 係由先進製造國家計畫辦公室（Advanced Manufacturing National Program Office, AMNPO）於2015年3月公布。本指南係就智財策略之擬定，向製造創新之機構提供相關原則與彈性的框架，並同時釐清關鍵之智慧財產權利。此所稱之製造創新機構，係指2014年復甦美國製造與創新法(Revitalize American Manufacturing and Innovation (RAMI) Act of 2014)第34條(c)項所界定之機構，亦即為因應先進製造相關挑戰並協助製造業保持與擴展工業產品與就業機會之公私合營機構。 「國家製造創新網絡智慧財產指南」大別為9類共14項原則：(1)機構層級之智慧財產管理；(2)專案層級之智慧財產管理；(3)智慧財產所有權；(4)機構研發之智慧財產(Institute-Developed Intellectual Property, IDIP)權利；(5)非機構研發之智慧財產權利；(6)基礎智慧財產；(7)資料權利與管理；(8)出版權；(9)政府權利。以資料權利與管理為例，該類之下的第一項原則要求機構應研擬符合出口管制法規之資料計畫，並在計畫中界定與區分機構內部資料之類型，以及為維持機密性與網路安全所需之資料近用與管控。 我國於2015年9月公布「行政院生產力4.0發展方案」，發展方案於「掌握關鍵技術自主能力」之主策略下，由經濟部技術處主政推動成立「台灣生產力4.0研發夥伴聯盟(Taiwan Productivity 4.0 Partnership)」，透過政府民間之合作提升關鍵技術自主能力的同時，智慧財產權利相關配套措施自屬重要。
美國國家標準暨技術研究院規劃建立「人工智慧風險管理框架」，並徵詢公眾對於該框架之意見美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險，於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF）之規畫並徵詢公眾意見，截止日為9月15日，並預計於10月發布正式報告。 依照NIST說明，公眾所建議之人工智慧風險管理框架，可促進人工智慧之可信賴性，其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」（accuracy）、「可解釋性」（explainability）、「偏見」（bias）等議題。此外，上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。 依現有公眾意見徵詢結果，其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期，必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之，當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時，如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費，將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者，從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民，故在設計系統時，應從預先設定之假設事實反面（counter-factual）思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題（例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」）。惟進行上述驗證需要大量社會資料，因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制，使這些社會資料可以被蒐集、使用。 此外，亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標，以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速，未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現，故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。 最後，目前也有許多徵詢意見指出，許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之，當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性，則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」（audit logs），惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料，因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標，為未來應持續關注之議題。