德國法蘭克福高等法院判定ISP業者毋須揭露線上音樂下載使用者個人資料
高等法院認為，ISP業者僅提供網路接取的技術服務，毋須監測在其網路內傳輸的資料。只有當ISP業者知悉其本身網路傳輸內容涉非法時，始應被要求去攔截該網路接取。
目前德國法界實務已普遍認可是項判決結果，去年慕尼黑地區高等法院亦做出類似裁判。
然類似案件發生在英美者，則有部分ISP業者被判定，須提供網路音樂檔案持續交換者的個人細部資料。英國倫敦高等法院即於2004年一判決中，認定ISP業者應提供網路上使用者非法進行點對點音樂電影檔案傳輸之個人資料。
美國歐巴馬總統在美國聯邦貿易委員會（Federal Trade Commission，FTC）2015年1月12日所舉辦的會議上，呼籲聯邦政府應制定「個人資料通知與保護法」（The Personal Data Notification and Protection Act），該法要求美國企業建立通報機制，其必須在資料遭盜取之日起三十天內通報客戶，以保護美國大眾之隱私。此一要求主要係因為發生多起網路駭客與資安事件，但目前聯邦政府卻欠缺相關法制，故聯邦政府嘗試藉此改善各州法律各行其事無法完善資安保護之問題，亦減輕跨州營運之美國企業適用各州法律之負擔，將有助於產業法制環境之改善。 同時，歐巴馬總統亦提出制定「學生數位隱私法」（The Student Digital Privacy Act）之呼籲，該法將禁止企業為獲取利益經由學校取得學生資料。此外，歐巴馬總統亦提及美國企業將需要簽署一自願性協議（Voluntary Code of Conduct for Smart Grid Customer Data Privacy，VCC），使消費者能夠查詢各企業之信用評分，帶動企業自主保護數位資料之安全，並以此作為身分盜取之預警，避免造成個資外洩後損失更多權益。而本次呼籲制定的法規尚針對先前由美國眾議院提出之「網路情報分享及保護法」（Cyber Intelligence Sharing and Protection Act，CISPA），特別強化其網路使用者保護之部份規定；其中包括加強公私部門合作以及深化網路防護安全，藉此妥善處理網路犯罪、保護國土安全等相關問題。是故，本次制定法規之目的將更著眼於擴大授權，使政府目的事業主管機關以及企業之間能夠共享相關資訊之權限，以預防更多潛在性的網路攻擊與資料盜取事件。
日本提出「放送法施行規則」修正草案，強化智慧防救災訊息發佈設備整備措施日本總務省鑒於311地震時媒體播送的減災效果，在2014年2月14日對日本放送法施行規則的部分修正展開公眾諮詢。此次的修正係基於放送法母法第108條規定。依據該條的規範，基幹放送業者在進行國內的廣播時，若發生暴風、豪雨、洪水、地震、大型火災或有發生之虞時，為預防其發生或減輕其所造成之損害，應進行有效之廣播。 蓋日本在311災後，因其對對社會所產生巨大的衍生影響，後續規劃研擬了許多因應法制政策及措施。根據日本內閣府「2013年防災白皮書」，日本政府在311地震後所規劃政策方向及重要施政措施有：防災對策推進會議檢討會議的最終報告、災害對策法制的改正、與防災基本計畫的修正等各層面工作。 此外，依據日本防災對策推進會議檢討會議在2012年7月所完成之報告，其中對於災害立即回應體制的充實與強化，及建立綜合的防災資訊系統，建議應蒐集並提供必要之資訊，以盡早提供根本性的改善為目標。並且，為因應災害防救需要及強化即時應變能力，建立智慧防救災體系即屬刻不容緩，如何能運用各種多元性傳遞管道，落實將緊急性災害防救重要資訊傳送至每位國民，遂成關鍵議題。 而此次放送法施行規則的修正則擬增訂第86-2條，要求基幹放送業者應就基幹放送設備等向總務省所擬定的「基幹放送等整備計畫」；其中，關於母法108條廣播之確實實施而有特別必要者，並應取得總務省之確認。修正案擬增訂的101-2條除重複上述意旨，並要求總務省在確定確認上述計畫後，並應將公開其計畫的相關內容。 其中，對於地震防災對策特別措施法（地震防災対策特別措置法） 、水防法 與關於在土砂災害災害警戒區域內等的土砂災害防止推進的法律（土砂災害警戒区域等における土砂災害防止対策の推進に関する法律）等規範所訂定易受災區域內發信設備之設置，皆納入上述應被確認計畫的範圍。 日本屬地處地震頻繁國家，對於災害防救體系甚為重視，並投入大量資源加以發展。未來日本對於推動智慧防救災體系，是否會有更多進一步法制修改及調整，值得我們持續進行關注。
法國提出新法限制15歲以下未成年人使用社群媒體平臺，保障未成年人身心健康法國國民議會（又稱下議院，Assemblée nationale）於2025年11月18日提出「保護未成年人免受社群網路帶來之風險（Protéger les mineurs des risques auxquels les expose l’utilisation des réseaux sociaux）」法案，旨在對社群媒體平臺施加限制，禁止15歲以下未成年人使用除了「百科全書、教育或科學資料相關、軟體開發與分享」以外之社群媒體平臺。該法案重點如下： （1）要求平臺業者確保未成年人不會受到過度商業化內容的影響。 （2）禁止向未成年人推播可能損害其身心健康之內容。 （3）要求在推薦使用社群媒體平臺時，加註警語說明係屬「15歲以下未成年人之危險產品」。 （4）禁止投放專門以未成年人為目標受眾之網路廣告，無論係直接投放或間接投放（包括藉由網紅或商業合作進行投放）之方式，均屬禁止投放之範圍。 該法案於2026年1月26日經下議院表決通過，後續送至參議院（又稱上議院，Sénat）審議。法國總統馬克宏公開支持該法案，並呼籲參議院加速審查，以確保該法案得於新學年（2026年9月1日）開始時生效，並表示已要求政府行政部門加速協助審查。如法案順利通過，最快將於2026年9月1日施行。
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