歐盟執委會公布了行動醫療（mHealth）的公眾諮詢結果
行動醫療（mHealth）是近期以來歐盟積極發展的目標之一，透過各類的行動裝置搭載應用程式，藉以觀測使用者的生理狀況，進而達到促進健康之目的，特別在綠皮書（Green Paper）提出之後，對於行動醫療的推廣策略，已出現了更為清楚的脈絡。
日前，歐盟執委會針對了行動醫療將可能帶來的各類問題，進行了一次公眾諮詢（public consultation），並在2015年1月公布了調查的結果。此次受訪的對象來自於政府機關、醫療機構、病人組織與網路業者，共計有211名受訪人。在各類的問題上，有97位受訪者認為，行動醫療服務必須具備完整的隱私保全機制，才能夠獲得用戶的信任，此外也有一半的受訪者認為政府應該加強此類資料管理的執法強度；亦有近半的受訪者表示，此類應用程式都應該通過「病人安全」（patient safety）的認證。
相對而言，網路業者則認為此類服務目前還難以進入市場，因為缺乏明確的管理框架。71名受訪者也表示，行動醫療服務的安全性、成效與相關法律責任，都還有待釐清。21名受訪者也認為，行動醫療的成效究竟如何，應該還需要更多的研究證明。
而歐盟委員會將在2015年與相關團體討論未來的政策走向，此法案也將是2015年5月議程中重要的一項議題。
中國大陸國務院於2016/年2月18日國務院常務會議中確認支持科技成果移轉轉化政策措施及促進科技與經濟深度融合。 依據該會議決議，為提升創新主體的積極性，將鼓勵國家設立之研究開發機構、高等院校以轉讓、授權或作價投資等方式，向企業或其他組織轉移科技成果，並適用以下政策： (1) 自主決定轉移其持有的科技成果，原則上不需審批或備案。鼓勵優先向中小微企業轉移成果。支援設立專業化技術轉移機構。（惟在境外實施方面，仍須依《科學技術進步法》第21條及《中國大陸國家科技重大專項知識產權管理暫行規定》第33條進行審批。） (2) 成果轉移收入全部留歸單位，主要用於獎勵科技人員和開展科研、成果轉化等工作。科技成果轉移和交易價格要按程式公示。 (3) 通過轉讓或許可取得的淨收入及作價投資獲得的股份或出資比例，應提取不低於50%用於獎勵，對研發和成果轉化作出主要貢獻人員的獎勵份額不低於獎勵總額的50%。科技人員在成果轉化中開展技術開發與服務等活動，可依法依規獲得獎勵。在履行盡職義務前提下，免除事業單位領導在科技成果定價中因成果轉化後續價值變化產生的決策責任。 (4) 科技人員可以按照規定在完成本職工作的情況下到企業兼職從事科技成果轉化活動，或在3年內保留人事關係離崗創業，開展成果轉化。離崗創業期間，科技人員承擔的國家科技計畫和基金專案原則上不得中止。鼓勵企業採取股權獎勵、股票期權、專案收益分紅等方式，激勵科技人員實施成果轉化。 (5) 將科技成果轉化情況納入研發機構和高校績效考評，加快向全國推廣國家自主創新示範區試點稅收優惠政策，探索完善支援單位和個人科技成果轉化的財稅措施。更好發揮科技創新對穩增長、調結構、惠民生的支撐和促進作用。
日本經濟產業省所屬研究機構提議「日本能源基本計畫修正研析建議」報告日本經濟產業省（Minister of Economy, Trade and Industry）所屬「自然資源及能源諮詢委員會（Advisory Committee for Natural Resources and Energy）」於2011年12月提出一份「日本能源基本計畫修正研析建議（Establishment of a New Basic Energy Plan for Japan）」，對於現有日本能源基本計畫，研析討論重要議題，並提出修正建議。 日本能源基本計畫，係因日本政府為因應2020年應達25％減碳目標（相較1990年水準），於2010年所規劃擬訂之推動計畫。而自然資源及能源諮詢委員會則是陸續招開會議研商討論，並提供建議給日本經濟產業作為省調修參考。此份報告指出，此份報告指出，能源基本計畫之推動架構必須重新思考，包括提議能源政策應強調重視「需求端（Demand Side）」，與兼顧「消費者（Consumers）」、「社會公民（Ordinary Citizens）」、「區域社區（Regional Communities）」等方面意見及利益，並建立社會公眾信心（Public’s Trust），以及必須能達到多元化不同電力能源之來源應用，並對於日本國家所需能源組成結構（Desired Energy Mix）進行討論議訂。 並且，對於推動實施，建議能源政策改革應朝向，以改革需求端架構（Reform of the Demand Structure）來達到能源節約社會目標,，以及改革供給端（Reform of the Supply Structure）來達到下一代分散式能源系統目標，並且倡議以創新技術來協助國家能源組成結構轉型，與能源供給端至需求端應備建設（Energy Supply-Demand Structure）之改革工作。 此研究報告於2011年12月提出後，歷經多次修改（最新更新為2012年1月），未來提交給經濟產業省供政策參考後，將產生如何影響內容，將再持續觀察最新進度。
新加坡國家研究基金會推出AI.SG計畫，促進人工智慧技術發展新加坡國家研究基金會（National Research Foundation，以下簡稱NRF）於2017年5月3日宣布AI.SG倡議，並將啟動國家級AI計畫。NRF將於五年內投資新加坡幣1.5億元，整合NRF，智慧國家與數位政府辦公室（Smart Nation and Digital Government），經濟發展委會（Economic Development Board），資通訊媒體發展局（Infocomm Media Development Authority），新加坡創新機構（SGInnovate）及整合健康資訊系統（Integrated Health Information Systems）等數個政府部門，以及位於新加坡的研究機構、AI新創公司與發展AI產品的企業等共同投入。計畫三大目標如下： 利用人工智慧來解決影響社會和產業的重大挑戰 這些應用包括利用人工智慧解決交通尖峰時段壅塞問題，或應付人口老齡化帶來的醫療保健挑戰。IHiS執行長兼衛生部資訊長Mr.Bruce Liang表示：「醫療照護是需要高度知識及人性化的行業。多年來從新加坡在醫療照護數位化的發展中，可預見AI未來對於提升新加坡人民健康有很大幫助。例如在疾病預防、診斷、治療計畫、藥物治療、精準醫療、藥品開發等方面皆可發揮作用。醫護人員再加上AI工具，可以更完善解決未來對於醫療照護需求的增加。」 投入並深化技術能力，以掌握下一波科技創新 其中包括可展現更多人類學習能力的下一代「可解釋的人工智慧」 (Explainable Artificial Intelligence，XAI），以及相關技術，例如電腦系統架構（軟體、韌體、硬體整合）和認知科學(Cognitive Science）。NRF獎助金和研究計畫將會支持相關科學活動。當地人才也將透過參與AI深度功能的開發進行培訓。 擴大產業對於AI和機器學習的使用 AI.SG將與公司合作，利用AI來提高生產力，創造新產品，並輔導相關解決方案從實驗室進入市場。目標將支持100個AI研發項目和概念驗證，以利用戶能快速解決實際問題。並預計針對金融，醫療照護和城市管理解決方案領域具有特殊的潛力者先著手進行。 AI.SG計畫此項推動工作，未來不僅將可激發新加坡的研究人員和用戶利用AI解決社會重大問題，也將影響全世界渴望利用人工智慧技術帶來更便利的生活，值得我國相關機關推動政策之參考依據。
美國平等就業機會委員會發布「評估就業篩選程序中使用軟體、演算法及AI之不利影響」技術輔助文件美國平等就業機會委員會（Equal Employment Opportunity Commission, EEOC）於2023年5月18日發布「根據 1964 年《民權法》第七章評估就業篩選程序中使用軟體、演算法和AI之不利影響」（Assessing Adverse Impact in Software, Algorithms, and Artificial Intelligence Used in Employment Selection Procedures Under Title VII of the Civil Rights Act of 1964）之技術輔助文件（下簡稱「技術輔助文件」），以防止雇主使用自動化系統（automated systems）對求職者及員工做出歧視決定。 該技術輔助文件為EEOC於2021年推動「AI與演算法公平倡議」（Artificial Intelligence and Algorithmic Fairness Initiative）計畫的成果之一，旨在確保招募或其他就業決策軟體符合民權法要求，並根據EEOC 1978年公布之「受僱人篩選程序統一指引」（Uniform Guidelines on Employee Selection Procedures, UGESP），說明雇主將自動化系統納入就業決策所應注意事項。 當雇主對求職者與員工做出是否僱用、晉升、終止僱傭，或採取類似行動之決定，是透過演算法決策工具（algorithmic decision-making tool），對特定種族、膚色、宗教、性別、國籍或特定特徵組合（如亞洲女性），做出篩選並產生不利影響時，除非雇主能證明該決策與職位工作內容有關並符合業務需求，且無其他替代方案，否則此決策將違反《民權法》第七章規定。 針對如何評估不利影響，雇主得依UGESP「五分之四法則」（four-fifths rule），初步判斷演算法決策工具是否對某些族群產生顯著較低的篩選率。惟EEOC提醒五分之四法則推導出之篩選率差異較高時，仍有可能導致不利影響，雇主應依個案考量，使用實務常見的「統計顯著性」（statistical significance）等方法進一步判斷。 其次，當演算法決策工具係由外部供應商所開發，或由雇主授權管理人管理時，雇主不得以信賴供應商或管理人陳述為由規避《民權法》第七章，其仍應為供應商開發與管理人管理演算法決策工具所產生之歧視結果負責。 最後，EEOC鼓勵雇主應對演算法決策工具進行持續性自我評估，若發現該工具將產生不利影響，雇主得採取措施以減少不利影響或選擇不同工具，以避免違反《民權法》第七章。