美國政府呼籲立法遏止資料盜取並加強學生隱私保護
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。
世界智慧財產權組織於2015年9月17日發佈的2015年全球創新指數報告(The Global Innovation Index)顯示，瑞士、英國、瑞典、荷蘭和美國是世界上最具創新力的前5名國家。 全球創新指數自2007年起每年發布，2015 年全球創新指數是該指數的第8版，由康乃爾大學(Cornell University)、歐洲工商管理學院(INSEAD)和聯合國專門機構世界智慧財產權組織（WIPO）共同發布，現已成為重要的評比基準，為全球國家競爭力與政策發展重要項目。世界智慧財產權組織總幹事Francis Gurry在當天的新聞發佈會上說：「每個國家都必須找到最佳的政策組合，以調整其經濟內部創新與創造的潛力」。從整體觀看，今年前25位排名都是高收入經濟體，與以往相較變動不大。值得注意的是，瑞士已連續5年位居第一，英國則從4年前的第8位躍升至第2位。英國的智慧財產權部長說：「產出優秀的科研成果向來是英國的優良傳統，英國人口比率佔不到世界1%，但發表頂尖的研究成果佔16%，卓越的科研是英國躍升國際創新排名第2位的主要原因。英國政府致力於創新研發、為新創提供足夠的智慧財產權保護、支持新創產業。」其後依次為：瑞典、荷蘭、美國、芬蘭、新加坡、愛爾蘭、盧森堡和丹麥。亞洲國家中只有新加坡進入前10名。 該份報告顯示，在創新質量方面，其中美國和英國保持領先，主要是因為其擁有世界級的大學；接著是日本、德國和瑞士。在創新質量上得分較高的中等收入經濟體則有中國、巴西和印度。 為了支持全球創新討論、指引各項政策、強調良好的作法，需要利用相關指標對創新和相關政策表現進行評估。全球創新指數創造出一種環境，即是使這些相關創新因素得到持續評估，其特色列舉如下： 1. 141個國家的現況介紹，包括根據79項指標所得出之數據、排名與優勢情形。 2. 根據30多個國際公私部門指標所得出的79個數據表，其中55個是可靠數據，19個是綜合指標，5個是問卷調查。 3. 公開透明且可複製的計算方法，其中每個指數排名（全球創新指數、產出和投入分項指數）有90%的置信區間，加上對影響每年排名的因素進行分析。 2015年全球創新指數是以兩個分項指數的平均值計算。創新投入分項指數衡量的是顯現出創新活動的國家經濟因素，這些因素共分為五大類：(1)機構，(2)人力資本與研究，(3)基礎設施，(4)市場成熟度，和(5)商業成熟度。「創新產出分項指數」是由創新成果的實際創新產出為證，分為兩大類：(6)知識與技術產出及(7)創意產出。
美國參議院提出「2019年物聯網網路安全促進法」草案自2016年Mirai殭屍網路攻擊事件後，物聯網設備安全成為美國國會主要關注對象之一，參議院於2017年曾提出「2017年物聯網網路安全促進法」（Internet of Things Cybersecurity Improvement Act of 2017）草案，防止美國政府部門購買有明顯網路安全性漏洞之聯網設備，並制定具體規範以保護聯網設施之網路安全，然而該法案最終並未交付委員會審議。 2019年4月，美國參議員Mark Warner提出「2019年物聯網網路安全促進法」草案（Internet of Things Cybersecurity Improvement Act of 2019），再度嘗試建立物聯網網路安全監管框架。本法將授權主管機關建立物聯網設備所應具備之安全性條件清單，而該清單將由美國國家標準與技術研究院（National Institute of Standards and Technology）擬定，並由管理與預算局（Office of Management and Budget, OMB）負責督導後續各聯邦機關導入由美國國家標準與技術研究院所制定之網路安全指引。本法草案相較於2017年的版本而言雖較具彈性，惟網路安全專家指出，清單之擬定與執行管理分別交由不同單位主責，未來可能導致規範無法被有效執行，且聯邦各層級單位所需具備之資安防護等級不盡相同，如何制宜亦係未來焦點。
美國2016年製造創新策略方案依2014年復甦美國製造與創新法（RAMI Act of 2014），美國國家製造創新網絡計畫於2016年2月公布策略方案（Strategic Plan）。國家製造創新網絡有四大目標：以「提升製造競爭力」為終極目標，其他三個目標分別為「促進技術轉型」、「加速製造業人力發展」、以及「確保穩定與永續之基礎建設」。在「促進技術轉型」方面，旨在促進創新技術朝向具備可適性、擁有成本效益、以及高效能之國內製造業量能的方向轉型。由於不同的製造整備度（manufacturing readiness levels）對應不同的技術整備度（technology readiness levels），且國家製造創新網絡有其設定之目標範圍，因而研發機構被預期能夠促進技術轉型的亦有差異。 行政院於民國105年7月核定通過「智慧機械產業推動方案」，透過「智機產業化」與「產業智機化」來建構智慧機械產業生態體系。智慧機械將結合半導體先進製程、精密醫療機械加工與智慧服務型機器人、以及航太與造船軍民通用技術應用，分別對應帶動亞洲矽谷、生技醫藥、以及國防等創新產業政策。透過智慧機械帶動整體產業發展，從精密走向智慧、從單機走向系統，以提高整體產業之產值
世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件，期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧世界衛生組織（World Health Organization, WHO）於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」（Regulatory considerations on artificial intelligence for health）文件，旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧，發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素： （1）文件化與透明度（Documentation and transparency） 開發者應預先規範（pre-specifying）以及明確記錄人工智慧系統（以下簡稱AI系統）之預期醫療目的與開發過程，如AI系統所欲解決之問題，以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項，並建議以基於風險之方法（Risk-based approach），根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 （2）風險管理與AI系統開發生命週期方法（Risk management and AI systems development lifecycle approaches） 開發者應在AI系統生命之所有階段，考慮整體產品生命週期方法（total product lifecycle approach），包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外，須考慮採用風險管理方法（risk management approach）來解決與AI系統相關之風險，如網路安全威脅與漏洞（vulnerabilities）、擬合不足（underfitting）、演算法偏差等。 （3）預期用途、分析及臨床確效（Intended use, and analytical and clinical validation） 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄，將用於建構AI系統之訓練資料集組成（training dataset composition）之詳細資訊（包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等）提供給使用者。此外，可考慮透過一獨立資料集（independent dataset）之外部分析確效（external analytical validation），展示訓練與測試資料以外之效能，並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後，於AI系統之上市後監督與市場監督階段，可考慮進行一段期間密集之部署後監督（post-deployment monitoring）。 （4）資料品質（Data quality） 開發者應確認可用資料（available data）之品質，是否已足以支援AI系統之開發，且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估（pre-release evaluations），以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題，且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險，並繼續努力創建資料生態系統，以促進優質資料來源之共享。 （5）隱私與資料保護（Privacy and data protection） 開發者於AI系統之設計與部署過程中，應考慮隱私與資料保護問題，並留意不同法規之適用範圍及差異，且於開發過程之早期，開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規，並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 （6）參與及協作（Engagement and collaboration） 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間，需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台，以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作；為加速人工智慧領域實務作法之進化，透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。