日本 – 能否移除個人資料登載 各地法院見解有所不同
對此，金?地方法院首先作成判決（ 2005 年 5 月 30 日），雖駁回原告方面的損害賠償請求，不過移除已登錄資料部分則判命原告勝訴。該院認為，「隱私」及「便利」之間究竟何者優先，應本諸居民個人意思自行決定，而非被告方面得以促進行政效率為由逕為取捨。然時隔一日（ 2005 年 5 月 31 日），名古屋地方法院卻作出見解完全相反的判決，認為「居民基本資料網路」已採行必要之資料保護措施，個人隱私不至於輕易遭受侵害，原告方面的兩項請求均應予以駁回。
個人基本資料應予保護，當屬不爭之論，但究竟該如何保護、保護又該到何種程度，各方立場不同、偏重各異，看法常有差距；日本「居民基本資料網路」事件之原被告間、甚至不同地方法院間的見解差異，即為適例。目前正值我國研議修正個人資料保護法之際，前開事件今後如何發展，或有吾人持續觀察並深入思索之餘地。
美國白宮科技政策辦公室（Science and Technology Policy, OSTP）在2020年1月6日公布了「人工智慧應用監管指南（Guidance for Regulation of Artificial Intelligence Applications）」，提出人工智慧（AI）監管的十項原則，此份指南以聯邦機構備忘錄（Memorandum for the Heads of Executive Departments and Agencies）的形式呈現，要求政府機關未來在起草AI監管相關法案時，必須遵守這些原則。此舉是根據美國總統川普在去（2019）年所簽署的行政命令「美國AI倡議」（American AI Initiative）所啟動的AI國家戰略之一，旨在防止過度監管，以免扼殺AI創新發展，並且提倡「可信賴AI」。 這十項原則分別為：公眾對AI的信任；公眾參與；科學誠信與資訊品質；風險評估與管理；效益與成本分析；靈活性；公平與非歧視；揭露與透明；安全保障；跨部門協調。旨在實現三個目標： 一、增加公眾參與：政府機關在AI規範制定過程中，應提供公眾參與之機會。 二、限制監管範圍：任何AI監管法規實施前，應進行成本效益分析，且機關間應溝通合作，建立靈活的監管框架，避免重複規範導致限制監管範圍擴大。 三、推廣可信賴的AI：應考慮公平性、非歧視性、透明性、安全性之要求，促進可信賴的AI。 這份指南在發佈後有60天公開評論期，之後將正式公布實施。白宮表示，這是全球第一份AI監管指南，以確保自由、人權、民主等價值。
列管高科技人員，政府加強有效管理西進的措施已漸顯露隨著去年（ 93 ）「臺灣地區人民法人團體或其他機構擔任大陸地區法人團體或其他機構職務或為其成員許可管理辦法」的公佈，加上行政院十月已將「敏感科學技術保護法」列為立法院第 6 屆第 2 會期優先審議法案，若是完成立法程序後，將同步對敏感科學技術以及人才登陸進行嚴密管制。 這項管理措施雖在於避免大陸不正當的挖角行為、國家核心技術及人才外流等，但是截至目前為止，限制進出的高科技人才清單至今尚未公告；即便清單公告後，相信透過第三地進出等投機方式，政府在管理上應當會疲於奔命，增加執行困難。政府發展高科技經濟理應建立「吸引留下」的環境，而非以防堵心態限制人才登陸工作，如此只會加速人才的流失、國外人才或廠商來台工作或投資之意願降低，更遑論台灣永續發展的可能。
美國國家標準與技術研究院公布人工智慧風險管理框架（AI RMF 1.0）美國國家標準與技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）於2023年1月26日公布「人工智慧風險管理框架1.0」（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF 1.0），該自願性框架提供相關資源，以協助組織與個人管理人工智慧風險，並促進可信賴的人工智慧（Trustworthy AI）之設計、開發與使用。NIST曾於2021年7月29日提出「人工智慧風險管理框架」草案進行公眾徵詢，獲得業界之建議包含框架應有明確之衡量方法以及數值指標、人工智慧系統設計時應先思考整體系統之假設於真實世界中運作時，是否會產生公平性或誤差的問題等。本框架將隨著各界使用後的意見回饋持續更新，期待各產業發展出適合自己的使用方式。 本框架首先說明人工智慧技術的風險與其他科技的差異，定義人工智慧與可信賴的人工智慧，並指出設計該自願性框架的目的。再來，其分析人工智慧風險管理的困難，並用人工智慧的生命週期定義出風險管理相關人員（AI actors）。本框架提供七種評估人工智慧系統之信賴度的特徵，包含有效且可靠（valid and reliable）：有客觀證據證明人工智慧系統的有效性與系統穩定度；安全性（safe）：包含生命、健康、財產、環境安全，且應依照安全風險種類決定管理上的優先次序；資安與韌性（secure and resilient）；可歸責與資訊透明度（accountable and transparent）；可解釋性與可詮譯性（explainable and interpretable）；隱私保護（privacy-enhanced）；公平性—有害偏見管理（fair – with harmful bias managed）。 本框架亦提出人工智慧風險管理框架核心（AI RMF Core）概念，包含四項主要功能：治理、映射（mapping）、量測與管理。其中，治理功能為一切的基礎，負責孕育風險管理文化。各項功能皆有具體項目與子項目，並對應特定行動和結果產出。NIST同時公布「人工智慧風險管理框架教戰手冊」（AI RMF Playbook），提供實際做法之建議，並鼓勵業界分享其具體成果供他人參考。
德國公布NAP II，要求能源及工業部門減少二氧化碳排放量為達到京都議定書 將二氧化碳排放量減量控制到 1990 年排放量的 20 ％目標， 歐盟持續祭出多項政策措施，近一年來並已實施碳排放證交易機制。 所謂的碳排放證交易機制係指，業者若能成功減少污染即可出售多餘的碳排放證，而排放過多二氧化碳者卻必須購買碳排放證。為達成前揭目標，所有歐盟會員國均應依據歐盟的國家分配計畫（ Nationalen Allokationsplan ），於其內國推動實施。 在歐盟架構下，德國政府於日前公布第二階段的 NAP II ，以接續目前第一階段、將持續至 2007 年的 NAP I 。透過 NAP I 及 NAP II ，所有產業－包括能源、工業、交通（ Verkehr ）、家戶（ Haushalte ）、以及手工業（ Gewerbe ）、商業及服務業－均將被要求共同致力於二氧化碳減量的目標，德國政府也一一就各產業訂出排放標準。 基本上， NAP II 係有關德國能源業和工業自 2008 年至 2012 年止有關二氧化碳排放量的基本原則，重點在能源業及工業的二氧化碳排放控制，此乃因這兩個產業每年的二氧化碳排放量高達總排放量的 60 ％。 NAP II 對工業的減量要求較為寬厚，只須減少百分之一點二五的排放量，能源業卻必須減量百分之十五。德國環保部長表示，工業面對市場上激烈的競爭，可以少負擔一些氣候保護的成本。此外，為了鼓勵能源業者投資環保設備減少污染，可同時生產電力和熱能的電廠二氧化碳排放量管制將比照工業，反之，老舊的高污染燃煤電廠獲得的碳排放證，比起一般的能源業還要再縮減百分之十五。 雖則 NAP I 、 NAP II 的實施對德國整體產業均形成衝擊，不過這個從環保概念出發的政策，卻也將促使德國產業在未來幾年產生結構性的調整，政府與民間部門為了達到二氧化碳排放減量的目標，必將投入新技術的研究與發展，進而帶動永續、潔能、環境友善（ eco-friendly ）及綠色科技的發展。