數百萬計個人資料遭竊取 引起美國重視資料保護
鑑於個人資料保護的重要性，美國國會議員 Charles Schumer ( 紐約州 ) and Bill Nelson ( 佛羅里達州 ) 仿照 SB1386 加州立法，於 2005 年 4 月 12 日舉辦了「 2005 年個人資料保護風險通知義務法案」（ Notification of Risk to Personal Data Act of 2005 ）的公聽會。草案建議成立聯邦性法律，要求企業或政府，一旦其持有之個人資料遭到竊取，即需通知當事人。本草案同時明訂企業或政府應通知的事項；並擬允許，讓資料遭竊的個人，可於其信用報告中顯示其 7 年內可能遭受詐欺警告的紀錄。
本法案中除了包含 SB1386 的規定外，也對販賣個人敏感資料進行規範，並要求聯邦貿易委員會（ Federal Trade Commission ）設立相關組織，以協助資料遭竊之被害者。
英國自2020年1月31日正式脫離歐盟後，即成為歐盟跨境傳輸的「第三國」。能否持續和歐盟國家進行個資傳輸，就須視歐盟對英國跨境資料保護方式和《一般資料保護規範》（General Data Protection Regulation，GDPR）有無認定雙方具有本質上相同的保護程度，又稱為「適足性」（adequacy）的認定。目前，歐盟給予英國跨境傳輸過渡期到2021年7月，在此之後若希望持續不受限制的交流，就須經歐盟執委會（European Commission, EC）通過適足性認定後才得以進行。 2021年2月19日，歐盟執委會提出草案，認為英國的個資保護標準與歐盟的「GDPR」、「執法機關資料保護指令」（Law Enforcement Directive，LED）有適足性之適用。又在4月14日，歐盟個資保護委員會（European Data Protection Board, EDPB）針對歐盟執委會於2月19日所做的認定草案提出兩項意見： 一、肯認英國現行國內資料保護的核心架構中有關個資保護、處理及控制者的要件及處理方式和GDPR的保護程度並駕其驅。另，肯定英國「2018年資料保護法」（Data Protection Act 2018）中有關GDPR及LED的適用及對「英國資訊委員辦公室」（Information Commissioner’s Office, ICO）所賦予的權利及義務。 但同時，EDPB也向歐盟執委會提出以下幾點注意事項： 英國政府若發展獨立的個資保護政策，將可能與歐盟的保護架構分歧，造成個資保護程度降低。 「2018年資料保護法」中的「移民豁免」政策，讓資料控制者在處理移民相關資料時有廣泛的例外，得免於遵循GDPR之義務。 從英國將歐盟成員的資料傳給「第三國」時，該「第三國」本身需要具有基本上等同於GDPR的資料保護程度，才得允許傳輸。 針對英國政府出於國家安全目的，將個人資料傳輸到英國境內，而有義務免除或特殊情狀時，歐盟執委會應進一步了解或審核。 二、 認為英國法律框架中的核心要件實質上與LED的基礎原則具有高度一致性。因此建議歐盟執委會引入四年的日落條款（four-year sunset clause）方式，並密切觀察英國資料保護的發展，在必要時得以要求修改或終止LED適足性的決定。 針對以上問題，歐盟執委會希望能在6月底前廣納各國意見並做出決定。屆時，若通過適足性認定，其效期將延續4年，之後再進行適足性評估。並可能在英國開始制定相關的適足性及資料保護架構時，歐盟執委會得將其納入定期審查的項目中，以確保歐盟的個資跨境傳輸進入英國後，仍受適當的保護。
日本經濟產業省發布《運用AI民事責任之解釋適用指引》，促進AI普及運用日本經濟產業省於2026年4月9日發布運用AI民事責任之解釋適用指引（AI利活用における民事責任の解釈適用に関する手引き），旨在闡明AI開發、提供及使用過程中造成損害之民事責任分配，提升責任可預見性，促進AI普及運用。 指引依據現行規範與判例歸納運用AI的民事責任，並針對AI運用型態進行分類，提出民事責任解釋適用之建議方向。具體分類與建議方向如下： 1.輔助與支援型AI：指AI僅作為判斷之輔助或支援，最終仍須由人類介入判斷或行動的AI類型。AI使用者是否使用AI，並不影響AI使用者應負之注意義務，AI使用者仍須在具體情況下做出適當判斷與行動。在由AI使用者自行負責判斷AI輸出內容是否適當的前提下，AI開發者與AI提供者仍須說明AI性能限制與重大風險，並對AI使用者難以預見的風險，採取相應設計措施。 2.依賴與代替型AI：指設計本身就預期用AI取代人類判斷或行動，並且在使用時以AI輸出結果作為主要依據的AI類型。使用依賴與代替型AI時，AI使用者的注意義務已從做出適當判斷與行動，轉變為確保AI系統能被妥善管理與運作。AI開發者與AI提供者則須維持AI的精準度與安全性，對AI於合理可行的範圍內採取相對應的安全與風險控制設計，並向AI使用者進行相關說明。