美國參議員提案鬆綁天使投資人須揭露自身財務資料的規定
美國民主黨參議員Chris Murphy在2015年4月16日捲土重來提出「榮光法案」（Helping Angels Lead Our Startups Act，以下簡稱HALOS Act）。HALOS法案在上個會期胎死腹中，此次重新提出，旨在強調暢通管道以投資新創公司之重要性，Murphy表示：「我們應該尋求更便利的管道，讓各種財務狀態但具備財務知識的投資人（knowledgeable investors of any financial status）都能投資新創公司，利用他們的專業和資金來增強新創公司成功的可能性。」
舉辦「Demo Days」或「Pitch Events」，是現行許多美國創業家藉以增加與天使投資人（Angel Investors）連結的方式。在「Demo Days」此種場合，創業家通常僅向與會者展示其產品或服務，而不主動進行籌資，避免提及或發送與公司財務預測、業務成長等等與招募投資人有關的資訊、文件。
在「Pitch Events」的場合，其主要目的則為發掘潛在投資人，進而籌募新創公司所需之資金。但此種類似投資說明會的「Pitch Events」必須受到美國2012年「新創企業啟動法」（Jumpstart Our Business Startups Act，以下簡稱JOBS法）的規範，也就是會議進行方式是否涉及1933年證券交易法Rule 502(c) of Regulation D所指之「公開徵求」（general solicitation）、參與者是否為「合格投資人」（accredited investor）等問題。所謂的合格投資人是指符合一定的資格而足以被認定具有充分財務決定能力，JOBS法因此要求這些天使投資人必須交出一定的個人財務資料作為佐證。
批評者認為這些規定無助於讓新創公司籌募所需資金，也因此無法創造更多就業機會，因為許多投資人對於必須將自己的財務狀況分享給新創公司，甚至是活動策展人，往往是感到不太自在的。Murphy參議員認為這些規定是「繁瑣的第三方審核程序」、「是一種對隱私的侵犯，嚇跑了那些想要想要支持新創公司的投資人，特別是在新創公司最需要資金的時刻」。
Murphy參議員提出此法案回應了批評者的建議，主張法規對於這些天使投資人團體（Angel Investor Group）應該有不一樣的規範方式，因為這些天使投資人與新創公司通常早已具有家族或朋友等人際網絡關係。
日本特許廳公開表示，從本年度11月27日起，將開始提供日本商標公報訊給世界智慧財產權機構（WIPO）所建置的世界最大規模之商標資料庫「Global Brand Database」，今後民眾將可以在前述資料庫中搜尋到登載有日本商標註冊資訊的商標公報。如此一來，日本廠商將可以在一個資料庫中完整搜尋到包含日本商標在內的商標資訊，對於日本廠商擬定全球品牌策略將可以提供許多便利。 「Global Brand Database」是WIPO所免費提供的資訊供應服務，在這個資料庫上，一般民眾可以公開使用，進行商標申請案或已註冊商標的檢索，及查照詳細資訊。在2011年3月WIPO啟動這項服務時，當時還只有累積國際註冊商標、依里斯本條約登記的原產地名稱及依巴黎公約登記的國家徽章等，從2013年2月開始，也陸續放入世界各國商標申請案或已註冊商標的資訊。如今，在「Global Brand Database」上已經可以查到16個國家商標主管單位的商標資訊。在2014年11月20日的時間點上，該資料庫約存放有1400萬筆的資訊，而從2014年5月起也開提供了上傳圖片檔案檢索類似圖形商標的圖像檢索功能。 目前參加「Global Brand Database」資料庫資訊提供服務的國家包括美國、澳州、加拿大、新加坡、紐西蘭、瑞士、菲律賓、丹麥、以色列、蒙古、埃及、柬埔寨、愛沙尼亞、阿聯酋、阿曼、阿爾及利亞等16個國家，中國、韓國並未參加。
合成資料（synthetic data）「合成資料」（synthetic data）的出現，是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料，或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下，透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式，讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用，透過這個方法，資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下，使合成資料所訓練出來的分類模型（classifiers）不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中，最熱門的研究為運用「生成對抗網路」（Generative Adversarial Network, GAN）形成合成資料（亦有其他生成合成資料之方法），生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」（generator）與辨識網路（discriminator）對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果，使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料，也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室（Defense Science and Technology Laboratory, DSTL）於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告，此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司（BAE Systems）的應用智慧實驗室（Applied Intelligence Labs, AI Labs）執行「後勤科技調查」（Logistics Technology Investigations, LTI）計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一，探討在隱私考量下（privacy-preserving）「合成資料」當今技術發展情形，並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出，資料的種類多元且面向廣泛，包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等，針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同，也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估；報告指出，目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法，建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。
歐盟設立歐洲研究院（European Research Council）對前瞻性研究提供經費補助歐盟最近宣布其新設立的歐洲研究院（European Research Council, ERC)，自2月底開始運作。ERC是依據歐盟第七期研發綱要計畫（Seventh Framework Programme for Research and Technological Development, FP7）下之子計畫－”理念”計畫（"Ideas" programme）所設立。2006年底通過的歐盟第七期研發綱要計畫，揭示歐盟在2007至2013年間的科技研發政策、研發投入的重點領域與經費挹注情形。與PF6相較，PF7經費大幅成長，每年平均成長至少達40％，單是2013年一年，經費成長更高達75％。 ERC是第一個泛歐的經費補助機構，設立目的是為了贊助前瞻科學領域的研究活動。在設立第一年，歐盟挹注於ERC的經費即高達3億歐元，在FP7計畫的七年期間，ERC總計取得7.5 billion的經費。隨著ERC的設立，歐盟首度有了專為前瞻性研究量身訂作的經費補助運作機制，亦即交由歐洲科學界菁英，也就是由22位聲譽卓著的科學界菁英所組成的科學諮詢會（Scientific Council）自主管理，官僚系統不得對之表示意見。 歐盟希望藉由ERC的設立，促使科學界得以對最具有原創性的科學想法深入研究，以突破當前之知識界線，進而協助解決歐盟在社會、環境、經濟面所面臨之挑戰。
歐盟個人資料保護委員會提出關於資料主體接近使用其個人資料權利之指引歐盟《一般資料保護規則》（General Data Protection Regulation, GDPR）第15條為「資料主體之接近使用權（Right of access）」，其第1項規定「資料主體有權向控管者確認其個人資料是否正被處理」，資料主體並得知悉其個資處理之目的、所涉及之類型等事項。該條係為使資料主體在獲得充分、透明且容易接近之資訊，使其得更輕易的行使如資料刪除或更正等權利。 因條文在文字上具抽象性，就具體內涵仍須有一定基準，故歐盟個人資料保護委員會（European Data Protection Board, EDPB）於2022年1月18日，針對GDPR中之接近使用權提出指引（Guidelines 01/2022 on data subject rights - Right of access），闡明在不同的情況中，資料主體應如何向資料控管者（Data Controller）主張接近使用權，並且說明資料控管者針對此項權利之義務內涵。 就具體內容，該指引包含：接近使用權之範圍、資料控管者應向資料主體提供之資訊內容、資料主體請求資訊之格式、資料控管者應如何提供資訊、GDPR第12條第5項所稱「資料主體之請求明顯無理由或過度者」之概念為何。指引並製作流程圖，以便利資料主體輕易的了解向資料控管者主張權利之步驟。 而對於資料控管者，指引亦說明其應如何解釋與評估資料主體之請求、應如何回覆特定請求、限制接近使用權之例子。該指引旨在從各方面分析接近使用權，經由舉例與設想特殊情形，以求為該權利提供更精確之指導。