菲律賓就共乘服務發布新法令，針對以APP招車及其相關營運進行明確規範
菲律賓於今（2015）年05月13日發布共乘服務（如：Uber）新法令，成為全球第一個針對以APP招車及相關營運進行明確具體規範的國家。在該法令規範之下，車齡在七年以下之私人轎車、休旅車及小貨車得經如「優步」（Uber）或GrabCar等共乘服務公司之認證合格後參與營運。
菲律賓交通部長阿巴亞（Joseph Emilio Abaya）說明，根據全球資料庫 “Numbeo”公司之調查研究，由於首都馬尼拉（東南亞第二壅塞，僅次於印尼首都雅加達的城市）缺乏足夠的大眾運輸工具，故共乘服務有其需求及必要性。
「我們不應將共乘服務視為傳統計程車產業的損害者，而應該認為它可以提供更優質的服務、同時迫使傳統業者現代化及革新。」阿巴亞在本週就該規範即將施行的簡報中如此闡述。
總部設立於美國的「優步」（Uber），係全球最具價值之風險投資新創公司，估計市值400億美元。關於優步如何支付駕駛報酬、向乘客收取車資費用並確保其安全、以及違反交通法令規範等層面，業已在全球面臨諸多法律挑戰。共乘服務運用科技來連結市民利用其自有私家車與欲搭乘車輛之消費者，而傳統計程車經營者之忿怒則在於其毋須支付許可（執照）費、也毋須遵守當地相關規範。
優步考量到馬尼拉人口達1,500萬之眾，因此預期菲律賓將會是有利可圖的市場。優步菲律賓總經理Laurence Cua於接受路透社（Reuters）訪問時表示：「此次修法，係將消費者的安全置於優先考量，亦認同如優步這類型公司之價值，以及其運用科技改善城市運輸品質之能力。」
然而優步及其他同類公司發現：要在經濟快速成長的東南亞經營，未必是一件輕而易舉的事情。傳統計程車業者揚言要控告政府，以促其保護在馬尼拉攬客維生的27,000部計程車。
「世界各地政府均瞭解計程車業者投資多少於經營，卻僅有菲律賓的業者未受保護。」菲律賓全國計程車駕駛協會主席Jesus Manuel Suntay對路透社如是說。
根據日本獨立行政法人國際協力機構估計，馬尼拉因交通阻塞，每日生產力損失的價值高達5,700萬美元之譜。
日本總務省之實現車聯網社會研究會（Connected Car 社会の実現に向けた研究会，下稱車聯網研究會），於2017年8月4日公布研究成果。車聯網研究會指出未來車聯網將面對①遠距離操作、網絡攻擊之威脅；②資料（Data）真實性之威脅；③隱私權之保護等三大威脅。針對遠距離操作、網絡攻擊之威脅，在汽車端及網路端皆應提出防止威脅之策略；在確保資料真實性方面，需建立機制，以防止資料中途被篡改；未來在車輛雲端資料之應用，應以隱私權保護為前提，始促進車輛資料之利用及活用，以保護相關人之隱私權。 車聯網研究會在促進實現車聯網社會策略中，希望透過①聯網計畫（Connected Network プロジェクト）、②互聯資料計畫（Connected Data プロジェクト）、③互聯平台計畫（Connected Platform プロジェクト）等三個計畫，共同建立推廣實證平台，以確立及實證必要之技術，建立資料利用及活用之模式及環境，架構開放性合作模式，並確保隱私及安全性。進而建設高度可靠性之無線通信網路、透過創新產業和商業模式促進資料之利用、創新環境的發展，達到解決日本之社會問題、實踐便利與舒適之生活、國家競爭力之強化與確保等車聯網社會三大目標，最終落實安全、安心、舒適的車聯網社會。
全美各州醫療委員會聯合會發布人工智慧（AI）治理指引，並要求醫師為AI之利用結果負最終責任全美各州醫療委員會聯合會（The Federation of State Medical Boards, FSMB）於2024年4月發布「引導人工智慧以負責任與符合倫理方式融入臨床實務」（Navigating the Responsible and Ethical Incorporation of Artificial Intelligence into Clinical Practice）指引，明確概述醫師於利用AI協助提供照護時可採取之步驟，以履行其倫理與專業職責，期能藉此降低對患者造成傷害之風險；本指引之特色在於，其要求醫師為AI之利用結果負最終之責任。 FSMB 向各州醫療委員會與其他利害關係人所提供之原則與建議如下，以支持對包含AI之臨床照護進行負責任與符合倫理之監管： （1）透明度與揭露（Transparency and Disclosure）： 應要求維持於醫療照護領域使用AI之透明度；各州醫療委員會應制定明確之指導方針，向患者揭露AI之使用情況，其有助於患者與醫師之理解，但不會造成不必要之行政負擔；FSMB 應制定文件，詳細說明最常用之AI工具之功能與局限性，以協助醫療委員會發揮監管者之角色，並應制定常見問題與最佳實務文件，作為提供照護時利用AI方面關於透明度之資源。 （2）教育與理解（Education and Understanding）： FSMB及其於醫學教育界之合作夥伴，應為醫師、醫療委員會與患者，確認有關醫療照護中AI之結構化教育資源，該等資源應包括協助瞭解AI如何運作、其優點、潛在風險以及對患者照護之影響。 （3）負責任之使用與問責（Responsible Use and Accountability）： 開發人員應協助醫師瞭解何時、以及如何於患者之照護中利用AI工具；選擇AI工具支援臨床決策之醫院系統、保險公司或其他機構應向醫師提供有關AI工具之教育、存取各工具之性能報告，並應設計一個定期檢視工具功效的流程；AI工具應以得使各州醫療委員會能稽核與理解之方式設計，以便適當評估依賴工具輸出結果之醫師是否偏離照護標準（standard of care）；FSMB 應支持各州醫療委員會針對臨床醫師如何負責任、可問責地使用AI之解釋。 （4）公平性與近用（Equity and Access）： 應努力確保所有患者皆能公平地近用AI帶來之好處；FSMB與各州醫療委員會致力於以下原則：醫療人員所提供之照護是公平的、且不受基於種族、民族或其他形式歧視之偏見影響；FSMB應與其他利害關係人一起理解並解決演算法偏差問題。 （5）隱私與資料安全（Privacy and Data Security）： AI工具之開發者必須實施嚴格之保護措施，以保護AI開發與評估時所利用之患者資料，通常情況下應告知患者資料如何被利用，且FSMB應與行業利害相關人一起制定AI系統使用與散布患者資料之政策，包括針對AI開發或評估中使用之患者資料之最低資料保護措施。 （6）監督與監管（Oversight and Regulation）： 各州醫療委員會必須保留對於提供醫療服務時，不當應用AI工具之醫生進行紀律處分之權力，其包括問責議題之考慮，特別是當AI系統變得更加自主時；各州醫療委員會應審查其管轄範圍內如何對「醫療行為」（practice of medicine）進行法律定義，以確保對提供醫療照護、人力或其他方面進行持續之監管監督。 （7）法律法規之持續審查與調整（Continual Review and Adaptation of Law and Regulations）： 各州醫療委員會應在FSMB之支持下，隨著AI之不斷發展，持續檢視與更新與AI相關之指引與法規；政策制定者應考慮AI對基本法律原則的影響，例如醫療行為之定義以及AI對企業醫學實務之影響；FSMB 應建立一個專門團隊，持續檢視與調整AI指引與法規。 本指引指出，AI工具通常無能力取代醫師之專業判斷、道德責任或對州醫療委員會之責任，醫療行為中之關鍵職業責任始終為確保診斷、臨床決策與建議不存在偏差。與用於診斷或治療疾病之任何其他工具或鑑別方法相同，醫療專業人員有責任確保基於證據結論之準確性與真實性，因此於將AI系統用於患者照護前，醫師應以合理努力識別與解決偏差（如虛假或不準確之資訊等）。
美國加州通過綠色化學法規由於完善控管機制迄今仍付之闕如，而市面上諸多含有危險化學物質的產品，尚無法立即要求廠商將之下架或提出解決方案，因此引起消費大眾、學界人士及公共健康倡議團體對於消費安全之關切；美國加州為有別於僅針對危險化學物質逐項管理的一般法令，轉而採取整體規範之包裹立法方式，於2008年9月底通過AB 1879與SB 509兩項綠色化學法規，增訂於「健康與安全法典(Health and Safety Code)」，促使商品在設計階段減少毒性物質之接觸。 根據AB 1879法令，由加州環保署(California Environmental Protection Agency) 所管轄之毒性物質控制部門(Department of Toxic Substances Control)，現行除具備管理危險材料之儲存、使用與廢棄等法定職責外，另新增計畫如下： (1) 應於2011年1月1日前修改法規，優先針對引發關切的危險化學物質進行生命週期評估，並將評估結果遞交加州環境政策議會(California Environmental Policy Council)；此外，毒性物質控制部門應研發潛在替代品，研擬減低或避免化學物質暴露之方法。 (2) 於2009年7月1日前成立綠絲帶科學小組(Green Ribbon Science Panel)，用以管理奈米科技、風險分析、公眾健康等十五項與危險性化學物質相關之題材，並為日後政策修訂提供具科學基礎之建議。 (3) 除非另有法規限制，應要求業界呈報管理化學物質之詳細資料，公開作為民眾參考之用；如涉及商業機密，應有程序上之保障。 再者，SB 509法令要求環境健康風險評估辦公室(Office of Environmental Health Hazard Assessment)彙整危險化學物質之特性，並由毒性物質控制部門建立線上資料庫，使民眾便於查詢危險化學物質之相關資訊。 綜上所述，綠色化學法規的訂立，係回應消費大眾對於市售產品之疑慮，因而植基於科學界與現實生活，著重危險化學物質運用及暴露時所為之風險評估，並期於2011年前得以有效掌握化學物質，進而維持勞動環境安全、減少處理毒性廢棄物之成本，達成保護生態與民眾健康之目標。
NIH公布最新GWAS基因型與表現型數據資料庫分享近用方針經過了一整年向各界諮詢與彙整各方意見後，美國國家衛生研究院（NIH）於今年8月底，公布其所資助之GWAS基因型與表現型數據資料庫（genotype-phenotype datasets）之分享近用方針。此方針希望在保障研究參與者的個人隱私前提下，協助科學研究社群取得相關基因數據資料。GWAS數據資料對科學有顯著的幫助，並具有龐大的潛在公共利益，然而，提供個人的基因型與表現型資料進行科學研究，涉及個人隱私與秘密之保護，故具有高度的敏感性而受到大眾關切。 因此，NIH在訂定這項方針時，為了搜集各方意見，首先於去年5月，宣布計畫更新GWAS的數據資料分享政策，後於去年8月公開徵詢大眾對方針之意見，次又依據所蒐集之各方意見，於去年12月針對此分享政策舉辦會議進行討論，根據這些討論所形成之共識，併同NIH內部討論之結果，最後形成此項分享政策。 方針中指出，如何在促進科學研究之目的，與保護相關參與人的權利間取得平衡，是相當重要的議題，故本方針分別對研究人員近用之程序、基因數據資料的處理與參與者權利之保護進行詳細規範。舉例來說，本方針要求欲近用資料庫的研究人員，提供其研究必須使用此資料庫的書面說明資料；另外也會對所有存放在資料庫的數據資料進行去個人化處理，使該項資訊無法再以技術判別，並使用隨機方法加密，以確保參與者的隱私與保密資料不遭外洩。根據NIH表示，此方針雖然僅是對GWAS數據資料庫的近用作規範，但未來亦有意將其作為近用其他類似資料庫的規範參考架構。