美國青年盜錄電影遭受起訴
Salisbury 利用工作之便，於下班後使用數位錄影機及錄音器材盜錄兩部電影，進而在網路上散佈而遭到起訴。 Salisbury 因而成為第一位根據 “ 家庭娛樂及著作權法案 ” (Family Entertainment and Copyright Act) 而遭受起訴者。
家庭娛樂及著作權法案在 2005 年四月由國會通過，致力於遏止網路上的著作權侵害行為。法案中規定，運用視聽器材於電影院中盜錄電影者，可以處＄ 250,000 罰金及三年以下有期徒刑，若進而在網路上傳播者，則需承擔額外的罰則。
儘管這樣的結果使大多數電影製片業者歡欣鼓舞。然而，如此嚴厲的刑罰具有爭議性，原因在於嚴厲的罰則是為暴力犯罪而設計，若應用於著作權相關議題時，實非一個明智的選擇。
日本數位市場競爭本部（デジタル市場競争本部）於2020年6月發布了「數位市場競爭中期展望報告」（デジタル市場競争に係る中期展望レポート案），該報告認為大型數位平台業者透過龐大的用戶資料，不斷地（1）擴大並連結用戶、（2）垂直整合上下游產業並（3）從虛擬鎖定實體的銷售，對市場形成動態競爭（ダイナミック競争）結果。此一結果將導致數位市場極易形成掠奪性定價或併購的風險、資料集中的風險、資料可靠性的風險，甚至是個人價值判斷的風險。 為促進數位市場的治理與信任，該報告提出了以下短期與中長期的政策方向： 鼓勵企業數位轉型以增加數位市場的多樣性：推廣數位轉型指標、擴大沙盒制度適用、加速數位政府戰略。 建立數位市場競爭制度：運用經濟分析強化競爭管制、推動《數位平臺交易透明法》（デジタルプラットフォーム取引透明化法）法制化、建立大型數位平台調查機制。 建構去中心化的資料治理技術：透過資料持有、交換的「去人工干預」，形成一個可信任的網路世界。 該報告已於2020年8月7日完成公眾意見募集，預計於2020年年底前提出最終報告。目前日本新經濟聯盟認為，高頻率的競爭策略以及智慧化交易模式下的反壟斷政策，除了不正競爭的禁止外，政府更應著重在透明化檢視機制的建立。此外報告目前並未處理到平台資料治理的課題，聯盟對此認為政府應更積極地從資料壟斷的概念，調整數位市場准入的障礙。
美國政府管考辦公室提出醫療產業資訊化政策評價報告美國之政府管考辦公室（ Government Accountability Office ）針對聯邦政府推動醫療產業導入資訊應用之相關措施及作為，九月初向參議院政府再造委員會（ Committee on Government Reform, House of Representatives ）下轄之聯邦人事暨組織次委員會（ the Subcommittee on Federal Workforce and Agency Organization ）提出報告，綜合回顧 2004 以來之各項政策宣示及執行規劃，指出目前猶有未足之處以及今後適宜更加留意之方向。 簡言之，醫療產業導入資訊應用，可望帶來降低營運成本，提升經營效率，防免發生過誤，維護病患安全等諸多實益，已為各界所共認。另由於聯邦政府介入醫療產業之程度與影響層面既深且廣，不僅本諸規制角度主管產業，更推動諸多施政，投入大量資金，提供老人、傷殘、兒童、低收入戶、原住民、退伍軍人、退休公職人員等不同社會族群各式相關服務，從而責成聯邦政府領銜推動醫療產業導入資訊應用，藉此提升醫療之品質及效率，應屬妥適。 自 2004 年提出行動綱領以降，聯邦政府即已陸續接櫫各項目標及其實施策略，並區分病歷資料格式、傳輸互通標準、網路基礎架構、隱私安全議題、公衛服務整合等面向分別開展，獲致相當成效。惟據管考辦公室之分析，既有之政策措施及各項作為，似乏詳盡之細部規劃及具體之實踐要項可資遵循，亦無妥善之績效評比指標以利參考。由是觀之，迄今之努力及其成果固值稱許，然就 2014 年普遍採用電子病歷並且得以交流互通之願景而言，還有很多需要努力的地方。
英國資訊委員辦公室提出人工智慧（AI）稽核框架人工智慧（Artificial Intelligence, AI）的應用，已逐漸滲透到日常生活各領域中。為提升AI運用之效益，減少AI對個人與社會帶來之負面衝擊，英國資訊委員辦公室（Information Commissioner’s Office, ICO）於2019年3月提出「AI稽核框架」（Auditing Framework for Artificial Intelligence），作為確保AI應用合乎規範要求的方法論，並藉機引導公務機關和企業組織，評估與管理AI應用對資料保護之風險，進而建構一個可信賴的AI應用環境。 AI稽核框架主要由二大面向所構成—「治理與可歸責性」（governance and accountability）以及「AI特定風險領域」（AI-specific risk areas）。「治理與可歸責性」面向，係就公務機關和企業組織，應採取措施以遵循資料保護規範要求的角度切入，提出八項稽核重點，包括：風險偏好（risk appetite）、設計階段納入資料保護及透過預設保護資料（data protection by design and by default）、領導管理與監督（leadership management and oversight）、政策與程序（policies and procedures）、管理與通報架構（management and reporting structures）、文書作業與稽核紀錄（documentation and audit trails）、遵循與確保能力（compliance and assurance capabilities）、教育訓練與意識（training and awareness）。 「AI特定風險領域」面向，則是ICO特別針對AI，盤點下列八項潛在的資料保護風險，作為風險管理之關注重點： 一、 資料側寫之公平性與透明性（fairness and transparency in profiling）； 二、 準確性（accuracy）：包含AI開發過程中資料使用之準確性，以及應用AI所衍生資料之準確性； 三、 完全自動化決策模型（fully automated decision making models）：涉及人類介入AI決策之程度，歐盟一般資料保護規則（General Data Protection Regulation, GDPR）原則上禁止無人為介入的單純自動化決策； 四、 安全性與網路（security and cyber）：包括AI測試、委外處理資料、資料重新識別等風險； 五、 權衡（trade-offs）：不同規範原則之間的取捨，如隱私保護與資料準確性； 六、 資料最少化與目的限制（data minimization and purpose limitation）； 七、 資料當事人之權利行使（exercise of rights）； 八、 對廣泛公共利益和權利之衝擊（impact on broader public interests and rights）。 ICO將持續就前述AI特定風險領域，進行更深入的分析，並開放公眾討論，未來亦將提供相關技術和組織上之控制措施，供公務機關及企業組織進行稽核實務時之參考。