日本政府對於「小型無人機進階安全確保制度」進行研議，並研提「航空法」修正建議
日本政府於2016年1月5日成立「小型無人機進階安全確保制度設計相關小組委員會」(小型無人機の更なる安全確保のための制度設計に関する分科会)，聚焦無人機飛安方面之實務議題。會議由内閣官房内閣参事官擔任議長，並由國土交通省航空局協助辦理，民間參與者則多為相關產業公協會，目前規劃每兩個月開1-2次會議，其運行方式包括：原則上為非公開會議，其會議資料將於會後公開，但若議長認有必要，則得決定一部或全部不公開；此外，對於委員會成員以外的民間企業及專家學者之意見，亦應聽取。
為更進一步確保小型無人機於飛行時之安全性，本次會議對「航空法」提出如下修正建議：
(1)除「航空法」第一百三十二條之二所規範之飛行方式及禁飛區域外，尚有其他相關飛安重要事項亦應注意，例如：機體本身之缺陷、操控者失誤、不可預期的天候變化、機體重量等(一定重量以上之無人機，對於機體性能及操控者技術應有更高要求，未來可思考訂定罰則或提供擔保)。
(2)對於機場周邊應有比現行法更嚴格之規範，除因此處操控無人機容易誤入禁區外，該範圍以內通常是飛安事故搜救區，恐妨害搜救之進行。
(3)關於禁區內飛行許可之審查，應包含：機體機能與性能、操控者知識、技術與經歷。
(4)對於商業、營業用無人機，應有更高的安全性要求。但何謂商業、營業用之定義及更高安全性究何所指須有更明確的標準！
葉小楓
法律研究員 編譯整理
〈小型無人機の更なる安全確保のための制度設計に関する分科会について〉，首相官邸，https://www.kantei.go.jp/jp/singi/kogatamujinki/anzenkakuho_dai1/siryou1.pdf（最後瀏覽日：2016/01/14）。
〈無人航空機の飛行に関し、確保されるべき更なる安全性とは何か？〉，首相官邸，https://www.kantei.go.jp/jp/singi/kogatamujinki/anzenkakuho_dai1/siryou2.pdf（最後瀏覽日：2016/01/14）。
中國大陸國家互聯網信息辦公室、國家市場監督管理總局於2025年10月17日聯合發布《個人信息出境認證辦法（下稱認證辦法）》，並將於2026年1月1日施行。中國大陸所稱之認證即為臺灣所稱之驗證，屬兩岸詞語使用之差異，容易產生混淆誤認先予敘明，下將以臺灣慣用之驗證一詞說明。 依照《中華人民共和國個人信息保護法》第38條須向境外提供個人資料方法有四種：分別為1.透過國家網信部門組織的安全評估、2.經專業機構進行個人資料保護驗證、3.依照國家網信部門制定的標準化契約與境外接受者訂定契約，以約定雙方之權利義務、4.法律、行政法規、國家網信部門所規定之其他條件。而認證辦法係依據第二種方法所訂，主要規範：1.處理者資格限制、2.傳輸資料數量、3.影響評估內容、4.驗證機構申請資料與報告義務、5.對驗證機構之監督。 處理者資格限制與傳輸資料數量方面，認證辦法規定向境外提供個人資料：1.不可為關鍵信息基礎設施營運者、2.向境外提供的個人資料須為10萬人以上未滿100萬人之個人資料或未滿1萬人之敏感個人資料（須注意，中國大陸之敏感個人資料包含：生物識別、宗教信仰、特定身分、醫療健康、金融帳戶、行蹤軌跡等資料，以及不滿14週歲未成年人的個人資料，故與臺灣個資法第6條之特種個資並不一致）。且認證辦法規定不得對個人資料的數量為拆分，意即如將資料數量拆成數筆10萬人以下，藉以規避認證辦法資料數量10萬人以上的境外傳輸申請限制並不合法。 除依法應履行的告知外，向境外傳輸前應取得當事人的單獨同意，並採取個資影響評估，影響評估之內容須包含：1.處理者與境外接收者處理個資的特定目的、範圍、方式、2.個資出境的風險、3.境外接收者的個資保護能力與義務、4. 提供事故通報管道、5.境外國家或地區的政策、法規影響。 最後，認證辦法應較注意的是驗證機構的報告義務與受檢義務的明確立法，使得除藉由驗證機構對個人資料處理者的審查確保個人資料國際傳輸的安全外，再透過政府機關對於驗證機構的檢查，以確保監管個人資料跨境傳輸，亦屬於我國政府機關可以參考之個人資料國際傳輸監管面向。
德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南（Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen），旨在提升企業數位化與社會責任，並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議： 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時，必須將影響評估列入開發流程，並列為公司應遵守的道德倫理守則，以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義，企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息，並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此，企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下，可能會增加理解性和可追溯性難度，但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中，應特別關注並進一步討論。另外，透過教育及使用說明協助及控制功能，教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段（演算法，機器學習，AI）。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外，應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外，例如透過幫助頁面，儀表板或部落格，解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策，使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施，使用戶理解是否及如何使用相關演算法，此可能包括使用自動化決策，使用特定資料組和使用技術的目的，亦即使用戶對演算法，機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估，目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言，將可帶來巨大的利益，因此應該充分利用。例如，人工智慧可降低語言障礙，幫助行動不便的人可更加獨立自主生活，改善醫療診斷，提升能源供應效率，甚至是交通規劃和搜索停車位，都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展，應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間，同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要，但應兼顧受影響者的利益，並與廣大公眾利益找出妥協平衡點，且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時，應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如，可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分，必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同，資料不完整或錯誤，將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭，如果可能的話，只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此，確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況，特別是在自我學習系統中資料引入的標準，並根據錯誤來源進行檢查，且儘可能全面記錄，針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法，機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要，在開發預期用途的演算法時必須納入考量，對員工應針對道德影響進行培訓，並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題，並特別注意資料饋送，以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程，例如在車輛的自動控制或醫療診斷中，應設計成由責任主體保留最終的決策權力，直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任，並非透過對方法的無條件追踪來實現，而是經過仔細測試，學習和記錄來實現
美國FTC認為政府擴大拜杜法權介入權適用範圍將引發專利叢林危機美國聯邦貿易委員會（Federal Trade Commission, FTC）於2024年2月6日針對「介入權指引草案」（Draft Interagency Guidance Framework for Considering the Exercise of March-In Rights）提交意見書。介入權指引草案由美國國家標準技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）2023年12月8日公布於聯邦公報（Federal Register），旨在訂立政府機關發動《拜杜法》（Bayh-Dole Act）第203條「介入權」（March-in rights）之判斷流程與標準，以確保介入權發動具一致性。根據草案內容，當受政府補助之研發成果若經商業運用後被以「不合理價格」販售，而未滿足民眾健康與安全需求時，提供補助之政府機關應適時介入。 然而，介入權指引草案將「價格合理性」納入介入權發動要件，被美國各界質疑係為達成拜登政府打擊藥價之政策目的，亦即透過擴大、強化介入權之方式，將「受政府補助之專利藥」強制再授權專利，以降低藥品價格。 FTC於意見書中亦對此爭議提出看法，認為美國人民就處方藥須支付不斷上漲之昂貴價格，雖然賦予各機關審查「價格合理性」，將使得介入權發動更為廣泛且靈活，並得以監督藥品價格。惟擴大、強化介入權仍有隱患，尤其製藥公司恐為了保護其藥品專利，因此擴大申請專利權範圍導致專利叢林（patent thicket）現象產生，例如除將活性成分申請專利外，另將製程、劑型亦申請專利，此為未來各政府機關應該共同解決之問題。
歐盟執委會發布關於歐洲境內資料流監控之新研究歐盟執委會（The EU Commission）於2022年2月3日發布了一項研究，其繪製並預估歐盟27個成員國以及冰島、挪威、瑞士和英國等國家彼此之間的主要雲端基礎設施的資料流量。該研究概述了各級產業、位置、企業規模和雲端服務類型的雲端資料流入和流出的流量和類型。政策、決策者、商業領袖與公共行政部門可以將其作為參考，以支持對未來貿易協定、工業決策和雲端投資的決策。 在歐盟的歐洲資料戰略中，認識到獲取有關資料流的經濟情報的戰略重要性，因此提出了資料流戰略分析框架的發展。為了實現這一關鍵行動，歐盟執委會開展了上述關於繪製資料流的研究，首次開發和測試了一種全新、自我維持與可複製的方法，從而產生了資料流可視化工具，用於測量、映射和分析歐洲31個國家與地區的各級產業、地理和企業規模的雲端資料流。而該資料流可視化工具中顯示的資料預計將每年更新一次。使用的資料收集來源從官方統計資料等主要來源到調查和訪談等次要來源。 該工具得以讓歐盟執委會： 一、繪製和估計歐盟27個成員國（即歐盟內部資料流）和冰島、挪威、瑞士和英國（即歐盟外資料流）的雲端計算領域主要資料流的數量 二、預測至2030年的資料流出 三、分析各產業、公司規模和雲端服務類型的資料流量 該研究顯示2020年最大的資料流來自醫療衛生產業，而德國的資料流入量最大。該報告還估計，到2030年，來自歐洲企業的資料流量將是2020年的15倍。 作為資料流市場關鍵層面之一，透過進一步調查資料趨勢，將協同即將出現的資訊法案打造一個更加生動、動態和流動的雲端市場。