日本「u-Japan政策」簡介
對於智慧聯網（IoT）推動政策，英國主要係以科技策略委員會（Technology & Strategy Board）下設智慧聯網特別關注研究小組（IoT Special Interest Group, IoT SIG）為平台，討論智慧聯網（IoT）相關資訊及規劃推動政策。英國智慧聯網特別關注研究小組2013年5月公布「智慧聯網的挑戰與機會」（IoT Challenges and Opportunities - Final Report）報告，對於智慧聯網（IoT）服務的創新發展提出建議，包括應推動：（1）建立操作互通性（interoperability）的框架（2）以人為本的設計（People-centred design）（3）創造強健的智慧聯網（IoT）平台（4）頻譜使用模式的無線電技術等相關政策。 再者，英國智慧聯網特別關注研究小組在2月15日也發表「智慧聯網科際研究路徑圖」（A Roadmap for Interdisciplinary Research on the Internet of Things） 最後報告，內容包含四個子報告，分別對科技、文化創意及設計、經濟及商業、社會科學討論智慧聯網（IoT）未來研究的方向。在「社會、法律及道德子報告」（A Roadmap for Interdisciplinary Research on the Internet of Things: Social Science）中提及應注意的研究問題，包括：隱私及資料保護、自主選擇性（choice）、控制（control）、智慧型個人隨身裝置的社會議題、安全（security） 、所有權及智慧財產權、公眾安全及保護、資料保留（data retention）、行動的停止、過時資料的處理、以及巨量資料、納入公眾意見、服務品質等等。 並且，英國「社會、法律及道德子報告」中透過情境分析的方式，試圖將所提及之相關社會、法制及道德議題盧列出來，希望能在此基礎下進行更系統性的研究探討，以更廣泛含攝模式，嘗試從社會、法律及道德各層面，探究智慧聯網（IoT）相關重要議題。
競業禁止新方向-「勞資雙方簽訂離職後競業禁止條款參考原則」 新加坡個資保護法責任指南新加坡個人資料保護法(Personal Data Protection Act 2012, PDPA)的基本原則之一在於可歸責性(Accountability)之建立，原因在於個資保護的責任歸屬，是組織對個資的持有與控制所為的承諾與責任表示。因此，PDPA第11、12條之法遵責任，組織必須對所持有或控制的個資負責，並且需制定並實施資料保護政策、溝通並告知員工相關政策、及履行PDPA義務所必須施行之流程與作法。於組織責任而言，PDPA雖有強制性義務責任，但應忖量組織內部責任歸屬的措施，而非僅將責任落於遵守法律的程度，組織必須從合於法規的方法轉為基於責任歸屬的方法來管理個人資料。 從而，該指南在政策、人員、流程等領域中透過資料生命週期的循環，確立組織責任歸屬。從落實良好的責任制始於組織領導力的概念出發，設定組織管理高層之職責與調性，繼而規劃處理個資及管理資料風險的方法。並由組織人員治理面向，確立溝通資訊與員工培訓知識與資源。除此之外，也在特定流程設置上，紀錄個人資料流動，了解如何收集、儲存、使用、揭露、歸檔或處理個人資料為流程的首要任務，繼而確認資料保護層面主要的差距與需要改進的領域。再將資料保護實踐於業務流程、系統、商品或服務。
世界衛生組織公布「人工智慧於健康領域之倫理與治理」指引世界衛生組織（World Health Organization, WHO）於2021年6月底公布「人工智慧於健康領域之倫理與治理」（Ethics and governance of artificial intelligence for health）指引。目前人工智慧於在改善診斷、治療、健康研究、藥物開發及公共衛生等健康領域皆有廣泛之應用與前景，而該指引首先指出人工智慧應用於健康領域中最相關之法律與政策外，並強調相關應用皆須以「倫理」及「人權」作為相關技術設計、部署與使用之核心，最後則提出人工智慧應用於健康領域之六大關鍵原則： 一、保護人類自主性（autonomy）：本指引認為人類仍應該掌有關於醫療保健系統之所有決定權，而人工智慧只是輔助功能，無論是醫療服務提供者或患者皆應在知情之狀態下作決定或同意。 二、促進人類福祉、安全與公共利益：人工智慧不應該傷害人類，因此須滿足相關之事前監管要求，同時確保其安全性、準確性及有效性，且其不會對患者或特定群體造成不利影響。 三、確保透明度、可解釋性與可理解性（intelligibility）：開發人員、用戶及監管機構應可理解人工智慧所作出之決定，故須透過記錄與資訊揭露提高其透明度。 四、確立責任歸屬（responsibility）與問責制（accountability）：人工智慧在醫學中所涉及之內部責任歸屬相當複雜，關於製造商、臨床醫師及病患間相關之問責機制之設計將會成為各國之挑戰，故須存在有效之機制來確保問責，也應避免責任分散之問題產生。 五、確保包容性（inclusiveness）與衡平性（equity）：應鼓勵應用於健康領域之人工智慧能被廣泛且適當地使用，無論年齡、性別、收入及其他特徵而有差別待遇，且應避免偏見之產生。 六、促進具適應性（responsive）及可持續性之人工智慧：人工智慧應符合設計者、開發者及用戶之需求與期待，且能充分具適應性之回應且符合使用環境中之要求。