簡介日本「u-Japan政策」
以色列BATM公司研發出Skype整合性軟體-KishKish，未來將提供消費者以付費的方式使用測謊功能。此軟體係透過分析談話者聲音中的緊張程度，告知軟體使用者「對方是否說謊」。如此一來，使用者便可透過軟體分析出來的指示，而即時修正詢問的問題。據說，美軍已開始運用此套軟體！ 雖然KishKish的使用如此便利，但是根據英國專家表示，網路使用者若不當使用KishKish，將可能違反「資料保護法」（Data Protection Act）而負擔民事責任，甚至還可能涉及「調查權規範法」（Regulation of Investigatory Powers Act，RIPA）將被處以兩年以上有期徒刑或科以罰金。 至今，Skype仍尚未公布其價格及發布日期。
日本經產省公布「伊藤報告3.0版」和「價值協創指南2.0版」，強調企業永續發展重要性日本經濟產業省於2022年8月31日公布「伊藤報告3.0版」（伊藤レポート3.0）和「為協力創造價值之綜合揭露、對話指南2.0版」（価値協創のための統合的開示・対話ガイダンス2.0，簡稱價值協創指南），強調企業永續轉型重要性。所謂永續轉型，係指社會永續發展與企業永續發展必須「同步」，及企業為此需要在經營面和產業面進行之改革。 「伊藤報告3.0版」整理企業推動永續轉型應採取之措施，包括必須根據社會永續性擘畫未來方向，並制定可實現長期價值之企業戰略、關鍵績效指標（Key Performance Indicators, KPI）、治理目標等。此外，伊藤報告也指出供應鏈全體（包含中堅、中小企業和新創企業等）和投資鏈上之參與者，都需要推動企業永續轉型。 為強化企業經營以實現永續轉型，經濟產業省同步修正「價值協創指南2.0版」，調整企業資訊揭露及對話方式，讓過程可以更有效率及建設性。指南修正重點包括：（1）全部項目都強調為實現永續社會，企業長期且持續提供價值的重要性及因應方向；（2）新設長期戰略項目；（3）確保「氣候相關財務揭露（Task Force on Climate-related Financial Disclosures, TCFD）」所提出之治理、戰略、風險管理、指標與目標之揭露架構與整合性；（4）於項目「實施戰略（中期經營戰略等）」中，強調人才戰略和人才投資重要性；（5）新設實質對話、約定項目。
美國ULC公布統一虛擬貨幣事業監管規範建議，提供各州虛擬貨幣管制立法架構參考2017年美國統一法律委員會（Uniform Law Commission, ULC）於2017年9月公布「統一虛擬貨幣事業監管法」（Uniform Regulation of Virtual Currency Business Act, 以下簡稱VCBA）全文、總說明以及利害關係人意見，對於虛擬貨幣（virtual currency）提供管制架構，囊括虛擬貨幣定義和適用範圍、營業執照要求、跨州互惠原則、消費者保護、網路安全、反洗錢和對進行虛擬貨幣商業活動者之監管等重要問題，作為各州相關立法參考。迄今美國夏威夷州和內布拉斯加州分別向州議會提案，朝向採用VCBA作為該州虛擬貨幣管制參考規範之方向討論。
美國國家標準與技術研究院公布人工智慧風險管理框架（AI RMF 1.0）美國國家標準與技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）於2023年1月26日公布「人工智慧風險管理框架1.0」（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF 1.0），該自願性框架提供相關資源，以協助組織與個人管理人工智慧風險，並促進可信賴的人工智慧（Trustworthy AI）之設計、開發與使用。NIST曾於2021年7月29日提出「人工智慧風險管理框架」草案進行公眾徵詢，獲得業界之建議包含框架應有明確之衡量方法以及數值指標、人工智慧系統設計時應先思考整體系統之假設於真實世界中運作時，是否會產生公平性或誤差的問題等。本框架將隨著各界使用後的意見回饋持續更新，期待各產業發展出適合自己的使用方式。 本框架首先說明人工智慧技術的風險與其他科技的差異，定義人工智慧與可信賴的人工智慧，並指出設計該自願性框架的目的。再來，其分析人工智慧風險管理的困難，並用人工智慧的生命週期定義出風險管理相關人員（AI actors）。本框架提供七種評估人工智慧系統之信賴度的特徵，包含有效且可靠（valid and reliable）：有客觀證據證明人工智慧系統的有效性與系統穩定度；安全性（safe）：包含生命、健康、財產、環境安全，且應依照安全風險種類決定管理上的優先次序；資安與韌性（secure and resilient）；可歸責與資訊透明度（accountable and transparent）；可解釋性與可詮譯性（explainable and interpretable）；隱私保護（privacy-enhanced）；公平性—有害偏見管理（fair – with harmful bias managed）。 本框架亦提出人工智慧風險管理框架核心（AI RMF Core）概念，包含四項主要功能：治理、映射（mapping）、量測與管理。其中，治理功能為一切的基礎，負責孕育風險管理文化。各項功能皆有具體項目與子項目，並對應特定行動和結果產出。NIST同時公布「人工智慧風險管理框架教戰手冊」（AI RMF Playbook），提供實際做法之建議，並鼓勵業界分享其具體成果供他人參考。