日本與歐盟間個人資料之國際傳輸
歐盟委員會（European Commission）原則上禁止將歐盟境內的個人資料傳輸至境外，只有經歐盟委員會認定其個人資料保護機制達到歐盟認可標準的國家或地區例外，例如：瑞士、加拿大、以色列等。而日本未能進入前揭國家之列的主要原因，係日本之個人資料保護法未將政府部門納入規範對象。但是基於經濟全球化的需求，日本與歐盟自2017年第一季開始加速進行雙邊合意協商。
日本個人資料保護委員會公布，於2017年5月修正施行的個人資料保護法，已符合歐盟資料保護規則中准許進行境外傳輸的標準。其中包括以獨立的個人資料保護機關來確保必要的保全機制能確實執行等五點（新設立個人資料保護委員會、個人資料定義的明確化、個人料去識別化、非法販賣個人資料之處罰、其他）。
歐盟對此表示，雙邊對於個人資料保護之標準的差異性已經漸漸縮小，利於日本與歐盟間個人資料國際傳輸的環境也已經逐漸形成。目前於歐盟境內設立子公司或是設立法人的日本企業，預期2018年即能自由就歐盟境內雇員或顧客的個人資料，進行日本與歐盟間的國際傳輸。
由於歐盟關於個人資料之保護，為歐洲聯盟基本權利憲章（Charter of Fundamental Rights of the European Union）所明定，企業若非法進行個人資料境外傳輸，會被處以高額罰金，金額約相當於該企業一年內全球營業額總額的4%或2000萬歐元，兩者取其高者為上限；股東甚至也可能面臨被提起訴訟的風險。日本此次修法，對日本在歐盟境內的企業經營將帶來莫大的裨益。
德國聯邦食品農也消保部（BMELV）發言人宣布，針對非基因改造食品標示制度之修正，今（2008）年初已達成政治協商，未來德國的非基因改造食品標示，將會容許那些在無可得替代產品的情形下而使用了基因改造維他命、添加物或加工輔助用料等基因改造產品之終端食品，標示為非基因改造食品。如此一來，那些使用目前只能以基因改造加工製成之維他命（如維他命B21、lyside等）所飼養之動物，日後動物來源食品以其作為原料時，這些食品將來也可以標示為非基因改造。此修法預計可在明年初完成實施。 德國此次修法目的，實係為了促進食品產業使用非基因改造標示。自從1990年建立非基因改造食品專有之標示制度起，動物來源食品如要作非基因改造標示，必須連在飼養時都使用非基因改造飼料，但食品產業卻表示此規定審為嚴苛且維持基因改造聲明所需的文件繁多，此機制實際上根本難以運用。BMELV為了促進食品產業使用非基因改造標示，遂決定修法放寬標準。 然而，這樣的修法仍然引起部分反對意見，例如德國食品產業聯盟（German food industry federation）即表示，非基因改造標示應當只能給予完全未使用基因改造之產品，其他產品則應使用諸如未含基因改造植物之類的聲明，否則就是誤導民眾之行為。此外，假如標有非基因改造標示的食品以此種方式使用過基因改造材料的話，更可能會折損非基因改造食品標示可性度。
日本制定民間個人健康紀錄業者蒐集、處理、利用健康資料之基本指引草案日本厚生勞動省、經濟產業省和總務省共同於2021年2月19日公布「有關民間個人健康紀錄（Personal Health Record, PHR）業者蒐集、處理、利用健康資料之基本指引」（民間PHR事業者による健診等情報の取扱いに関する基本的指針）草案，檢討民間PHR業者提供PHR服務之應遵守事項，希望建立正確掌握和利用個人、家族健康診斷或病例等健康資料之電子紀錄制度。 本指引所稱之「健康資料」，係指可用於個人自身健康管理之敏感性個人資料，如預防接種、健康診斷、用藥資訊等；而適用本指引之業者為蒐集、處理、利用上開健康資料並提供PHR服務之業者。根據指引規定，PHR業者應針對資訊安全對策、個人資料處理、健康資料之保存管理和相互運用性及其他等4大面向採取適當措施。首先，在資訊安全對策部份，業者需取得風險管理系統之第三方認證（如資訊安全管理系統制度（ISMS））；其次，針對個人資料，業者應制定隱私政策和服務利用規約，並遵守個資法規定；然後，為確保健康資料之保存管理和相互運用性，系統應具備雙向資料傳輸之功能；最後，本指引提供檢核表供業者自行檢查，業者亦應在網站上公佈自行檢查結果。
歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效歐洲專利局（European Patent Office, 下稱EPO）於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧（Artificial Intelligence, AI）與機器學習（Machine Learning, ML）的可專利性審查細則。 在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項，然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明，例如：神經網路、遺傳演算法、支援向量機（Support Vector Machines, SVM）、K-Means演算法、核迴歸和判別分析，不論它們是否能夠藉由數據加以訓練，此類運算模型和演算法本身，因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。 其中，EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形，說明可否具備發明技術特徵： （一）可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳，此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵（例如：影像邊緣、像素數值）的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類，屬於分類演算法的技術應用。 （二）可能不具技術性 根據文字內容進行分類，本身不具技術目的，而僅是語言學的目的（T 1358/09） 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類，但未說明所產生分類的技術用途，亦被認定本身不具技術目的，即使該分類演算法的數據價值高（例如：穩健性）（T 1784/06）。 在新版審查指南中亦指出，當分類方法用於技術目的，其產生之訓練集（training set）和訓練分類器（training the classifier）的步驟，則能被視為發明的技術特徵。 近年來，人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中，無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等，隨著人工智慧和機器學習技術快速發展，新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準，EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術，將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」
基因改良作物命運大不同身為世上最大基因改良（ GMO）棉花生產者的 中國大陸 ，已經批准將經過基因改良的混種棉花進行商業化，預料可以解決生活日用品上的短缺。相對於此， 歐盟 的農業部長們，卻對於是否批准編號1507的基因改良玉米，陷入一個進退維谷的困境。但是經過8年激烈的反對， 丹麥 卻允許基因改良玉米的進口。 而在 美國 有 85﹪的大豆，76﹪的棉花，45﹪的小麥是經過基因改良的。至於 澳洲 農業與資源經濟局則最近則對基因改良作物做出一份報告，認為各省禁止基因改良食品會減小經濟效益，使 澳洲 面對世界各地日益增多的基因改良作物發展，屈居弱勢。至終可能會在十年後造成1.5億到6億澳幣的損失。