英國修正公布施行「2017年智慧財產權不正當威脅法」，使智慧財產權之法規範更具明確性
英國智慧財產局於2017年10月1日修正公布施行智慧財產權不正當威脅法（IP Unjustified Threats Act 2017），使智慧財產權之法規範更具明確及一致性，並協助企業免於昂貴的訴訟費用。
所謂智慧財產權之不正當威脅（unjustified threat）係指無智慧財產權、智慧財產權已過期或無效、或雖未實際發生智慧財產權之侵權事實，卻對他人提起侵權之法律行為或措施，該行為耗費成本、引起市場混亂，致使客戶出走並造成企業合法販售商品或服務之業務停滯，並扼殺智慧財產創新之本質，破壞市場衡平。
因涉及智慧財產侵權之法規範複雜、不明確或不一致，且當有侵權之虞尚未進入司法審判程序前其紛爭難以解決，致使智慧財產權人（特別是擁有智慧財產權之中小企業）不願意實施其權利。因此，修正公布施行智慧財產權不正當威脅法將有助於智慧財產權人或第三人知悉何種行為算是威脅，提供明確之規範框架，鼓勵企業建立商談（talk first）文化，使爭議雙方可交換訊息以解決紛爭，而非興訟。並使企業或個人在智慧財產權爭議中取得公平合理的地位，以保護客戶及供應鏈（包括零售商或供應商），避免企業或個人因不正當威脅、惡性之商業競爭，而遭受損害。再者，智慧財產權之不正當威脅法適用於專利權、商標權及設計權，使智慧財產權法複雜之規範更趨明確且一致。
日本A-STEP計畫係指研發成果最適展開支援事業計畫，由國立研究開發法人科學技術振興機構負責辦理，主要目的在於兼顧大學研究成果之學術價值及實用性，同時透過產學合作推展大學的研發成果，帶動創新產生。計畫針對產業技術瓶頸，為民間企業不易涉入的高風險研發領域，由科學技術振興機構中介民間企業與公私立大學、公私立技術學院、公立研究機構、國立研究開發法人、公益法人共同執行產學研種子研發計畫，再依據不同的目的、技術性質規劃不同類型的產學研合作研究計畫進行資助。 研究成果最適展開支援事業有兩個特色：單一申請窗口、以及採取接續模式分段申請。其流程為，大學研究人員向國立研究開發法人科學技術振興機構申請研究成果最適展開支援事業，在研究開發階段中，若被補助的種子計畫在結束後，想持續進行研究，可申請另一階段-委託開發實用挑戰之計畫補助，國立研究開發法人科學技術振興機構將透過外界研究人員對計畫進行審核，決定是否延長計畫以及延長的期程。一般研究開發可區分為三階段：可能性驗證、實用性驗證與實證驗證，故研究人員在申請A-STEP計畫時，研究計畫中需提及所申請計畫的現在發展情況與條件及想申請何種項目，以利國立研究開發法人科學技術振興機構決定後續的處理方式。
美國《聯邦採購規則》（FAR）2019年8月7日，美國總務署（General Services Administration, GSA）、國防部（Department of Defense, DoD）及航空暨太空總署（National Aeronautics and Space Administration, NASA）共同發布一項暫行規定（interim rule），依據2019美國《國防授權法》（National Defense Authorization Act, NDAA）修正美國《聯邦採購規則》（Federal Acquisition Regulation, FAR），以公共及國家安全為由，禁止美國聯邦機構購買或使用包括華為、中興通訊、海康威視、海能達及大華科技等5家中國大陸企業、子公司與關係企業所提供之電信或視頻監控設備及服務。禁令並擴及經美國國防部長與國家情報局局長或聯邦調查局局長協商後，合理認為屬特定國家地區所擁有或控制之實體，或與該國家地區的政府有聯繫者。該暫行規定已於2019年8月13日生效，美國政府有權為不存在安全威脅的承包商提供豁免直至2021年8月13日。並預計在2020年8月，全面禁止美國聯邦機構與使用該中國大陸企業設備與服務之公司簽訂契約。 2019美國《國防授權法》第889（a）（1）（A）條，明文禁止美國聯邦機構採購或使用特定企業所涵蓋之電信設備或服務，並禁止將該類產品作為設備、系統、服務或關鍵技術的實質或必要組成。本次修正美國《聯邦採購規則》，即配合新增第4.21小節「禁止特定電信和視頻監控服務或設備的承包」，並於52.204-25中明訂「禁止簽訂與特定電信和視頻監視服務或設備契約」。故除非有例外或豁免，禁止承包商提供任何涵蓋特定中國大陸企業之電信設備或服務，作為設備、系統、服務或關鍵技術的實質或必要組成部分。承包商及分包商必須在契約履行過程中，報告有無發現任何使用此類設備、系統或服務之情形。
世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件，期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧世界衛生組織（World Health Organization, WHO）於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」（Regulatory considerations on artificial intelligence for health）文件，旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧，發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素： （1）文件化與透明度（Documentation and transparency） 開發者應預先規範（pre-specifying）以及明確記錄人工智慧系統（以下簡稱AI系統）之預期醫療目的與開發過程，如AI系統所欲解決之問題，以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項，並建議以基於風險之方法（Risk-based approach），根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 （2）風險管理與AI系統開發生命週期方法（Risk management and AI systems development lifecycle approaches） 開發者應在AI系統生命之所有階段，考慮整體產品生命週期方法（total product lifecycle approach），包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外，須考慮採用風險管理方法（risk management approach）來解決與AI系統相關之風險，如網路安全威脅與漏洞（vulnerabilities）、擬合不足（underfitting）、演算法偏差等。 （3）預期用途、分析及臨床確效（Intended use, and analytical and clinical validation） 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄，將用於建構AI系統之訓練資料集組成（training dataset composition）之詳細資訊（包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等）提供給使用者。此外，可考慮透過一獨立資料集（independent dataset）之外部分析確效（external analytical validation），展示訓練與測試資料以外之效能，並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後，於AI系統之上市後監督與市場監督階段，可考慮進行一段期間密集之部署後監督（post-deployment monitoring）。 （4）資料品質（Data quality） 開發者應確認可用資料（available data）之品質，是否已足以支援AI系統之開發，且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估（pre-release evaluations），以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題，且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險，並繼續努力創建資料生態系統，以促進優質資料來源之共享。 （5）隱私與資料保護（Privacy and data protection） 開發者於AI系統之設計與部署過程中，應考慮隱私與資料保護問題，並留意不同法規之適用範圍及差異，且於開發過程之早期，開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規，並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 （6）參與及協作（Engagement and collaboration） 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間，需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台，以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作；為加速人工智慧領域實務作法之進化，透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。