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。
「聯合國永續發展會議」（United Nations Conference on Sustainable Development, UNCSD）於今（2012）年6月20日至22日在巴西里約舉行，為紀念1992年里約熱內盧「聯合國環境發展會議」（United Nations Conference on Environment and Development, UNCED）20週年及2002年約翰尼斯堡「世界永續發展高峰會」（World Summit on Sustainable Development, WSSD）10週年，而稱為「里約+20」（Rio+20）。 會議中探討主題包括永續發展與消除貧困的綠色經濟，以及永續發展的制度框架兩大議題；並且優先關注包括就業、能源、城市、糧食安全及農業、水、海洋及災害等七大領域。其中在能源方面指出，能源議題幾乎是現今世界遭遇的挑戰，無論在就業、安全、氣候變遷、糧食生產、或收入，皆與能源息息相關。依據國際能源署（International Energy Agency, IEA）的估計，目前全球仍有五分之一的人缺乏現代電力，30億人口仍倚賴木材、煤、炭來烹煮或取暖；能源是氣候變遷的主要影響因素，大約佔全球溫室氣體排放的60%，減少能源的碳密集度（carbon intensity），則是長期氣候的關鍵目標。 永續能源的發展，能加強經濟、保護生態系統，透過聯合國秘書長於2011年9月提出的「全面永續能源（Sustainable Energy for All, SE4ALL）」倡議計畫，整合政府、企業與社會團體，投入空前的努力，已進行了超過一百項的承諾與行動。在政府參與的部分，例如迦納（Ghana），主動參與首批國家能源行動計畫，以支持能源發展及創新的融資機制。而在私人企業例如微軟（Microsoft）致力於碳中和（carbon neutral）並推出企業內部的碳費（carbon fee）制度；雷諾日產聯盟（Renault-Nissan Alliance）承諾投入約50億元於零排放車輛的商業化。另外如美國銀行（Bank of America）設置10年500億美元用於環保業務；以及一些非政府組織或個人，例如電氣電子工程師協會（Institute of Electrical and Electronics Engineers）等多個專業協會，均承諾投入持續性能源的倡議計畫。希望藉由相關行動，支持聯合國全球永續能源的發展，達到2030年確保全球現代能源服務的普及、提高兩倍能源使用效率、並提升兩倍再生能源的利用。
「巨量資料應用」當工業的製造生產過程經過一連串自動化、產量化以及全球化之變革歷程之後，智慧工廠的發展已經成為未來各國的重點目標。生產力4.0的設計中，巨量資料(Big Data)是重要的一環，以製造業為例，傳統上將製造生產取得的數據僅用於追蹤目的使用，鮮少做為改善整體操作流程的基礎，但在生產力4.0推進之後，則轉變為如何藉由巨量資料來提升生的效率、利用多元資源的集中化與分類處理，並經過分析取得改善行動方式，使生產最佳化，再結合訂單需求預期分析，依市場變化調整製造產量，達成本控制效果。 在我國104年9月公布之「2015行政院產力4.0科技發展方案」，亦提及智慧機械、智慧聯網、巨量資料、雲端運作等技術開發，使製造業、商業服務業、農業產品服務等，提升其附加價值。除此之外，經濟部積極規劃佈建巨量資料自主技術研發能力並且促成投資，落實應用產業智慧化與巨量資料產業化之目標。然而，巨量資料的應用因涉及大量的資料蒐集與利用，因此，未來應著重於如何將資料去辨識化，顧及隱私與個人資料之保護。目前，針對此部分，法務部將研擬個人資料保護法修正案，制訂巨量資料配套法規。
英國公告「2014年資料保存和調查法」，落實「歐盟基本權利憲章」精神英國政府於2014年7月17日公告施行「2014年資料保存和調查法」（Data Retention and Investigation Powers Act 2014）(下稱新法)。新法係為因應歐盟法院2014年4月8日判決，由於全面資料保存不合比例地干預隱私權和「歐盟基本權利憲章」（EU Charter of Fundamental Rights）對個人資料的保護，歐盟2006/24/EC資料保存指令(Data Retention Directive 2006/24/EC)應予廢棄。該指令要求歐盟各國電話及網際網路公司搜集使用者電話及電子郵件通聯紀錄，包括時間、地點及受話人或收件人，並儲存至多兩年。 新法規範重點摘要如下： 1.相關通訊資料保存： (1)通訊相關資料保存權力受到管制保障： 新法除規範資料蒐集與保存制度，並規定英國政府得要求國內外電話及網際網路業者搜集其客戶通訊資訊，最長可保存12個月。 (2)於第二節補充前一節用語定義。 2.調查權： (1)新法授權政府得基於國家安全和預防或偵查重大犯罪而監聽取得國內外通訊相關資訊。 (2)修正「2000年調查權規範」(Regulation of Investigatory Powers Act of 2000)第一編之域外規範。 (3)擴大「電信服務」定義，納入提供接取、促進使用、促進傳播通訊之創建、管理、儲存或透過相類似系統之傳播者。 (4)通訊監聽委員(the Interception of Communications Commissioner)每半年提出報告。 (5)調查權力及規範之複審。 3.開始、持續期間、範圍和簡稱：新法落日條款之規範，2016年12月31日將失其效力。
合成資料（synthetic data）「合成資料」（synthetic data）的出現，是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料，或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下，透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式，讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用，透過這個方法，資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下，使合成資料所訓練出來的分類模型（classifiers）不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中，最熱門的研究為運用「生成對抗網路」（Generative Adversarial Network, GAN）形成合成資料（亦有其他生成合成資料之方法），生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」（generator）與辨識網路（discriminator）對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果，使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料，也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室（Defense Science and Technology Laboratory, DSTL）於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告，此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司（BAE Systems）的應用智慧實驗室（Applied Intelligence Labs, AI Labs）執行「後勤科技調查」（Logistics Technology Investigations, LTI）計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一，探討在隱私考量下（privacy-preserving）「合成資料」當今技術發展情形，並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出，資料的種類多元且面向廣泛，包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等，針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同，也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估；報告指出，目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法，建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。