複製人類在歐美之法制規範
德國經濟及氣候保護部科學顧問委員會於2023年2月8日公布《向氣候中和產業轉型：綠色領導市場和氣候保護協議》（Transformation zu einer klimaneutralen Industrie: Grüne Leitmärkte und Klimaschutzverträge）報告，擬透過綠色領導市場（Grüne Leitmärkte）和氣候保護協議（Klimaschutzverträge）兩種工具措施，在基礎⼯業中⼤規模推廣氣候中和⽣產技術。 科學顧問委員會指出，目前僅靠碳定價已無法調整在氣候保護面向的市場失靈問題，加上基礎工業（例如鋼鐵、水泥、合成氨等）的氣候友好型技術投資上缺乏經濟效益，因此政府需要採取額外措施來實現基礎工業的氣候中和。 綠⾊領導市場則是國家建立或支持以氣候中和⽅式⽣產的原物料（例如綠⾊鋼鐵）的市場，政府採購中可優先使⽤綠⾊原料，也可以透過監管措施，規定私⼈和企業在⼀定範圍內只能使⽤含有⼀定⽐例綠⾊原料的產品。氣候保護協議則是國家與企業間，就⽣產氣候友好型產品簽訂契約，保證企業將獲得15年的補償⾦，以補償採行氣候中和⽣產術所產生較⾼的成本，同時亦保護企業免受碳定價波動和其他⾵險的影響。
德國立法通過反駭客法德國政府為減少官方與民間的電腦受到網路駭客的攻擊，於2007年5月正式立法通過「反駭客法(Antihacker Law)」，並藉此擴大了現行德國法律中網路犯罪的懲處範圍，從僅處罰破壞或攻擊商業或政府機關之電腦系統，擴及至破壞或攻擊個人電腦或DOS系統之犯罪。 依德國「反駭客法」之規定，凡任何個人或團體意圖非法使用而故意製造、散播或購買駭客工具(hacker tools)者，將可能被處十年以上有期徒刑。而所謂的「駭客(hacking)」在新法中則被定義為，凡是侵入電腦系統並獲取資訊者，不論是否有竊取該資訊的行為，均屬之。 上述立法結果，反對人士擔心恐將適得其反，因駭客工具的存在具有一體兩面，研發並利用駭客工具來測試電腦以及網路系統的安全性，在德國已行之有年，如果一旦加以禁止，不但無法達到預期目的，也過於輕視網路駭客者的能力；又將來持有駭客工具者，未來必須在法庭上主張係出於善意持有，亦是增加了持有者的舉證責任。該法已經於2007年8月實施。
美國加州地方法院日前判決宣告追及權立法違反聯邦憲法「追及權」起源於1921年的法國，又名An artist resale royalty、Droit de suite，在美國則稱為Resale royalty right，是指藝術創作品轉手後，原來的藝術家仍享有一定比例抽成的權利。立法之初在於保護弱勢的藝術創造家，以梵谷的畫作《農婦》為例，原始賣價僅為1000日圓，惟卻在拍賣會場上以6千6百萬日圓創下當時的天價。然而，獲利的僅是收藏家與投資客，梵谷與其後代沒有享受到絲毫利益。再者，藝術創造家不似出版業者或音樂製作者可藉由「授權」或「締約」的方式保護其經濟利益，一件藝術品不僅製作時間長、成本高、且為世界獨一無二，有必要藉由追及權或相類似制度完善權利體系的保障。 歐盟在2001年要求會員國制定追及權相關法律，截至今日，包括歐洲、拉丁美洲、韓國、日本、澳洲、甚至北韓等全球超過165個國家，都採納追及權制度。然而美國則僅有加州針對追及權有立法的規定。雖於1991年美國國會要求著作權局針對此制度之可行性進行調查報告，但結論顯示並無足夠的經濟、政策理由予以支持；此外是否要保護或補償投資者或收藏家的貢獻亦無共識，故未開展立法程序。 相關討論於2012年3月17日再度引起關注。美國加州地方法院宣告Civil Code Section 986（即追及權部分）違憲，其所持理由為此一法條造成其他州的負擔以及違反美國聯邦憲法之商業條款（Commerce Clause），惟此案仍在第九巡迴法院上訴程序中，尚未定讞。相同見解以為，此一制度將會降低藝術品的起始價格且阻礙流通，進而造成整體市場的傷害；況且與傳統自由交易模式有所扞格，又不能強制加諸追及權更是否定的重要理由。 未來我國是否引進追及權制度，加強對藝術創造者的保護，實有待各界深入研究與討論。
強化AI安全防線：八國連署AI與機器學習供應鏈風險管理指南日本國家網路安全辦公室（国家サイバー統括室）於2026年3月5日，代表日本連署了「AI、機器學習供應鏈風險與緩和措施」（Artificial intelligence and machine learning Supply chain risks and mitigations）之國際文書（下稱本文書），並公布本文書內容。本文書是由隸屬於澳洲訊號局（Australian Signals Directorate，簡稱ASD）之澳洲網路安全中心（Australian Cyber Security Centre，簡稱ACSC）主導訂定，主要針對有導入或開發 AI、機器學習系統與元件等需求的組織，揭示其可能存在供應鏈風險與提升整體網路安全之重要性，並就AI開發或採購階段，組織應留意相關風險與可採行之緩和措施。有關連署國家，除了日本與澳洲以外，也包括加拿大、紐西蘭、韓國、新加坡、英國與美國等共八個國家皆已完成連署。 本文書內容強調組織於管理 AI、機器學習等風險時，應將 AI 供應鏈視為整體網路安全戰略的一環，同時評估產品或服務之整體生命週期風險，不應著重於單一技術，而是組織需要掌握整體供應鏈的全貌，包括特定關係事業者、活用AIBOM（AI物料清單，主要用來記錄AI模型相關資產與資訊，提供快速定位與管控AI問題模型功能）或SBOM（軟體物料清單，主要記錄軟體相依元件，用於漏洞管理與供應鏈透明度）、意識到是否已針對AI、機器學習系統可能帶來的風險，進行漏洞管理，以及針對AI、機器學習系統所導致之網路安全事件建立應處機制等。 本文書將AI、機器學習供應鏈風險大致區分為五類：AI 數據、機器學習模型、AI 軟體、AI 基礎設施（含硬體），以及第三方服務，本文書指出AI、機器學習應用於供應鏈時可能產生之風險，其中包括數據品質不良、資料受竄改、模型遭植入惡意程式碼、軟體元件複雜導致難以保證其安全、硬體與韌體擴大攻擊面，以及導入第三方服務致使供應鏈產生弱點等。 此外，本文書也針對各類風險提出可行的因應方法，例如： 1.數據面：需做標準化搜集、外部資料檢疫、資料前處理與完整性驗證。 2.模型面：需從可信來源取得透明模型，實施性能驗證與惡意程式偵測。 3.軟體面：需做完整性驗證、元件審核，並透過 SBOM 掌握已知弱點。 4.硬體面：需確認設備無惡意內容，並在網路中適當分區。 5.第三方服務面：需持續評估與監控供應商的資安實務與脆弱性管理。 總結來說，日本已意識到國家網路安全治理下，針對AI、機器學習的安全，不單是模型安全，而是涉及整體性供應鏈安全。日本藉由與他國連署國際文書，不僅強化國際合作，同時建立供應鏈網路安全共識，因應AI對於國家供應鏈之網路安全挑戰，從資料、模型、軟體、硬體到第三方服務等視角提出具體因應方法，作為全面提升國家整體網路安全環境之參考指引。日本透過強化與他國合作，提升國家網路安全治理之作法，值得我國未來借鏡參考。