美國「刑事鑑識演算法草案」
美國眾議院議員Mark Takano於2019年10月2日提出「刑事鑑識演算法草案」 （Justice in Forensic Algorithms Act），以建立美國鑑識演算法標準。依據該法第2條，美國國家標準與技術研究所（National Institute of Standard）必須建立電算鑑識軟體之發展與使用標準，且該標準應包含以下內容：
一、以種族、社會經濟地位、兩性與其他人口特徵為基礎之評估標準，以因應使用或發展電算鑑識軟體，所造成區別待遇產生之潛在衝擊。
二、該標準應解決:（1）電算鑑識軟體所依據之科學原則與應用之方法論，且於具備特定方法之案例上，是否有足夠之研究基礎支持該方法之有效性，以及團隊進行哪些研究以驗證該方法；（2）要求對軟體之測試，包含軟體之測試環境、測試方法、測試資料與測試統計結果，例如正確性、精確性、可重複性、敏感性與健全性。
三、電算鑑識軟體開發者對於該軟體之對外公開說明文件，內容包含軟體功能、研發過程、訓練資料來源、內部測試方法與結果。
四、要求使用電算鑑識軟體之實驗室或其他機構應對其進行驗證，包含具體顯示於哪個實驗室與哪種狀況下進行驗證。此外，亦應要求列於公開報告內之相關資訊，且於軟體更新後亦應持續進行驗證。
五、要求執法機關於起訴書或相關起訴文件上應詳列使用電算鑑識軟體之相關結果。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
余和謙
法律研究員 編譯整理
余和謙，歐盟執委會提出「具可信度之人工智慧倫理指引」，資策會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=67&tp=5&d=8236（最後瀏覽日：2020/02/15）
張腕純，英國資訊委員辦公室提出人工智慧（AI）稽核框架，資策會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&i=72&d=8249&no=64 （最後瀏覽日：2020/02/15）
德國聯邦議會通過電力驅動車輛優惠法(下稱電動車法(Gesetz zur Bevorrechtigung der Verwendung elektrisch betriebener Fahrzeuge ,Elektromobilitätsgesetz-EmoG)，該法遂於於2015年6月5日生效。 德國為了達到減碳目標，不但大力推動再生能源，且亦於五年前成立國家電動車平台，希望於2020年達到全國有100萬輛電動車在街道上行駛之目標，德國政府為達此一目標，修法讓電動車可享地方政府提供的停車位以及可使用巴士車道兩項優惠。 該法對電動車之定義為(1)電池驅動車輛(2)可充式之油電混合車輛及(3)燃料電池車輛(電動車法第2條)，並提供優惠予(1)公用道路巷道之停放(2)全部或一部特定公用道路巷道之特別使用(3)進入或通過禁行區域，例外地許可之(4)公用道路巷道停放時之規費，免除之(電動車法第3條第4項)。 另外，為推廣使用，依道路交通秩序法第46條第1a項，電動車輛亦得黏貼特殊標識行駛於交通管制區、禁行區域及需繞道之路段。供巴士行駛道路亦同。而為了電動車之辨識，本法第4條亦規定電動車標識應具備之內容，並於2015年9月26日發相關之電動車標示規則。
美國科羅拉多州通過《人工智慧消費者保護法》2024年5月17日，科羅拉多州州長簽署了《人工智慧消費者保護法》（Consumer Protections for Artificial Intelligence Act，Colorado AI Act，下簡稱本法），其內容將增訂於《科羅拉多州修訂法規》（Colorado Revised Statutes，簡稱CRS）第6篇第17部分，是美國第一部廣泛對AI規範的法律，將於2026年2月1日生效。 本法旨在解決「高風險人工智慧系統」的演算法歧視（Algorithmic Discrimination）的問題 ，避免消費者權益因為演算法之偏見而受到歧視。是以，本法將高風險AI系統（High-risk Artificial Intelligence System）定義為「部署後作出關鍵決策（Consequential Decision）或在關鍵決策中起到重要作用的任何AI系統」。 而後，本法藉由要求AI系統開發者（Developers）與部署者（Deployers）遵守「透明度原則」與「禁止歧視原則」，來保護消費者免受演算法歧視。規定如下： (一)系統透明度： 1.開發者應向部署者或其他開發者提供該系統訓練所使用的資料、系統限制、預期用途、測試演算法歧視之文件以及其他風險評估文件。 2.部署者應向消費者揭露高風險人工智慧系統的預期用途，也應在高風險人工智慧系統做出決策之前向消費者提供聲明，聲明內容應該包含部署者之聯絡方式、該系統的基本介紹、部署者如何管理該系統可預見之風險等資訊。 (二)禁止歧視： 1.開發者應實施降低演算法歧視之措施，並應協助部署者理解高風險人工智慧系統。此外，開發者也應該持續測試與分析高風險人工智慧系統可能產生之演算法歧視風險。若開發者有意修改該系統，應將更新後的系統資訊更新於開發者網站，並須同步提供給部署者。 2.部署者應該實施風險管理計畫，該風險管理計畫應包含部署者用於識別、紀錄降低演算法歧視風險之措施與負責人員，且風險管理計畫應定期更新。在制定風險管理計畫時，必須參考美國商務部國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）的《人工智慧風險管理框架》（AI Risk Management Framework, AI RMF 2.0）與ISO/IEC 42001等風險管理文件。 美國普遍認為科羅拉多州的《人工智慧消費者保護法》為目前針對人工智慧系統最全面之監管法規，可作為其他州有關人工智慧法規的立法參考，美國各州立法情況與作法值得持續關注。
從歐洲法院實務看資料保護在智慧聯網時代下發展－以資料保存指令無效案和西班牙Google案為例 德國訂定租戶電力促進法並修正相關再生能源法，以鼓勵太陽能發電直供為鼓勵出租人利用屋頂型太陽能裝置直接提供承租戶用電，並鼓勵推動民眾參與能源轉型，德國制訂「租戶電力促進法」（Gesetz zur Förderung von Mieterstrom）及修正相關再生能源法，並於2017年7月已正式生效。 所謂「租戶電力」（Mieterstrom）係指來自建築物本身裝設或周遭區域裝置的太陽能設備生產之電力，未循傳統利用方式將電力饋入一般電網中，而直接就地（Vor Ort）提供給終端用戶（主要為建築物承租戶）電力使用。但查現行太陽能電力之利用狀況，發電設備所有人（同時也是出租人）多數仍選擇將發電饋入電網，以取得依再生能源法規定之相當報酬。新法制訂後，未來出租人將電力提供給承租人後仍可獲得同樣報酬，而原先承租人負擔許多自電網中購電必須支付的電網費、網路端分配費、電力稅及其他雜費，以及未來可能會產生的附加費等，也可節省下來。 因此，透過本法將可提升發展與使用太陽能的經濟誘因。一方面促使出租人將太陽能發電直供承租人使用，依據其太陽能裝置及太陽能板鋪設大小，出租人約可獲得3.8歐分/kWh~2.75歐分/kWh之間的報酬，此外，並限制補助太陽能裝置為每年500MW以下，以確保發電容量符合用電發展。而依據德國經濟與能源部委託相關研究報告顯示，有高達380萬的家庭戶具備開發此種直接向租戶供電的潛力。另一方面，該法亦包含租戶電力契約的存續期間，及承租人將保有電力供應商的選擇權，並設定其租戶電力費用上限（修正能源經濟法§42a），以確保租戶電力費用具市場競爭力。