澳洲發佈《直接行動計畫》以因應氣候變遷
加拿大目前對基因改造產品的政策是採取自願標示制度。然而魁北克省的消費者贊成應對含有機因改造成份之食品實施強制標示。本月初，該省農林廳長在一項會議中指出，基因改造產品可能存有環境方面的風險並且有消費者疑慮的問題，因此應嚴謹以對，改採取強制性標示制度，讓消費者可以自行選擇。雖然目前聯邦官員以及其他省份仍贊同現行的自願標示制度，首長們 ( 大部分反對強制標示的立法 ) 同意繼續討論此議題。 此外，目前近日美國阿拉斯加州亦通過 Bill 25 法案，強制對基因改造魚類及相關魚類產品作明顯標示。這項法案通過後，該州成為美國第一個針對基因改造食品標示問題作明確立法的一州，該法案更成為美國第一個要求標示基因改造食品的法案。有關觀察家預期這個法案將會帶動美國各州對基因改造食品之標示進行必要的規範。根據美國 Rutgers 大學於 2004 年 11 月所作的民調顯示，約有 89 ％的美國民眾希望基因改造食品應有明確的標示。
歐盟和德國對於自動駕駛及智慧交通系統之個人資料保護發展 英國商業、能源及產業策略部發布智慧饋電保證公眾諮詢英國商業、能源和產業策略部（Business, Energy and Industrial Strategy，以下簡稱BEIS）於2019年1月提出智慧饋電保證（Smart Export Guarantee，以下簡稱SEG），於此保證下，BEIS將擬定一套不同於躉購制度之政策框架，使小型生產消費者（prosumer）所生產之綠色電力，可於此一政策框架之保障下，與售電業者議約，並將電力售予售電業者，以減輕英國政府預計於今年3月廢除躉購制度所帶來之衝擊。 SEG重要之內容包含： （1） SEG課予大型售電業（用戶數大於25萬之售電業）收購小型生產消費者所生產之綠色電力之義務。 （2） 小型生產消費者所生產之綠色電力之交易價格及相關契約內容，將交由售電業者與小型生產消費者自行協議。但SEG要求售電業業者對於綠色電力之收購價格不可低於（或等於）零。 （3） 於「負電價」期間，即便小型生產消費者將綠色電力輸入電網，售電業者也不得因此對消費者課徵任何費用。 （4） 小型生產消費者所生產之綠色電力之計算方式，必須以實際測得之產出電力為準，不得以預估之容量為準，亦即，小型生產消費者如裝設智慧電表而可記錄綠色電力生產量時，其生產之綠色電力始有被收購之可能。 （5） 小型生產消費者之再生能源發電設備，不論容量大小，皆應符合躉購制度下之再生能源發電設備之規格標準，但不得超過5MW。 此一政策立意良善，然仍有不少質疑聲音，其中的聲音不乏：（1）BEIS如何確保小型生產消費者所獲取之契約價格，可以真實反映市場之真正應有之電價？（2）SEG於今年3月躉購費率制度廢除後半年間，可能尚未會出現定案之政策框架，其間將會產生立法之真空狀態，其間要如何減緩制度改革對於產業帶來之衝擊？（3）政府所主導之小型消費者端之智慧電表之建置，於英國仍緩如牛步，而智慧電表對於小型消費者而言，如其欲主動裝設，每具將造成300歐元之額外支出，同時每年需額外支出50歐元之維修費用，此一事實對於SEG之推行無疑將造成阻礙。
法國國家資訊自由委員會將推出符合GDPR的人工智慧操作指引（AI how-to sheets）法國國家資訊自由委員會（CNIL）於2023年10月16日至11月16日進行「人工智慧操作指引」（AI how-to sheets）（下稱本指引）公眾諮詢，並宣布將於2024年初提出正式版本。本指引主要說明AI系統資料集建立與利用符合歐盟一般資料保護規則（GDPR）之作法，以期在支持人工智慧專業人士創新之外，同時能兼顧民眾權利。 人工智慧操作指引主要內容整理如下： 1.指引涵蓋範圍：本指引限於AI開發階段（development phase），不包含應用階段（deployment phase）。開發階段進一步可分為三階段，包括AI系統設計、資料蒐集與資料庫建立，以及AI系統學習與訓練。 2.法律適用：當資料處理過程中包含個人資料時，人工智慧系統的開發與設計都必須確定其適用的法律規範為何。 3.定義利用目的：CNIL強調蒐集及處理個資時應該遵守「明確」、「合法」、「易懂」之原則，由於資料應該是基於特定且合法的目的而蒐集的，因此不得以與最初目的不相符的方式進一步處理資料。故明確界定人工智慧系統之目的為何，方能決定GDPR與其他原則之適用。 4.系統提供者的身分：可能會是GDPR中的為資料控管者（data controller）、共同控管者（joint controller）以及資料處理者（data processor）。 5.確保資料處理之合法性：建立AI系統的組織使用的資料集若包含個人資料，必須確保資料分析與處理操作符合GDPR規定。 6.必要時進行資料保護影響評估（DIPA）。 7.在系統設計時將資料保護納入考慮：包含建立系統主要目標、技術架構、識別資料來源與嚴格篩選使用…等等。 8.資料蒐集與管理時皆須考慮資料保護：具體作法包含資料蒐集須符合GDPR、糾正錯誤、解決缺失值、整合個資保護措施、監控所蒐集之資料、蒐集之目的，以及設定明確的資料保留期限，實施適當的技術和組織措施以確保資料安全等。 對於AI相關產業從事人員來說，更新AI相關規範知識非常重要，CNIL的人工智慧操作指引將可協助增強AI產業對於個資處理複雜法律問題的理解。