英HFEA同意該國婦女利用PGD技術「訂製嬰兒」
近幾年，訂製嬰兒的討論在英國非常熱烈，在英國，人工生殖之進行應依人工生殖與胚胎學法規定，獲得 「人類生殖與胚胎管理局」 （ Human Fertilization and Embryology Authority, HFEA ）之許可，至於進行人工生殖之同時，父母親是否得附加進一步的條件以「訂製嬰兒」，則一直有爭議。英國高等法院在 2002 年 12 月 20 日的一項判決中曾認為，國會制訂人工生殖與胚胎學法之目的，乃是在協助不孕婦女能夠生兒育女，至於組織配對的行為，則不在該法授權目的之內，因此 HFEA 無權就此等行為給予准駁。惟 2003 年 4 月 8 日 ，上訴法院推翻了高等法院的判決結果，但也進一步指出，這並不代表未來所有在進行 PGD 的同時加做組織配對之行為都是被允許的，想要施行這項技術之任何人，仍然需於事前取得 HFEA 的許可，新近 HFEA 已放寬管制規範，准許對更多種遺傳性疾病進行篩檢。
英國泰晤士報最近報導，一名英國女子已獲得英國 HFEA 同意 ，讓醫師將其透過體外受精方式培養出來的胚胎，利用基因篩檢技術，選擇出健康之胚胎植入其子宮內，以避免將她所罹患的遺傳性眼癌「視網膜母細胞瘤」基因傳給下一代。
本案婦女雖經 HFEA 同意「訂製嬰兒」，但仍會使「胚胎殖入前之基因診斷」（ PGD ）程序的爭議加劇，反對人士堅稱，基因篩檢的過程中勢必摧毀部分胚胎，且 為了某些目的而製造胚胎，將使人類被商品化，被訂製之嬰兒在長大成人後，若得知其出生之目的乃是在於治療其它親人，其心裡會對自己產生懷疑，並影響對自己人格的認同與其心理狀態。隨著生物技術發展飛快，許多可能背離社會良俗的行為恐將不斷出現，而法規能否隨之跟上則是生技產業能否興盛與倫理道德可否兼顧之重要關鍵。
2021年1月6日，美國聯邦首席資料長委員會（Federal Chief Data Officers Council, 後稱CDO Council）向美國國會提交報告，報告中指出今年度的工作重點之一將放在促進聯邦政府跨機關的資料共享，以極大化政府資料的價值。 CDO Council是根據2018年的《實證決策基本法》（Foundations for Evidence-Based Policymaking Act of 2018）所設立，並於2020年1月正式召開第一次會議，該委員會的成員包含聯邦政府各部會的首席資料長（Chief Data Officers, CDO）。該委員會的任務是加強各部會利用資料作為戰略資產的能力，促進聯邦政府資料的管理、使用、保護、傳播和衍生，以達到聯邦資料戰略（Federal Data Strategy）所設定的目標。 美國農業部首席資料長兼CDO Council主席Ted Kaouk表示，以農業部所建置的農業資料共通平台（Ag DATA COMMONS）為例，農業部所屬機關間透過資料共享，已產生許多應用。 譬如：該部所屬的食品與營養局（Food and Nutrition Service, FNS）利用經濟研究局（Economic Research Service, ERS）統計的糧食不安全（Food Insecurity）資料，推動食物箱計畫（Farmers to Families Food Box Program）；農業部所屬風險管理局（Risk Management Agency, RMA）使用平台上其他單位的資料，作為作物保險（crop insurance）的決策依據；農業部所屬食品安全和檢驗局（Food Safety and Inspection Service, FSIS）使用平台上其他單位的資料，來追蹤肉品加工廠的狀況。 CDO Council於去（2020）年10月成立了一個資料共享工作小組（Data Sharing Working Group），負責研究聯邦政府各機關間資料共享的使用案例，希望透過這樣的努力，強化聯邦政府的資料治理，產生高品質與即時性的資料，以此作為政府的決策依據。
全球Open Data成功及挑戰之關鍵報告根據全球資訊網基金會（World Wide Web Foundation）及英國開放資料協會（Open Data Institute）指出，全球77個國家正進行Open Data政府開放資料政策，但實際運作上，各國政府提供公眾近用之資料集佔不到全世界政府資料的10%，呈現各國Open Data政策實行還有很大進步空間。 全球資訊網基金會與英國開放資料協會所合作的網絡平台－政府開放資料研究網絡（Open Data Research Network），針對各國政府開放資料執行狀況進行評比並提出Open Data Barometer研究報告。此報告指出，英國政府開放資料執行及成效排名第一，其次排名陸續為美國、瑞典、紐西蘭、丹麥、挪威。除此之外，專以倡導開放知識、資料、內容的國際非政府組織，開放知識基金會（Open Knowledge Foundation），則提出基於Open Data可用性及近用性進行70個國家的排名，英國仍是第一名，其次為美國、丹麥、挪威、荷蘭。從上述兩項研究報告中，英國在Open Data政策落實的成效受到高度肯定，而歐美地區仍在Open Data政策實行上領先世界其他地區的國家。 Open Data Barometer研究報告指出，目前各國政府傾向不提供具潛在爭議性的政府資料，但此類資料往往具再利用價值，例如政府財政預算及交易資料、公司登記、土地登記等相關資料。全球資訊網創始人Berners Lee表示，政府及企業不應考量提供資料集而無法收取費用，或有意掩蓋政治敏感之資料來保護政治利益，而對於公布會造就人民生活的重大進步但具爭議性之資料集，感到卻步。 目前多數國家開放資料之機器可讀性資料與資料集之免費授權（Open License）皆少於7%，報告中說明全球資料集實際可用性仍偏低，亦發現各國提供資料之收費不僅沒有效率，資料再利用授權關係也不明確，使得企業及使用者處在法律不確定之風險中。 全球面對開放資料的進展雖已有初步成效，但成功經驗仍集中在歐美國家，世界上其他國家在開放資料的可用性及近用性，仍與歐美國家有顯著差距，為能促進全球人民生活福祉及活絡商機，各國政府應更積極地執行開放資料政策，並持續改進。
新加坡公布「於安全性應用程式負責任地利用生物特徵識別資料指引」協助組織合理利用生物特徵識別資料新加坡個人資料保護委員會（Singapore Personal Data Protection Commission, PDPC）於2022年5月17日，公布「於安全性應用程式負責任地利用生物特徵識別資料指引」（Guide on the Responsible Use of Biometric Data in Security Applications），協助物業管理公司（Management Corporation Strata Title, MCST）、建築物及場所所有者或安全服務公司等管理機構，使各管理機構更負責任地利用安全攝影機和生物特徵識別系統，以保護蒐集、利用或揭露的個人生物特徵識別資料。 隨著安全攝影機等科技應用普及化，管理機構以錯誤方法處理個人生物特徵識別資料之情形逐漸增多，因此PDPC發布該指引供管理機構審查其措施。其中包括以下重點： （1）定義生物特徵識別資料包含生理、生物或行為特徵，及以此資料所建立之生物特徵識別模版； （2）說明維安攝影機及生物特徵識別系統運用所應關鍵考量因素，如避免惡意合成生物特徵之身分詐欺、設定過於廣泛而使系統識別錯誤等情形，並舉例資料保護產業最佳範例，如資料加密以避免系統風險、設計管理流程以控管資料等； （3）說明生物特徵識別資料在個資法之義務及例外； （4）列出實例說明如何安全監控之維安攝影機，並提供佈署建築物門禁或應用程式存取控制指引，例如以手機內建生物識別系統管理門禁，以取代直接識別生物特徵，並有提供相關建議步驟及評估表。 該指引雖無法律約束力，仍反映出PDPC對於安全環境中處理生物特徵識別資料之立場。而該指引目前僅針對使用個人資料的安全應用程式之管理機構應用情境，並未涵蓋其他商業用途，也未涵蓋基於私人目的使用安全或生物特徵識別系統之個人，如以個人或家庭身分使用居家高齡長者監控設備、住宅生物特徵識別鎖等應用情境。
英國國家統計局政府資料品質中心發布《政府資料品質框架》英國國家統計局（Office for National Statistics）轄下之政府資料品質中心（Government Data Quality Hub）為實踐英國數位、文化、媒體暨體育部（Department for Digital, Culture, Media & Sport）發布之《國家資料戰略》（National Data Strategy），於2020年12月3日釋出《政府資料品質框架》（The Government Data Quality Framework），以達成國家資料戰略中「資料基礎（Data Foundation）」之核心目標。該框架提出「資料品質原則」（Data quality principles），旨在解決目前政府資料品質低落的問題。該原則包含以下五點： 一、確保資料品質：機關內部應建立有效的資料治理機制，例如培訓員工具備管理資料的能力、持續改進資料品質等。 二、了解使用者需求：機關應將使用者對資料品質的需求視為優先處理事項。 三、評估資料於資料生命週期各階段之品質：機關應密切關注資料於生命週期各階段之品質，並與使用者及利益關係人交換意見。 四、持續溝通資料品質：機關應持續與使用者交流資料品質現況，提供使用者有效的文件及中繼資料（metadata）。 五、了解造成資料品質低落的主因：分析造成資料品質低落的根本原因，從源頭徹底解決資料品質問題。 英國國家統計局政府資料品質中心希望藉由本框架揭示的資料品質原則，提升政府機關人員主動辨別及解決資料品質問題的能力，以改善政府資料品質、為人民帶來更高品質的資料，釋放資料價值並促進社會經濟發展。