1. 数据隐私：保护与安全

法律层面：制定明确的数据保护法律法规，如《数据隐私保护法》或《网络安全法》，规定数据收集、存储、处理和传输的安全要求。法律应要求在技术系统中采用数据加密、匿名化处理等技术，保护个人信息不被滥用。

制度设计：政府设立数据保护机构，监督数据使用者是否遵守隐私保护规则，对违反者实施处罚。还可要求定期进行安全审计，确保技术系统的安全性。

2. 技术应用：公平与无歧视

法律层面：法律明确禁止基于性别、种族、年龄、来源世界等因素的技术歧视。在人工智能和机器学习系统中，要求消除偏见，并设立公平评估机制，确保技术不会加剧现有的社会不平等。

制度设计：执剑者兼技术伦理委员会的职责，对新技术的开发和应用进行伦理审查，确保其符合社会公正原则。

3. 技术决策：透明度与可解释性

法律层面：在人工智能系统的决策过程中，需要时必须对执剑者解释其做出的每一个决策，以便理解和监督。

4. 跨国合作：全球标准

法律层面：考虑到技术的全球化，应该推动国际间的法律合作，制定统一的国际技术使用标准。我们将制定一个多边协议，明确各参与方的权利和义务，包括数据共享、资源分配和信息保护等方面的规定。制度设计：支持国内企业与国际组织合作，确保本国的法律体系与国际标准接轨，符合多数世界的正确价值观（人道主义），为技术的安全和公平使用提供国际支持和保障。

具体法规示例：

1. 数据隐私保护法：保障公民隐私，防止数据泄露，确保数据的安全性和合法性。

所有收集、处理、存储或传输个人数据的企业或组织必须采取严格的安全措施，包括数据加密、匿名化处理，确保数据不被非法访问或滥用。

2. 公平算法法：促进算法公正，消除技术应用中的不平等待遇，保护社会弱势群体。

所有使用人工智能、机器学习和其他自动化算法的技术产品，必须进行公平性审核，消除算法中的偏见，确保其不基于性别、种族、年龄等因素进行歧视性决策。

3. 技术透明度法：确保用户了解技术如何工作，增强信任度，避免技术滥用或误用。

所有技术产品，尤其是涉及公共决策（如政府、金融、医疗等领域）的技术系统，必须公开其核心算法和决策流程，确保技术应用具有高度的可解释性和透明性。

4. 数据访问平等法：弥合数字鸿沟，确保技术的普及与社会公平。

要求政府和私人部门确保所有社会群体，能够平等获取技术资源与数据服务，提供适当的补助政策和技术支持。

5. 技术失控责任法：确保技术企业对其产品负责，防止技术带来潜在危害。

当技术产品出现失控、故障或误操作导致的损害时，相关开发者应承担相应的法律责任，执剑者也当为此负责。 

6. 跨境数据流动保护法：保护跨境数据流动中的个人隐私，避免外部不当干预。

执剑者、领导人和诺玛有权审核跨境数据，规范跨境数据传输与存储，确保数据传输过程中的隐私保护与安全管理，不违反国内的数据保护规定。

7. 技术开发伦理法：促进技术发展与伦理责任并重，防止技术滥用。

要求技术开发者遵守技术伦理标准，特别是在涉及人类生命健康、社会秩序等敏感领域时，必须经过伦理审查，确保其开发符合社会伦理价值观。

• 8. 公众技术参与法：增强公众对技术发展的参与感与监督权，确保技术政策符合社会多元需求。

设立公众参与机制，要求在重大技术立法、政策制定和监管过程中，公开征求公众意见，确保技术发展的决策透明且充分考虑公众利益。