從美歐植物藥管理之法制趨勢探討我國中草藥產業發展之機會與挑戰
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
英國商業、能源和產業策略部(Business, Energy and Industrial Strategy, BEIS)於2016年11月9日發布公眾諮詢報告「英國燃煤電廠：邁向未來低碳之路」，儘管過去燃煤發電對於滿足英國電力需求發揮了關鍵作用，然而，最近煤炭的重要性隨著再生能源發電的增長和新燃氣電廠的建設而下降。煤炭是碳密集度最高的化石燃料，它每天產生的二氧化碳是天然氣的兩倍，因此，減少發電排碳最直接有效的方法就是減少對燃煤發電的依賴。 2015年燃煤發電僅佔英國總發電量的四分之一，而目前仍在運營的八個燃煤電廠佔英國總發電量約15%，這些燃煤電廠正在不斷老化，以現代標準來看其發電效率已是相對低下，並且需要昂貴的修繕費用以符合當前的空氣品質標準。因此，近年來有許多燃煤電廠關閉，而當這些燃煤電廠停業時，往往是在短時間內才對電力市場發出通知，關廠增加了短期電力供應安全的壓力，除非電力市場對於這些發電容量的損失有足夠的預期。 基於上述理由，本次公眾諮詢探討英國政府該如何規範高排放燃煤電廠關閉的相關措施，並為投資者提供更大的市場確定性，以新的燃氣發電機組代替燃煤電廠關閉時的發電容量。 BEIS提出2025年高排放燃煤電廠應符合的兩種減碳選項─確保電廠使用碳捕捉與封存(Carbon Capture and Storage, CCS)或修改排放績效標準(Emissions Performance Standard, EPS)： (1)要求現有燃煤發電廠裝設CCS技術且確保所有電廠使用CCS技術，並符合現行英國排放績效標準(EPS)。 (2)修改現行排放績效標準(EPS)，由每年排放限制強化為即時排放限制，以達到2025年汰除燃煤電廠的目標。 另外英國政府也將就燃煤電廠是否已充分減少排放二氧化碳，以換取繼續運行的替代方案進行公眾意見徵求。上述這二種方案都會使燃煤電廠將二氧化碳排放量降至等於或低於新建燃氣發電廠的排放量，此份公眾諮詢將結束於2017年2月8日。
新加坡就智慧國家方案提出策略性國家計畫新加坡政府科技局（Government Technology Agency of Singapore, 下稱 GovTech）在2017年8月21號提出智慧國家的5個策略性國家計畫，指出為了建立數位國家，政府將會更加注重基礎建設的整合途徑，未來將聚焦5項計畫： 國家數位身分（National Digital Identity）系統，使市民和工商業可以更加安全與便利的方式進行交易。未來的六個月，在現有的SingPass交易系統上， GovTech將會進行關於行動軟體代碼（software-token）試驗，並在五年後大量適用此種服務。 增進數位支付（e-Payments）功能。新加坡金融管理局（Monetary Authority of Singapore, MAS）將會與銀行和私部門合作，建立各種數位支付管道。例如簡化數位支付並布建統一銷售終端（Unified-Point-of-Sales, UPOS），預計將於18個月內設置25000個終端，使多種銷售方式可透過單一終端進行。 智慧國家感測器平台（Smart Nation Sensor Platform），加速感應器與其他物聯網的布建，使城市更加易居住與安全。GovTech將會建立智慧國家感測器平台，並增進基礎建設與分析能力，並與LTA合作目在未來18個月測試智慧聯網路燈站於選定的區域進行布建，五年內讓蒐集之數據提供工商業發展產品與服務供公眾使用。 建立智慧城市移動（Smart Urban Mobility）交通系統，包含已在2017年中建立的共通車隊管理系統（Common Fleet Management System），將使用數據和數位科技，包含AI和自駕車來增進公眾運輸系統。 生活的時刻（Moments of Life）服務，透過政府間數據共享，跨部門和各種政府相關的數位服務結合，提供市民個人化的數位服務。
新加坡金融管理局（MAS）發布「人工智慧風險管理工具包」新加坡金融管理局（MAS）於 2023 年中旬啟動「MindForge 計畫」，旨在協助金融機構強化其人工智慧（AI）風險管理能力。該計畫於2026年3月20日完成第二階段，並發布由MAS聯合24家領先銀行、保險公司與資本市場公司等產業夥伴共同開發的「人工智慧風險管理工具包」。該工具包內含「AI風險管理營運手冊」（下稱「營運手冊」）與「AI風險管理實施案例」（下稱「實施案例」），提供實務資源以管理涵蓋「傳統AI」、「生成式AI」及「新興代理型AI」技術的相關風險，確保產業能安全且負責任的導入AI。「營運手冊」依據MAS的監理期望，將AI 風險管理框架分為四大核心：一、範圍與監管：建立AI治理框架並釐清AI監督的角色與責任。二、AI風險管理：透過組織的系統、政策與程序，識別AI應用情境，進行風險重大性評估，並建立AI盤點清單。三、AI生命週期管理：實施AI應用完整生命週期的控制措施。四、促成因素：發展組織能力、基礎設施與資源，以確保能持續支持負責任的AI應用。「實施案例」則收錄如星展銀行（DBS）及瑞士寶盛（Julius Baer）等機構的AI風險管理實務。未來，MAS 將於「BuildFin.ai」倡議下成立專責小組，持續開發建構管理新興技術風險的框架。 相較於新加坡著重建立全方位治理架構，資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心（下稱「資策會科法所創智中心」）於同年 2 月發布之「金融業人工智慧（AI）風險管理實務指引」，則更強調將風險控管「整合」至既有流程中，透過與業務流程的結合實踐韌性管理。該指引奠基於「人工智慧基本法」，並進一步連結「台灣智慧財產管理規範（TIPS）」驗證角度，協助機構精準掌握應用情境並具體化風險。透過將管控機制立基於資安、資訊及智財三大支柱，降低法遵成本與業務衝擊，並藉由分階段與分級管理，引導金融機構從核心防護逐步深化管控機制。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
WTO歐盟生技產品案解析（下）