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」
歐盟執委會於2020年4月7日發起ERA vs CORONA行動計畫，透過歐洲研究區（European Research Area, ERA）全力支持歐洲科研合作、共享科學資訊，並給予歐洲研究團隊與企業充足的研發疫苗資金，用以對抗COVID-19。歐盟執委會已與各國達成共識，確認ERA vs CORONA行動計畫的10項優先行動： 協調各國研究與創新（Research and innovation, R&I）資金投入，專注研發新型冠狀病毒的疫苗與治療方法，加強創新合作模式以對抗疫情。 支持新型冠狀病毒患者的臨床管理，與歐盟大規模臨床實驗計畫。 將資金投入創新領域回應社會需求，關注疫情對社會經濟、醫療及資通訊技術應用、衛生系統及製造業的影響。 藉由Horizon 2020 增加對新創公司的研發財務支持；拓展歐洲創新委員會ePitching計畫（EIC ePitching），鼓勵公私夥伴共同尋求解決方案。 創造資金來源促進R&I行動，引導新創及中小企業申請國家及地方資金、私人基金會、投資歐洲計畫（Invest EU）等。 建立ERA Corona平台，提供研發資金相關的一站式服務，包括歐盟各國補助新型冠狀病毒R&I計畫的完整資訊。 設立新型冠狀病毒特設高階R&I工作小組，規劃歐盟中長期防疫措施。 加強研究基礎設施布建及跨國資料庫利用。 創建歐洲COVID-19研究資料共享平台 ，連接歐洲開放科學雲，允許快速共享研究資料及成果以加速研發、公平分享資訊。 舉辦泛歐黑客松（EU vs Virus）推動歐洲創新與社會交流。
涉外智慧財產權訴訟之國際裁判管轄－以侵害訴訟為中心 歐盟執行委員會提議建立網路安全研究與協調單位2019年7月24日歐盟執行委員會公布保障歐洲安全之措施，其中針對網路安全部分，將以2017年宣布之網路安全措施為基礎，建立網路安全相關之研究與協調單位，以投資培植歐盟更強大和更具開拓性的網路安全能力。該研究與協調單位預計於歐盟範圍內，以成員國內660多個網路安全專家中心的專業知識基礎，建立一個相互聯繫的網路安全產業和研究系統。此舉有助歐盟及成員國積極推行網路安全產業政策，並為產業和公共部門面臨的網路安全挑戰提出突破性解決方案。建立的相關研究與協調單位分別為： 一、歐盟網路安全產業科技研究能力中心（The European Cybersecurity Industrial, Technology and Research Competence Centre）：此中心旨在培植網路安全能力社群，推動網路安全技術進程。並藉由分配補助金及執行採購來實踐數位歐洲及歐洲地平線計劃。 二、國家網路協調中心（Network of National Coordination Centres）：每個會員國提名一個國家協調中心，為國家級聯絡點，負責聯絡網路安全能力社群及歐盟網路安全產業科技研究能力中心。國家網路協調中心是受國家支持採取行動的守門人（gatekeeper），同時可以向國家、地方系統提供資金。 三、網路安全能力社群（The Cybersecurity Competence Community）：該社群為涉及網路安全技術的大型、開放及多樣化的組織。參與者有研究機構、供需產業雙方及國營部門。並為歐盟網路安全產業科技研究能力中心提供活動及工作計劃。
經濟合作與發展組織發布《促進AI可歸責性：在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》經濟合作與發展組織（Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD）於2023年2月23日發布《促進AI可歸責性：在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》（Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI）。本報告整合ISO 31000：2018風險管理框架（risk-management framework）、美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）人工智慧風險管理框架（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF）與OECD負責任商業行為之盡職調查指南（OECD Due Diligence Guidance for Responsible Business Conduct）等文件，將AI風險管理分為「界定、評估、處理、治理」四個階段： 1.界定：範圍、背景、參與者和風險準則（Define: Scope, context, actors and criteria）。AI風險會因不同使用情境及環境而有差異，第一步應先界定AI系統生命週期中每個階段涉及之範圍、參與者與利害關係人，並就各角色適用適當的風險評估準則。 2.評估：識別並量測AI風險（Assess: Identify and measure AI risks）。透過識別與分析個人、整體及社會層面的問題，評估潛在風險與發生程度，並根據各項基本價值原則及評估標準進行風險量測。 3.處理：預防、減輕或停止AI風險（Treat: Prevent, mitigate, or cease AI risks）。風險處理考慮每個潛在風險的影響，並大致分為與流程相關（Process-related）及技術（Technical）之兩大處理策略。前者要求AI參與者建立系統設計開發之相關管理程序，後者則與系統技術規格相關，處理此類風險可能需重新訓練或重新評估AI模型。 4.治理：監控、紀錄、溝通、諮詢與融入（Govern: Monitor, document, communicate, consult and embed）。透過在組織中導入培養風險管理的文化，並持續監控、審查管理流程、溝通與諮詢，以及保存相關紀錄，以進行治理。治理之重要性在於能為AI風險管理流程進行外在監督，並能夠更廣泛地在不同類型的組織中建立相應機制。