由聯合國農糧組織及世界衛生組織共同成立的The Codex Alimentarius Commission (Codex),刻正研提一份與GMO有關的重要技術指導原則,以協助各國評估並管控進口食品是否含有未經核准的GMO或由未經核准的GMO所製程的風險,藉此降低食品貿易的障礙。
關於未經核准的GMO,目前歐盟採取的零容忍度政策(zero-tolerance policy),亦即,進口之食品或飼料中,絕對不能含有未經核准的GMO或由未經核准的GMO所製程,至於一般所知的歐盟0.9%的GMO標示義務,是適用在經依法核准上市的GMO,若因技術上不可避免的原因而使非基改產品含有此GMO之可容忍界線。
根據Codex調查,許多GMO的上市審查在歐盟受到延宕,但這些GMO在歐盟以外其實很多都已經被其他國家核准,或歐盟的技術審查單位—食品安全管理局(European Food Safety Authority, EFSA)也已提出正面的安全評估意見,但歐盟執委會卻遲遲未完成行政審查,造成在歐盟進口的食品或飼料中若含有這些GMO,即被認定為未經核准而影響產品之進口。
鑑於歐盟的GMO管理與出口國的GMO管理有重大的制度面差異,Codex認為此一制度面的衝突若不尋求解決,未來將越演越烈,影響的作物範圍也會越來越廣,因而Codex才會思考制定相關的技術指導原則,解決某GMO可能在一個或多個國家已經被核准上市,但在進口國還未經核准上市,而進口非基改食品或飼料中卻含有這些GMO的問題,目前Codex預計在2008年7月提出相關的技術指導原則建議。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
中國大陸為推動商業銀行電子支付業務健全發展、保障電子支付業務中當事人之權益、防範電子支付業務風險並確保銀行與客戶之資金安全, 繼 中國銀行業監督管理委員會 (銀監會)於 5 月 19 日發佈《電子銀行業務管理辦法(徵求意見稿)》(草案)之後,中國人民銀行 於 6 月 9 日公佈《電子支付指引(徵求意見稿)》 (草案), 公開諮詢大眾的意見。該草案規定電子支付指令 ( Electronic Payment Instruction, EPI ) 與書面支付憑證可以相互轉換,兩者具有同等效力。 為達到安全控制,該草案不僅要求銀行採用規定的資訊安全標準、技術標準、業務標準,建立有效的管理制度,同時要求確保業務處理系統的安全性、交易資料的不可否認性、資料儲存的真實性、客戶身份的辨識性,以妥善管理安全認證資料。此外,該草案還對支付過程中所發生的錯誤與責任作了詳細規定。 在風險控制方面, 銀行亦應針對不同客戶,在電子支付業務類型、單筆支付金額和每日累計支付金額等方面作出合理限制。銀行通過網路提供網上支付業務,公司行號與個人客戶之單筆支付金額不得超過 5 萬元。 該草案所稱電子支付是指公司行號或個人通過電子終端機,直接或間接向銀行業金融機構發出支付指令,實現貨幣支付與資金轉移。 電子支付的業務類型分為網上支付(透過網路)、電話支付、移動支付(透過行動通訊設備)、銷售點終端 (point of sale) 交易、自動櫃員機 (ATM) 交易和其他電子支付。
美國OMB發布人工智慧應用監管指南備忘錄草案美國行政管理預算局(United States Office of Management and Budget, OMB)於2020年1月發布「人工智慧應用監管指南(Guidance for Regulation of Artificial Intelligence Applications)」備忘錄草案。該備忘錄草案係基於維護美國人工智慧(AI)領導地位之目的,而依據美國總統川普(Donald John Trump)於2019年2月簽署之「維持美國人工智慧領導地位(Maintaining American Leadership in Artificial Intelligence)─行政命令13859號」,並在啟動美國人工智慧計畫後180天內,經OMB偕同科技政策辦公室(Office of Science and Technology Policy, OSTP)、美國國內政策委員會(United States Domestic Policy Council)與美國國家經濟委員會(National Economic Council)與其他相關機構進行協商,最後再由OMB發布人工智慧應用監管指南備忘錄草案,以徵詢公眾意見。 該備忘錄草案不僅是為了規範新型態AI應用技術,更希望相關的聯邦機構,在制定AI應用產業授權技術、監管與非監管方法上,能採取彈性的制定方向,以避免過度嚴苛的規定,反而阻礙AI應用的創新與科技發展,繼而保護公民自由、隱私權、基本權與自治權等價值。同時,為兼顧AI創新與政策之平衡,應以十大管理原則為規範制定之依據,十大管理原則分別為: 培養AI公眾信任(Public Trust in AI); 公眾參與(Public Participation); 科學研究倫理與資訊品質(Scientific Integrity and Information Quality); AI風險評估與管理(Risk Assessment and Management); 獲益與成本原則(Benefits and Costs); 彈性原則(Flexibility); 公平與反歧視(Fairness and Non-Discrimination); AI應用之揭露與透明化(Disclosure and Transparency); AI系統防護與措施安全性(Safety and Security); 機構間之相互協調(Interagency Coordination)。 此外,為減少AI應用之阻礙,機構制定AI規則時,應採取降低AI技術障礙的方法,例如透過聯邦資料與模型方法來發展AI研發(Federal Data and Models for AI R&D)、公眾溝通(Communication to the Public)、自發性共識標準(Voluntary Consensus Standards)之制定及符合性評鑑(Conformity Assessment)活動,或國際監管合作(International Regulatory Cooperation)等,以創造一個接納並利於AI運作的環境。