隨著奈米科技之迅速發展,相關議題焦點已擴及美國食品包裝業,並有待進一步明確規範,以保障消費者安全。由新興奈米材料計畫(Project on Emerging Nanotechnologies,PEN)以及食品雜貨製造協會(Grocery Manufacturers Association,GMA)於2008年6月提出「確保奈米材料使用於食品包裝之安全性(Assuring the Safety of Nanomaterials in Food Packaging: The Regulatory Process and Key Issues )」研究報告,結合產、官、學與公益團體之意見,分別就食品生產過程中,研究「應於何時評估奈米材料之毒性」以及「奈米包裝材質對於食物的潛在危機」。
該報告內容指出,以往係由美國食品暨藥物管理局(FDA)與環保署(EPA)負責管制一般食品包裝材質;FDA以「聯邦食品、藥物及化妝品法」(Federal Food, Drug and Cosmetic Act,FEDCA)中的食品添加物(food additive)條款為規範主軸,而EPA則以「聯邦除蟲劑、殺菌劑及滅鼠法」(Federal Insecticide, Fungicide, and Rodenticide Act,FIFRA)作為管理食品包裝材料之依據;近年來業界認為奈米材料有助於保存食品,漸而應用於食品包裝技術上,惟現行關於奈米微粒之資訊仍未完全,且舊有法規已不敷使用,因此必須蒐集大量數據資料並訂立明確規範,盡可能減低包裝容器所產生的潛在危機,以確保消費者與食品成分皆安全無虞。
該項研究採公開對話方式,區分為法制、科技與產業等三個小組,各有其研究目標:
(1)法制面:確立奈米尺寸之定義、檢驗奈米尺寸物質是否能列入食品添加物之範疇。
(2)科技面:分析奈米微粒之物理與化學性質、評估使用奈米材料對於環境的衝擊。
(3)產業面:嘗試建立奈米包裝材質之生命週期。
即便該報告尚未能指引出明確的解決之道,其仍出於增進對話之目的,以表格整理現有資料並提問,藉以促使產業與政府機關進一步思考問題之方向,並尋求科學性的解決方式。
日本經濟團體聯合會、環境省、經濟產業省於2021年3月設立「循環經濟夥伴」(JAPAN PARTNERSHIP FOR CIRCULAR ECONOMY,J4CE),其係為實現循環經濟(CE),而有賴政府、民間企業、國際機構等相關組織,建立劃時代的產官合作平台。 J4CE已成立一年,此段期間已進行三次產官間之對話,如於2021年12月21日係針對「實現循環經濟所新增之成本為何?」、「如何解決所生之成本?」為主題,提出促進循環經濟值幾個值得注意之企業事例。 例如:「新的商業模式」中,由損害保險日本興亞公司與Second Harvest Japan公司共同合作,當食品運送過程中發生事故,該食品被判定失去市場價值時,能將其捐贈給Second Harvest Japan公司,其捐贈花費之費用或損失,將由損害興亞公司負責給付其保險金,而Second Harvest Japan公司則將捐贈之食品提供給生活困窮家庭,其作法將有助社會支援、減少食品浪費;另有Panasonic等電器公司提供「照明」服務,但非燈泡的所有權出賣,而是以繳納使用費方式,提供LED燈給企業經營者,並提供相關修繕、動產綜合保險等服務,已達到省電效果、降低能源成本等。 而在2022年2月17日第3次產官對話中主要以「循環經濟的投資者觀點與資訊公開方法」為主題,為因應氣候變遷經濟產業省設立TCFD制度已受到企業經營者的高度關注,因此也期待J4CE在循環經濟中也能有相同作用。 然截至今日最大難題還是在於當使用再生資源應如何將同質材料作為資源來運用較為棘手,J4CE目前除了對研究開發給予支援外,亦考慮增加補助金及放寬其限制等方式進行。
英國無線電頻譜管理改革政策(上)-政策源起與目標 歐盟法院對於羅氏和諾華藥廠涉及聯合銷售Lucentis壟斷市場行為,作成先訴裁定歐盟法院(Court of Justice of the EU ,CJEU) 於2018年1月23日就Hoffman-La Roche and Others v Autorità Garante della Concorrenzae del Mercato案(Case C-179/16)作出先訴裁定(preliminary ruling)。本案涉及歐盟競爭法和藥品監管體系之間的相互影響。 案例事實為:羅氏藥廠的Avastin,原先為抗癌許可藥物,被臨床發現可用作治療老年性黃斑部病變(AMD),但並未經正式核准用於治療AMD,屬於仿單標示外藥物(off-label drugs)。而Lucentis係諾華藥廠一款獲得正式授權核准,作為治療 AMD的眼內注射藥物。 其中,諾華持有羅氏超過33%的股份,Avastin雖與Lucentis作用機理相似,但Lucentis價格卻相對昂貴,銷售方式由羅氏與諾華合作,諾華可從持股中間接獲得利潤。 兩家藥廠為了影響、降低Avastin的需求量及阻礙其分銷,雙方協議,對外聲稱兩種藥物含有不同活性成分,散布Avastin仿單標示外使用之安全性和有效性存在疑義的不實資訊。 2014年時,義大利競爭法主管機關(Autori tà Garante della Concorrenza e del Mercato, AGCM)認為羅氏和諾華兩大藥廠涉嫌藥品市場壟斷,違反歐盟運作條約(Treaty on the Functioning of the European Union, TFEU)第101(1)條,因而裁罰兩家藥廠。 羅氏和諾華不服裁罰,向義大利Lazio地方行政法院(Regional Administrative Court, Lazio)提起訴訟尋求救濟,遭到駁回;羅氏和諾華繼而向義大利國務委員會(Council of State)提出上訴,義大利國務委員會將此案提交歐盟法院,針對歐盟競爭法的解釋進行先訴裁定。 最後,歐盟法院認為兩藥廠之行為構成藥品市場的限制競爭,違反歐盟運作條約第101條之規定。 法院判決結果認為: 當上市許可藥物(marketing authorization, MA)和仿單標示外藥物皆適用治療同一疾病,只要它們具可替代性和兼容性,並且符合製造和銷售的規定,原則上屬於同一個相關市場。只要滿足其他要件,上市許可藥物並不當然決定相關產品市場的範圍。 非競爭者之間的許可協議可能符合歐盟競爭規則:歐盟法院闡述,這種傳播誤導性資訊的「安排」,目的並非限制任何一方對許可協議的商業自主權,而是為了影響監管機構和醫生等第三方選擇使用Avastin的行為。因此,散播不利於Avastin仿單標示外使用的資訊,此一共同協議,不能被認為是許可協議的附屬部分,係實施協議所必需的。其符合歐盟競爭規則的範圍,作為許可協議中的單獨協議。 雙方協議散布安全誤導性的不實資訊,針對此兩種相互競爭的醫藥產品,可能構成對競爭規則的嚴重違反:諾華與羅氏公司,在科學證據不確定的情形下,聯合對外向歐洲藥品管理局(European Medicines Agency, EMA)、醫療專業人員和公眾宣稱有關使用該仿單標示外藥物將造成不良副作用的誤導性資訊,以減少其對其他產品施加的競爭壓力,構成對「競爭對手」(by object)的限制。尤其令人憂慮的是,企業可能會透過散播資訊來減少藥品本身的競爭壓力,從而誇大使用其他產品將導致不良反應的可能性。
美國國防部「人工智慧國防運用倫理準則」美國國防部(Department of Defense)於2020年2月採納由美國國防創新委員會(Defense Innovation Board, DIB)所提出之「人工智慧國防運用倫理準則(AI Principles: Recommendations on the Ethical Use of Artificial Intelligence by the Department of Defense)」,以衡平倫理與人工智慧於國防帶來之增益。 美國國防創新委員會為美國聯邦政府下之獨立委員會,設置目的在於依美國新創科技,提供意見予美國國防部,與美國國防部並無隸屬關係。有鑑於人工智慧之運用範疇日益增廣,美國國防創新委員會遂提出旨揭「人工智慧國防運用倫理準則」,以因應人工智慧於國防之應用所產生之問題。 倫理準則適用於「戰爭或非戰爭用途之人工智慧之設計以及應用」,對於「人工智慧」之定義,倫理準認為人工智慧並無精確之範疇,只要「對於資訊有所處理並旨在達到所賦予任務之資訊系統」,皆為本準則下之人工智慧。倫理準則指出,「人工智慧」與美國國防部3000.09指令下之「自動化武器系統(Autonomous Weapon System)」之定義不同,但有可能重疊,而所謂「自動化武器系統」為「一經人類選擇啟動,即可在無人類監督之情形下,自動針對目標進行鎖定或進行攻擊之自動化武器系統」。 美國國防創新委員會表示,該準則旨在切合美國既有憲法、法律、國際公約之傳統標準下,融入現代化對於人工智慧之要求,如國際公約中之戰爭法(Law of War)即為本準則之傳統標準之一,舉例而言,如人工智慧被裝置於武器中,其設計及應用應符合最小傷亡原則、避免傷及無辜原則等。 除此之外,準則亦包含以下現代化對於人工智慧之要求:(1)人類對於人工智慧系統之設計、應用以及使用應善盡判斷以及注意義務,且人類應該對於人工智慧系統因瑕疵所帶來之傷害負擔最終責任;(2)對於目標之選擇或分類,應維持公平性,且不得有歧視性;(3)對於人工智慧之設計、應用以及使用,應有明確之工程標準以及資料保存程序,此一工程標準以及資料保存程序應為一般具有專業知識之工程人員可據以理解、分析、追蹤問題所在並加以改善;(4)「戰爭或非戰爭用途之人工智慧」應有明確之應用領域,且完善之檢測、維修,應適用於該人工智慧之全部生命週期。