歐盟議會要求禁止將複製動物作為食品

  伴隨著歐洲食品安全局公開一項經高度謹慎評估關於複製動物在食品安全、動物健康和環境等方面關聯性之科學意見後;歐洲議會隨即於2008年9月3日邀集委員會召開討論會議,並於該會議中遞交出有關於禁止將複製動物作為食品之建議案。透過表決,在622票贊成、25票棄權與32票反對之壓倒性決議下,議會通過了該項建議案。

 

  該項禁令建議案要求歐盟境內各會員國應禁止:(1)以複製動物作為食物之來源、(2)為糧食供應目的而進行畜養之複製動物或其繁殖之子代、(3)於市場上販售經由複製動物或其經繁殖之子代所衍生之食用肉品與乳製品;以及(4)禁止以食用為目的自境外進口複製動物與其經繁殖之子代(包括精子或卵子細胞)等行為。

 

  而EFSA也發現:「不太可能達成全面性食品安全之評估工作」,故對於缺乏可靠數據資料而需進行評估之主體而言,在進行風險評估時,其仍將會不斷地被不確定性問題所困擾;同時,EFSA在該報告中還強調:透過比對複製動物與經傳統育種繁衍之動物後,其也將面臨「於動物健康及福利方面等重要爭議問題」。另外,歐洲議會成員指出:將透過歐盟農場動物保護指令中,有關禁止任何可能引起痛苦或傷害之自然或人為育種繁殖過程之規定,作為該項禁令之法律授權依據。

 

  截至目前為止,尚未有任何由複製動物所衍生之產品在歐洲或者世界其它地方被銷售;不過,由於美國食品藥物管理局(FDA)早在2008(今)年1月份時即做出結論,認為:由複製牛、豬、山羊與其子代所產生之肉品與牛奶,其安全性與食用從傳統育種動物所衍生之食品並無二致。因此,專家們咸信,此類產品將會於2010年時正式進入市場販售;而在歐洲方面則更進一步認為,日後在處理複製動物食用之問題上,應要兼顧到動物福利之保護與獲得廣大消費者之信賴。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

相關連結
※ 歐盟議會要求禁止將複製動物作為食品, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=2912&no=64&tp=1 (最後瀏覽日:2026/07/11)
引註此篇文章
你可能還會想看
美國發表網路安全框架

  2014年2月12日,美國發表「網路安全框架(Cybersecurity Framework)」,該框架係由美國政府、企業及民間機構花費一年的時間共同發展而成,其蒐集了全球現有的標準、指引與最佳實務作法,最後由國家標準技術局(National Institute of Standard and Technology, NIST)彙整後所提出。   本框架主要可分成三大部份: 1.框架核心(Framework Core) 框架核心包括辨識(Identify)、保護( Protect)、偵測( Detect)、應變( Respond)、與復原( Recover)等五項功能。這五項功能組成網路安全管理的生命週期,藉由這五項功能的要求項目與參考資訊的搭配運用,可使組織順利進行網路安全管理。 2. 框架實作等級(Framework Implementation Tiers) 共分成局部(Partial)、風險知悉(Risk Informed)、可重複實施(Repeatable)、合適(Adaptive)四個等級。組織可以透過對風險管理流程、整合風險管理計畫以及外部參與等三個面向的觀察,瞭解組織目前的安全防護等級。 3. 框架側寫(Framework Profile) 框架側寫係組織依照本框架實際操作後所產出的結果,可以協助組織依據其企業需求、風險容忍度,決定資源配置的優先順序,進一步調整其網路安全活動。   此一安全框架旨在提供整體規劃藍圖予尚未建立網路安全架構的組織參考,而針對已有建立網路安全架構者,該框架並未意圖取代組織原先的風險管理程序和網路安全計畫,而係希望協助公、私部門改善資通訊科技和工業控制系統風險管理的能力。

歐盟執委會提出資料治理與資料政策

歐盟執委會提出資料治理與資料政策 資訊工業策進會科技法律研究所 2020年10月12日   歐盟執委會(European Commission,以下簡稱執委會)於2020年7月提出「資料治理與資料政策」(Data Governance and Data Policies at the European Commission)[1],旨在說明歐盟執委會將如何透過資料治理及相關政策,轉型為資料驅動型組織(data-driven organization),並提供一致的方向或原則,促進執委會下各政務總署(Directorate-General)及事務部門(Service Department)(以下簡稱相關部門機構)之資料共享。 壹、背景目的   「促成歐洲適應數位時代,並使執委會成為完全數位化、具敏捷性、靈活性與透明性的歐盟組織」是執委會現任主席Ursula von der Leyen所提出的2019年至2024年政策願景之一[2]。隨著數位化發展,透明(transparent)、循證式(evidence-based)的決策需運用人工智慧資料分析技術,「資料」是直接影響人工智慧運用於政策決定的關鍵要素。欲提升人工智慧運用結果被信賴的程度,首先必須有可查找(findable)、可近用(accessible)、可互通(interoperable)、安全(secure)且高品質(high-quality)的資料。歐盟機構內部資料、資訊與知識的共享與治理,有助於此願景之達成。   因此,執委會提出「資料治理與資料政策」,建立執委會統一的資料治理架構與政策原則,幫助執委會轄下相關部門機構共同遵循資料管理(data management)、資料近用、資料保護、智慧財產權、資訊安全等相關法律與監理要求。同時,執委會亦期能藉此優化資料建立(creation)、蒐集(collection)、取得(acquisition)、存取(access)、利用(use)、處理(processing)、共享(sharing)、保存(preservation)與刪除(deletion)等資料生命週期必經流程,改善資料品質,提升資料管理及共享之效率。 貳、內容摘要   「資料治理與資料政策」的適用範圍為執委會及其相關部門機構所擁有、利用或再利用的資料集,包括政策決定所使用的資料、行政資料與個人資料。在「資料治理與資料政策」的執行上,則導入「遵守或解釋」(comply-or-explain)原則,除非法律明示規定為選擇性適用,否則執委會轄下相關部門機構皆需遵守;倘未遵守,則需就無法遵守的原因提出解釋。以下分別就「資料治理」與「資料政策」兩大部分重點說明。 一、資料治理   主要目的在建構執委會統一的資料治理架構,釐清相關角色的責任與相互依賴關係。依角色與任務的不同,執委會將資料治理分為三層級,並由秘書總署集體治理團隊(Secretariat-General corporate governance team)支援三層級的執行工作。 (一)策略層級(strategic level)   由資訊管理指導委員會(Information Management Steering Board, IMSB),處理資料治理與資料政策相關議題,界定長期推動願景、提供政策方向、監督推動與執行之進程,並作出策略決定。 (二)管理階層(managerial level)   由資料議題相關的組織、委員會、團體所組成之資料協調小組(data coordination groups)、各地區資料聯絡窗口(local data correspondent)、執委會各相關部門機構下的資料治理委員會(data governance board),以及策略層級就各資料集所指定之資料擁有者(data owner),依策略層級所提出之願景與政策方向,在各處建立並執行資料政策、監督執行進度,並向策略層級報告執行進度及任何超出其決策權限之問題。 (三)運作階層(operational level)   由資料擁有者選出或指派資料管理員(data steward),並與資料利用者(data user)實際執行資料政策,必要時將相關議題提到管理層級解決。 二、資料政策   就資料管理(data management)、資料互通性與標準(data interoperability and standards)、資料品質(data quality)、資料保護與資訊安全(data protection and information security)等核心面向,建立上位原則。   其中關於「資料管理」部分,又依資料生命週期細分。例如在「資料集建立、蒐集或取得」方面採取一次性原則,故執委會轄下相關部門機構在建立、蒐集或取得資料之前,需探詢必要資料或資訊是否已存在,避免重複取得。主要需求資料集的部門機構,應協助讓其他執委會相關部門機構或歐盟機構也獲得使用該資料集之權利。又例如「資料集存取、使用與共享」方面,除非歐盟相關的執委會決定、指令或規則另有規定[3],否則以「需要共享」(need to share)或「預設共享」(share by default)為原則,並使用一致化的資料管理與視覺化工具或資料平台。   針對「資料互通性與標準」與「資料品質」兩部分,著重在執委會內部的共通一致性,包括資料格式、資料相關詞彙、資料品質的定義與量測等。而在「資料保護與資訊安全」方面,則強調「歐盟機關個人資料保護規則」[4]相關義務,以及歐盟資料保護監督機關(European Data Protection Supervisor, EDPS)所提相關指引之遵循。 參、簡析   觀察歐盟執委會的「資料治理與資料政策」,可知其資料治理架構與相關政策,是以形成一個資料共享再利用生態系為藍圖。除了強調資料一次性建立及資料預設共享等原則,更從組織管理角度,界定不同單位或角色的任務與責任,並凸顯資料治理管理組織的建構,對資料政策執行之重要性。   我國政府長期致力於數位國家之發展,在政府資料開放政策推動上已有不少成果,例如建立政府資料開放平台、訂定各級機關資料開放作業原則、統一資料開放格式等。為持續厚植數位國家的資料應用能量,建議未來可進一步完善政府資料治理構面,兼納「政府對民眾之資料開放」及「公務機關間之資料共享」等面向,借鏡歐盟執委會之作法,確立資料共享再利用之管理架構及原則,提升政府資料應用的效率與效能。 [1] EUROPEAN COMMISSION, Data Governance and Data Policies at the European Commission (2020), https://ec.europa.eu/info/sites/info/files/summary-data-governance-data-policies_en.pdf (last visited Oct. 5, 2020). [2] See Ursula von der Leyen, My Agenda for Europe: Political Guidelines for the Next European Commission 2019-2024 (2019), https://ec.europa.eu/commission/sites/beta-political/files/political-guidelines-next-commission_en.pdf (last visited Oct. 8, 2020). [3] 例如歐盟執委會決定Commission Decision 2011/833/EU、歐盟規則Regulation (EC) No 1049/2001及歐盟指令Directive (EU) 2019/1024等,有關近用歐盟資料之例外規定。 [4] Regulation on the Protection of Natural Persons with regard to the Processing of Personal Data by the Union Institutions, Bodies, Offices and Agencies and On the Free Movement of Such Data, and Repealing Regulation (EC) No 45/2001 and Decision No 1247/2002/EC, Council Regulation 2018/1725, 2018 O.J. (L295) 39.

美國國家標準暨技術研究院規劃建立「人工智慧風險管理框架」,並徵詢公眾對於該框架之意見

  美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險,於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)之規畫並徵詢公眾意見,截止日為9月15日,並預計於10月發布正式報告。   依照NIST說明,公眾所建議之人工智慧風險管理框架,可促進人工智慧之可信賴性,其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」(accuracy)、「可解釋性」(explainability)、「偏見」(bias)等議題。此外,上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。   依現有公眾意見徵詢結果,其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期,必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之,當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時,如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費,將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者,從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民,故在設計系統時,應從預先設定之假設事實反面(counter-factual)思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題(例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」)。惟進行上述驗證需要大量社會資料,因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制,使這些社會資料可以被蒐集、使用。   此外,亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標,以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速,未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現,故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。   最後,目前也有許多徵詢意見指出,許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之,當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性,則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」(audit logs),惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料,因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標,為未來應持續關注之議題。

智慧財產局修法賦予動植物專利權,但將不及繁殖物

  我國專利法修法後,將全面開放動植物專利,其中,最引起各界關注的問題是動植物專利權的效力。動植物專利的保護,有助於發展國內生技產業,但保護過度,又會影響農漁民生計,故智慧局在五月初發布之專利法部分條文修正草案中,增訂動、植物專利權利耗盡之範圍包括必然導致繁殖之專利生物材料本身及其所繁殖之生物材料,但不包括為繁殖之目的而使用該繁殖之生物材料之行為。   根據現行專利法第56條第1項規定,獲得動植物相關發明的物品專利權人,專有排除他人未經其同意而製造、為販賣的要約、販賣、使用或為上述目的而進口該物品之權。惟專利法第5條規定,專利物品本身經第一次販賣後,專利權效力及不於後續的實施行為。動植物的繁殖特性,如果一經販賣後,專利權效力即不及,則勢必影響動、植物發明人的權益。   基於上述理由,智慧局經參考歐盟生物技術發明指令第八條,於專利法部分條文修正草案中明訂動植物等生物材料之專利權耗盡範圍,另為了保護農民權益,此次專利法修正草案中亦特別明訂農民免責,使農民自專利權人或其授權人處取得受專利保護之植物繁殖材料,可將收穫後之種子在其農地上進行繁殖使用,而為專利權效力所不及。

TOP