近年來,奈米科技已多方使用於食品製造業中,舉凡食品的殺菌、保存或食材的包裝等,皆為適例。然而,隨著奈米科技的影響層面逐漸擴大,無論係其功用的研發或風險的防範,仍有進一步研究之必要。
歐盟執委會(European Commission)根據2007年3月其新興健康風險科學委員會(SCENIHR)所提出之報告,認為應加強認識奈米科技對於食品安全之影響,遂邀請歐洲食品安全局(EFSA)就該領域提出科學看法。至2008年10月14日,歐洲食品安全局科學委員會即公布「奈米科技對於食品和飼料所引起之潛在風險(Potential Risks Arising from Nanoscience and Nanotechnology on Food and Feed Safety)」草擬意見,其內容係說明奈米科技應用於食品製造業之多種樣態、人為奈米材料(engineered nano materials,ENM)於食品或飼料製造過程中所產生之作用,以及判斷現有之風險評估方式能否合於需要。
該草擬意見歸結數項結論如下:
(1) 因人為奈米材料之體積微小且具有高表面積,於人體吸收時較一般物質更容易產生反應。
(2) 關於化學物質於奈米尺寸下將產生何種變化,迄今無法做出令人滿意之科學論斷,因此就安全性與相關數據的累積,仍需要個別檢視。
(3) 建議應針對風險評估一事設置國際基準,且該基準可同時適用於人為奈米材料及一般化學物質。
(4) 食品與飼料中含有人為奈米材料者,於風險評估時應包括該材料特性之敘述,並進行毒理研究分析,使資訊蒐集更為完備。
由於人為奈米材料不確定之事項甚多,因此需要更豐富的資料加以釐清;而該草擬意見除提供歐盟執委會評估現行法制、研究可行措施外,亦向公眾廣徵回應;民眾可於2008年12月1日前,提供歐洲食品安全局相關科學證據或意見,待該局進行彙整後,將與歐盟會員國商討後續事宜。
「自動駕駛車(self-driving car)」一般而言係指於汽車安裝感測器(sensors)以及軟體以偵測行人、腳踏車騎士以及其他動力交通工具,透過控制系統將感測到的資料轉換成導航道路,並以安全適當的方式行駛。其目前可分為兩類:「全自動駕駛車(full autonomous)」以及「半自動駕駛車(fully autonomous)」,全自動駕駛車係指可於指定地點出發後不需駕駛人(driver)在車上而到達目的地者之謂。全自動駕駛車又可為「用戶操作(user-operated)」與「無人駕駛車(driverless car)」。 目前包含賓士(Mercedes)、BMW、特斯拉(Tesla)等公司均預期於不久將來會發布一些具備自動駕駛特徵的車種,科技公司如Google亦對於自動駕駛車的科技研發不留餘力。 而從2012年開始,美國有17州以及哥倫比亞特區便開始在討論允許自動駕駛車上路的相關法規,而只有加利福尼亞州(California)、佛羅里達州(Florida)、內達華州(Nevada)及華盛頓哥倫比亞特區(Washington, D.C.)有相關法律的施行,其他州則尚未表態。而大部分的州傾向認為應由人類來操控(operating)汽車,但對於具體上到底有多少比例之汽車任務需由人類操控而多少比例可交由機器則尚有模糊空間。而是否肯認「人工智慧操控」符合法規之「人類操控」亦不明朗。不過在法律存有這樣灰色地帶時刻,Google搶先於加利福尼亞州進行測試其自動控制系統,期望之後於自動駕駛車逐漸上市普及後能搶占商機。
OECD將就第一支柱金額A召開公開諮詢會議OECD(經合組織)於2022年9月12日巴黎時間12時至17時召開第一支柱金額A(Amount A of Pillar One)的公開諮詢會議。蓋2021年10月,共137個成員同意自2023年啟用雙柱計畫(Two-Pillar Plan),OECD為提供能協助各國制訂相關內國法之「示範規則(Model Rules)」,已多次並持續公開徵詢意見。 其中,作為第一支柱的全球利潤分配稅制,係針對全球收入逾200億歐元且稅前淨利逾10%的大型跨國企業,定其逾10%的利潤為「剩餘利潤」,並取25%依關聯性(Nexus)重新分配至價值創造地,此剩餘利潤即本次會議欲討論之金額A。 一旦劃歸金額A將適用高達25%之稅率,故2022年7月11日,OECD所公布第一支柱的「進度報告(Progress Report)」,即針對如何計算大型跨國企業之全球總所得、如何量化系爭所得為金額A之稅基、如何定關連性原則以決定各價值創造地對金額A徵稅權之有無及高低、稅捐競合時如何避免對金額A造成雙重課稅,以及各該要件之定義等核心問題,列出7項標題(Title)作為本次會議討論重點。 然而,除了金額A徵稅權之跨國分配所涉利害關係錯綜複雜外,因各國稅制與發展不一致、美國對雙柱計畫之態度似有保留、歐盟成員國迄今仍無法達成一致共識,以及烏俄戰爭引發的通貨膨脹等各種內外因素,均為第一支柱示範規則之訂定,甚至雙柱計畫之實施增加了不確定性。準此,本次會議重要性不言可喻,值得我國持續注意。
澳洲2020年5月全國數位經濟與科技會議會後聲明澳洲產業、科學、能源及資源部(Department of Industry, Science, Energy and Resources)於2020年5月15日舉行全國數位經濟與科技會議,並於會後發表「2020年5月全國數位經濟與科技會議會後聲明」。本次會議由澳洲產業科學能源及資源部部長擔任主席,邀集各州、領地地方政府的創新或科技部門首長,以視訊方式研商COVID-19疫情後如何整合澳洲企業的數位能量,並使澳洲在2030年成為全球數位經濟的領先者。 聲明中首先肯定澳洲數以萬計的企業在面對COVID-19疫情時所展現的危機應對能力與提出各式數位科技解決方案,用以支持員工、服務消費者、提出資源供應的替代方案、溝通利害關係人等,有效地提升了營運與財務上的效率。而政府則藉由提供各式財務、社會保險與稅務上的支援措施,並持續針對個別情況規劃最適的支援方案。 聲明指出根據研究,數位工具將能協助小型企業每週節省約10小時的工時,並提升約27%的營收;若乘上澳洲全國小型企業的總數,等於每週可省下約2200萬小時的工時,並可年增約3850億元的營收。企業在疫情期間所採取的數位科技解決方案是未來推動營運模式數位轉型的契機,因此在疫情後整合澳洲官方與民間的數位能量,將是疫情後經濟復甦與未來經濟成長的關鍵。 聲明指出與會聯邦及地方政府相關首長已達成共識,將組成「數位經濟與科技資深官員小組」(Digital Economy and Technology Senior Officials Group),專責整合聯邦政府與地方政府的數位政策。本小組將提出數位經濟政策與企業所需的支援措施,用以加速數位轉型與COVID-19疫情後的經濟復甦,包含完成人工智慧及自主系統能力地圖(Artificial Intelligence and Autonomous Systems Capability Map),來找出尚待強化的能力與可加強合作的契機。 此外本小組將合作推動數位與資通安全工作、關鍵技術法規鬆綁,以協助減少企業法遵障礙並支持數位經濟成長。COVID-19疫情下揭示澳洲推動數位轉型的重要性,期許本小組能有效整合數位能量並填補數位落差,未來將每年召開三次全國數位經濟與科技會議,追蹤澳洲數位經濟與科技生態系的推動情形,並聽取資深官員小組的定期工作報告。
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。