歐盟執委會關切奈米科技對於食品安全之影響
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。
美國合夥團體近期發展報告—由近10年有限合夥等團體資產與數量走勢談起 科技法律研究所 法律研究員 劉得正 101年4月26日 壹、前言 根據美國最新 (2011) 公布「國內稅收收入統計報告書」 (Internal Revenue Service Statistics of Income Bulletin Fall 2011 Washington, D.C. )[1]顯示，2000年至2009年間，美國有限合夥（Limited Partnership，LP）等合夥團體在數量與資產分佈上，有重大改變，簡要分析說明如下。 貳、美國有限合夥發展現況 一、各類合夥團體[2]總體數量呈現穩定成長 查美國國稅局最新 (2011) 發表之統計資料發現，至目前為止合夥團體仍就受到投資者的青睞。至2009年為止，以合夥身分報稅之企業，共計[3]3,168,728家，合夥人總數達21,141,979人，其申報擁有之總資產 (assets) 則達到約18.8兆美元。相對於2008年[4]，合夥團體數量成長約2萬餘家，成長幅度0.7%；合夥人總數增加184萬餘人，成長幅度9.5%。值得注意的是，這是在2008年次級房貸風暴發生後，第二年成長幅度在1%左右，在2000年至2007年間，合夥數量成長幅度在3.6%-8.5%間。 數據顯示資產在1億美元以上的合夥團體，共有1萬8千餘家，占合夥團體申報資產72.3%，表示在美國合夥團體絕非僅受中小企業的偏愛。另外，若從行業別來看[5]，金融保險業之合夥團體申報資產占全體54.4%，位居第一；其次為不動產相關業，占全體之23.7%。 二、有限合夥數量持平而獲利維持優勢 在所有以合夥身分報稅之團體中，有限合夥LP此種合夥形式，仍表現十分亮眼。在盈利 (Profits) 表現上，有限合夥2009年盈利金額[6]約達1393億美元，占全部合夥團體盈利34%。事實上自2000年起，有限合夥LP盈利金額占合夥團體總獲利比例，始終維持在31%-39%間。 至於在數量上，有限合夥LP則表現持平。2000年至2005年間，有限合夥數量以和緩幅度上升，2006年起則略微下降；以2008年至2009年間為計[7]，有限合夥LP數量別為411,698家與396,611家，占總數12.5%。 三、有限責任公司（Limited Liability Company, LLC）數量大幅成長 相對於有限合夥LP在盈利上的表現，有限責任公司LLC則在數量上有驚人表現。2009年間有限責任公司LLC數量達到1,969,446家，占合夥團體總數62.2%[8]。與2008年相比，成長幅度達到3.8%[9]，遠高於合夥團體總成長幅度0.7%。事實上自1995年起，有限責任公司LLC的數量每年皆有大幅度成長。2009年與1995年相比，有限責任公司LLC數量成長達15倍以上。且自2002年起，有限責任公司LLC數量便占合夥團體總數量50%以上[10]。 至於在盈利 (Profits) 方面，有限責任公司2009年則達到約889億美元。相較於有限責任公司LLC在數量上占總數62.2%，獲利量則僅占所有合夥團體21.6%[11]，主要原因為其損失比例過高所致[12]。惟值得注意的是，在2008年發生次級房貸風暴前，有限責任公司LLC盈利占全體合夥團體比例亦約在3成左右，與有限合夥相近。但在2008年有限責任公司盈利則下降為11%左右[13]。 四、普通合夥（ General Partnership, GP）數量快速萎縮 另一項常見的合夥團體，為全體合夥人負無限責任之普通合夥GP。觀察本次統計發現，在2009年間，普通合夥GP數量為624,086家，相較於2008年669,601家，下降6.8%。且與1995年1,167,036家相比，更下降53.5%。顯見普通合夥GP在數量上呈現快速萎縮之趨勢，而逐漸不受到美國投資者的青睞[14]。至於在盈利表現上，除2009年約為621億美元外，2000年至2009年間皆在700-900億美元間起伏。 參、趨勢分析 針對上述針對美國近期合夥團體發展之歸納，本文提出下列看法： 一、稅制改變造成有限責任公司LLC數量成長 依據美國稅法規定，一般公司（Corporation）與合夥團體最大的差異在於，一般公司（Corporation）具備課稅主體地位，而公司在課稅後 尚須就股東個人所得再次課稅，形成雙重課稅（Double Taxation）。反之，合夥團體採單層課稅（Pass Through Taxation）方式[15]，多半情況下納稅價額較低。因此，有限合夥LP等相關合夥組織過去十分受到投資人喜愛。 相較下，有限責任公司（LLC）之定位究竟屬於一般公司法人（C corporation）或是合夥，在發展初期並不明確，而未受到投資者廣泛運用。但此情況在1996年改採「勾選原則」（Check The Box Rule）後有了改變。在勾選原則下，除權益得公開交易之企業必須以一般公司法人（C corporation）方式課稅外，容許非公司型組織（unincorporated entities）可以自由選擇稅制[16]。此稅制上的改變，使得有限責任公司LLC得排除雙重課稅的不利，而享有合夥團體單層課稅之優惠。本文推測，1996年起有限責任公司 LLC 在數量上大幅度的成長，應係與此有關。 二、有限合夥LP在金融投資相關行業的運用未受影響 從數據上看來，相較於有限責任公司LLC數量的大幅提升，有限合夥LP則未出現明顯的排擠效益。有限合夥LP數量持續維持在40萬家左右。且如前述所提，有限合夥LP擁有相當高的獲利能力 ( 高達1393億美元 ) ，而深入觀察可發現，當中包括創業投資等「其他金融投資活動」 (Other financial investment activities)[17]獲利高達716億美元[18]。顯見 有限合夥LP在金融投資相關產業仍具有關鍵重要性。 從本次美國所提出的稅收統計報告可以發現，毋論是有限合夥LP抑或是有限責任公司LLC之組織形態，在未來都將具有相當重要性。面對如此之發展，我國實應思考立法開放此等新型態商業組織之可能。因唯有商業組織多元化的發展，才有機會使更多投資者找到符合其個人需求之投資模式，將資金投入市場，進而促進資金的流通與經濟的發展。在面對全球化的今日，各國間無不為吸引資金進入，爭相採取不同開放手段的此刻，謹慎而適度地開放商業組織政策，將能為國家競爭力帶來深遠的助益。 [1]Nina Shumofsky & Lauren Lee, Partnership Returns, 2009 , Internal Revenue Service Statistics of Income Bulletin Fall 2011 Washington, D.C. 68 (2011). [2]此處合夥團體是指依據美國國內稅法 (Internal Revenue Code, IRC) Subchapter K納稅之企業。依據IRC規定，商業團體報稅時，需依據其組織性質不同，分別按Subchapter C、Subchapter S、Subchapter K進行報稅。原則上一般公司 (Corporation) 應依據Subchapter C申報；符合Subchapter S條件之公司 (Corporation) 則可依Subchapter S申報，亦即俗稱之S公司；至於其他非公司 (Corporation) 之企業，則可依據「勾選原則」（Check The Box Rule）選擇依Subchapter C 或 Subchapter K進行報稅，包括有限合夥、普通合夥、有限責任公司、有限責任合夥、有限責任有限合夥。其中有限責任合夥是指在普通合夥基礎下，使普通合夥人無需為其他合夥人不當或過失行為負責之組織；如是在有限合夥基礎下，賦予普通合夥人此有限責任範圍，則為有限責任有限合夥。 See Internal Revenue Code, 26 U.S.C. §§ 1-9834. (2012) [3]Nina Shumofsky & Lauren Lee ,supra note 1, at 84. [4]id., at 70. [5]id., at 72. [6]惟其金額卻由2008年約1782億美元，下降為1393億美元，Id., at 156-7. [7]Id., at 156-7. [8]Id., at 73. [9]Id., at 68. [10]Id., at 73. [11]Id., at 75. [12]Id., at 151. [13]Id., See Figure I, at 75. [14]至於以普通合夥為基礎所衍生的有限責任合夥，在數量上至2009年間僅達到117,660家，並未因普通合夥下降而大幅提升。See id ., at 157. [15]參見羅怡德，〈美國「有限合夥」之介紹與討論〉，《社經法制論叢》，第6期，頁193以下(1990)。 [16]Robert W. Hamilton著，齊東祥譯，《美國公司法（The Law of Corporations）》，法律出版社，第5版，頁26-27 (2007）。 [17]依據北美行業分類系統 (The North American Industry Classification System, NAICS) 定義，「其他金融投資活動」 (Other financial investment activities) 係指:1.除銀行、證券商、商業契約經銷商外，其他買賣金融契約之主體；2.除證券商、商業契約經紀人外，其他買賣金融契約之代理人或經理人；3.除證券商或商業契約經銷商外，提供其他投資服務，包括投資組合管理、投資諮詢、信託、保管服務等。available at http://www.census.gov/cgi-bin/sssd/naics/naicsrch?code=5239&search=2007%20NAICS%20Search (last visited 04/18,2012) [18]supra note 1, at 156.
合成資料（synthetic data）「合成資料」（synthetic data）的出現，是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料，或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下，透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式，讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用，透過這個方法，資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下，使合成資料所訓練出來的分類模型（classifiers）不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中，最熱門的研究為運用「生成對抗網路」（Generative Adversarial Network, GAN）形成合成資料（亦有其他生成合成資料之方法），生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」（generator）與辨識網路（discriminator）對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果，使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料，也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室（Defense Science and Technology Laboratory, DSTL）於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告，此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司（BAE Systems）的應用智慧實驗室（Applied Intelligence Labs, AI Labs）執行「後勤科技調查」（Logistics Technology Investigations, LTI）計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一，探討在隱私考量下（privacy-preserving）「合成資料」當今技術發展情形，並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出，資料的種類多元且面向廣泛，包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等，針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同，也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估；報告指出，目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法，建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。
英國資訊委員辦公室（ICO）發布沙盒執行過程中所觀察到的關鍵議題2019年9月英國資訊委員辦公室（Information Commissioner's Office, ICO）啟動沙盒計畫（ICO Sandbox）測試階段（beta phase），由ICO所選10個測試專案，透過解決當今社會問題，例如如何減少暴力犯罪、大學如何促進學生的心理健康、新技術如何改善醫療保健等，期能促進公眾利益。 各專案在滿足創新性和可行性前提下，同時也面臨著複雜的資料保護議題，因此ICO持續與各專案溝通，提供其應用現有個資保護指引之建議，如歐盟一般資料保護規則之資料保護影響評估指導文件（Guide to the GDPR - Data protection impact assessment）、資料保護自我評估工具包（Data protection self-assessment toolkit）等。自2019年3月底開始（受理申請）迄今，ICO沙盒執行過程中所觀察到的關鍵議題如下： 公部門資料應用效益：部份參與者正在克服與公部門進行歷史資料共享，或是如何整合應用大數據等。個人資料與新技術應用，必須與資料主體的權利和自由進行權衡。 同意：確保各方對於「同意」（Consent）之理解，以弭平差異，同時向公眾提供透明資訊。 新技術的挑戰：應用語音生物辨識（voice biometrics）、臉部辨識技術（facial recognition technology, FRT）等，需要在適當基礎上處理特殊類別資料。 資料分析（Data analytics）：以符合資料保護的方式進行資料分析，處理特殊類別資料的適法性，評估處理過程中的風險，並檢查可能用於資料分析的資料來源，確保符合目的之應用。 未來的6個月，ICO將持續與各專案合作，使其為有效的解決方案，為公眾提供創新合規之產品與服務，並成為未來結合資料保護和創新應用之規劃藍圖，以奠定隱私保護的基石。
從「數位休閒娛樂產業」之法制需求談我國娛樂業法制規範之可能性