談美國GMO管理規範之修法趨勢－從「全有全無」到「多階分級」許可管理之制度轉換
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國哥倫比亞特區聯邦地方法院於今（2010）年8月23日作出暫時禁制令（preliminary injunction）的裁定，要求聯邦政府不得資助胚胎幹細胞（embryonic stem cell）之研究。本案是源自於2009年歐巴馬總統以行政命令（Executive Order 13505號）將小布希政府時代對胚胎幹細胞研究之限制予以放寬，讓科學家使用民間經費所製造之胚胎幹細胞株進行研究時，可申請聯邦經費的支持，美國國家衛生研究院隨後並提出人類幹細胞研究指導方針。 不過，對於此項新政策，部分保守團體及宗教團體也紛紛表示不滿，並進而支持成體幹細胞（adult stem cell）研究者James Sherley在內的原告，以衛生部違反聯邦法規，並且影響其申請經費為由，向法院提出訴訟。本案承審法官Royce Lamberth認為，1996年國會通過「Dickey-Wicker修正案」已禁止以聯邦經費資助毀壞人類胚胎的所有研究活動，而胚胎幹細胞研究必然伴隨著人類胚胎的毀壞，因此本案有違反Dickey-Wicker修正案之虞。在原告具有聲請暫時禁制令的要件下，包括勝訴可能性、無法彌補之損害、利害權衡以及公共利益等，裁定發出暫時禁制令。 這項裁定震撼了美國行政部門及科學界，過往對於Dickey-Wicker修正案，自柯林頓政府以降，行政部門均理解為聯邦政府不得資助毀壞人類胚胎之研究，但對於使用民間經費所製造之胚胎幹細胞株，則不在此限。因此本案法官之看法實已挑戰行政部門十多年來之共識，本案後續將如何判決，以及是否將促使行政部門提出法律修正案直接規範，將是後續觀察重點。
行政院審查通過「食品衛生管理法」及「健康食品管理法」修正草案「食品衛生管理法」及「健康食品管理法」修正草案已於94年11月30日經行政院第2968次院會審查通過，將於近期進一步送立法院審議。未來只要有食品遭檢出含有害人體健康的物質，或標示不清，都一律得先下架禁賣並封存。而食品廣告誇大不實或宣稱具有療效部分，也在這次修法中加重其相關罰則。 本次修法重點為： 一、廣告管理：延長傳播業者保存委託刊播廣告者資料之期間，由原本2個月修正為6個月（食品衛生管理法修正條文第十九條、健康食品管理法修正條文第十五條）。 二、提高罰鍰額度： １．加重宣稱療效健康食品業者之行政處分，提高其罰鍰額度，由原本6萬元以上30萬元以下，修正為20萬元以上100萬元以下，並規定一年內再違反者，得廢止其營業或工廠登記證照。（健康食品管理法修正條文第二十四條） ２．對於影響民眾飲食衛生安全較鉅之違法情節，提高罰鍰額度，將部分原本3萬元以上15萬元以下或4萬元以上20萬元以下，提高為6萬元以上30萬元以下（食品衛生管理法修正條文第三十一條及第三十三條）。 三、違規業者加重行政處分：違規標示產品 除應通知限期回收改正，進一步明定於改正前不得繼續販賣（食品衛生管理法修正條文第二十九條）。 四、擴大地方主管機關得命暫停作業並將物品封存之範疇（食品衛生管理法修正條文第二十四條）。
內政部、經濟部發佈「新建建築物節約能源設計標準」，自七月一日施行 日本發布《首席AI長指引》與《實務手冊》，強化資料來源可溯，引導企業將AI風險納入資料治理框架2026年3月1日，日本人工智慧（AI）安全研究所（Japan AI Safety Institute, J-AISI）發布《首席AI長指引 1.00版》（Chief AI Officer Guidebook (Version 1.00)，下稱指引）與《首席AI長設置與AI治理實施實務手冊 1.00版》（Practical Manual for Establishing a Chief AI Officer and Implementing AI Governance (Version 1.00)，下稱實務手冊）。兩份文件旨於促進AI時代下的永續企業經營（sustainable business operations），提升產品與服務品質、建立客戶與使用者的信任。 一、指引與實務手冊概覽 指引內容包含設立「首席AI長」（Chief AI Officer, CAIO）職位之目的、職責。實務手冊內容則進一步指出一種組織模式，其中首席AI長為獨立的高階主管，直接向執行長匯報，並在首席AI長下設立AI治理辦公室，以及建議設立一個「跨部門AI指導委員會（Company-wide AI Steering Committee）」，成員包括首席AI長、首席資料長、首席資訊長、首席技術官、首席資訊安全官、法律合規部門、資料保護官、人力資源部門以及關鍵業務部門。各業務部門與系統所有者應依照既有標準運作，並向人工智慧治理辦公室和資料治理組織提供必要資訊。 二、將AI特定風險納入資料治理框架：降低幻覺與偏見之具體作法 在AI系統的生命週期中，資料品質影響決定模型效能、可解釋應與透明度。 首席AI長的職責為整合AI、資料與技術策略，於確保企業信任與風險管理之基礎下，驅動企業創新與數位轉型，並最大程度提升企業價值。因此，首席AI長應與首席資料長、法務部門協調，規範資料的生命週期、設定品質指標（Quality Metrics），並嚴格核實第三方素材授權（licenses for third-party materials）。 以下介紹文件建議之AI資料生命週期（資料蒐集）之管理作法： （一）區分資料用途：針對每個使用案例與模型，區分（1）AI模型訓練用資料；（2）AI訓練完成後，用於驗證與評測模型產出品質的評估資料（evaluation data），此類資料不參與模型的優化調整，僅客觀確認模型的準確度；（3）於AI模型運行過程中，使用者輸入的資料（data entered during inference），包含提示詞、上傳的文件及系統日誌（Logs）。 （二）資料分類：企業應依資料機敏程度進行分類，如機密、個資、內部及公開資訊等分類，以便加以定義資料之蒐集方式、儲存方式、資料遮罩要求（masking requirement，包含去識別化），以及控管資料傳輸至外部AI服務之權限。 （三）落實可追溯性與透明度文件：應透過實務手冊18.3之資料表（Datasheets）進行標準化記錄，包含 1. 基本資訊，如資料及名稱與版本；資料所有者；資料建立日期、最後更新日期等。 2. 目的與使用範圍，如資料集的用於訓練、評估、優化等；資料使用範圍限內部，或可對外提供等。 3. 組成與範圍，如記錄資料筆數與特徵概況；目標期間、區域與族群，如年齡、產業；資料格式，如文字/影像/音訊等。 4. 資料來源與蒐集方法，包含資料來源（內部系統、客戶提供的資料、公開資料、供應商提供的資料等）；資料蒐集方法（日誌、調查、網路爬蟲等）；是否取得資料主體同意等。 5. 資料品質與預處理（preprocessing），包含：紀錄去識別化等資料轉換流程；規範資料標記之品質管理機制。 6. 代表性與偏見，如列出AI預期使用情境與目標客群的一致性；特定性別、年齡、地區是否存在代表性不足的偏差等。 7. 隱私與法源依據，如資料是否包含個人資料或敏感資訊；資料處理之法律依據，如資料主體同意、契約等；採取之隱私保護措施，如去識別化等。 8. 授權、權利與資料反覆使用之條件：使用條件，如授權條款、是否允許商業使用等。 9. 安全性與存取控制：儲存位置，如資料中心、雲端或本地以及是否加密；資料之存取權限，如控管檢視、編輯、匯出等權限。 10. 資料保存與銷毀：記錄訓練資料、評估資料、輸入資料等不同類型資料之儲存期限，並規定如儲存期限過後，需以不可回復之方式銷毀資料，或必要時，應匿名後歸檔等規定。 三、接軌國內實務：企業可參考EDGS規範健全AI風險管理需求 面對AI資料生命週期管理，建議我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》。EDGS同樣強調數位資料歷程管理，從資料生成、保護到維護的管理流程，有效強化資料的完整性。透過導入EDGS，企業不僅能提升內部創新、數位轉型，更能在面對AI糾紛時，提供歷程紀錄，從源頭端落實首席AI長所要求的循證治理目標。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）