歐盟食品安全局(European Food Safety Authority, EFSA)於2009年5月29日發布歐盟第450/2009號規則(Regulation EC No. 450/2009),內容為評估與食品接觸的包裝容器之「活性材料」(active material)或「智慧型材料」(intelligence material),其活性與智慧型功能物質之使用安全性。此號規則規定了進行活性或智慧型材料物質的安全評估相關的行政管理,及申請所需提出的科技數據與資訊內容。
歐盟第450/2009號規則是一項落實第1935/2004號規則中,有關食品安全的具體規則。第450/2009號規則要求食品容器中的「活性材料」與「智慧型材料」,必須經過EFSA的安全評估測試。
歐盟於2004年10月通過第1935/2004號規則(Regulation EC No. 1935/2004),首次公佈活性材料與智慧型材料的定義。「活性材料」係指為增加食物保存期限或維持及改善情況,食品容器材料會自動釋放某些物質在食品中以延長期限。「智慧型材料」則指能顯示食物狀況或在包裝上顯示出周圍環境狀態,例如在食品包裝上,結合溫度顯示材料,指出裝運過程中的溫度狀態。
而第450/2009號規則,則是進一步落實規範。在安全評估測試中,EFSA對於申請者提出的容器材料物質,進行風險測試後,將給予申請者得以使用的物質清單。若有食品容器材料的物質經測試後發現,其活性或智慧型功能的物質,與食品容器材料中的其他物質產生交互作用,EFSA可能將限制使用此類物質於食物容器材料中,以確保容器材料之安全性。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告,探討人工智慧(Artificial Intelligence, AI)在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響,分析相關風險並提出建議。 報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處,但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性(Vulnerability),進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括:「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」,以及「模型風險、資料品質和治理」。 在模型風險、資料品質與治理中,廣泛應用AI可能導致模型風險上升,因某些模型難以驗證、監控及修正,且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外,在大型語言模型(Large Language Model, LLM),大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性,使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型(Pre-trained Model)中,金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉,進一步增加管理難度。 若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源,模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰,包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。 報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測,評估現行金融政策框架是否充分,並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形,並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外,主管機關可考慮利用監督科技(SupTech)及監管科技(RegTech)等AI驅動工具強化監管效能,以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。
OECD 發布2015年科學、科技與產業計分板,建議各國政府應增加對於創新研發之投資於2015年10月19日,經濟合作與發展組織(OECD)發布最新2015年OECD科學、科技與產業計分板(OECD Science, Technology and Industry Scoreboard 2015),此份報告指出,各國政府應增加對於創新研發的投資,以發展工業、醫療、資通訊產業的新領域科技,也將為氣候變化等全球性挑戰提供急需的解決措施。該報告數據顯示,美國、日本和韓國在新一代突破性科技方面具領先地位,即智慧製造材料、健康、資通訊技術這些有潛力改變現有進程的領域,尤其是韓國,最近在這些領域獲得了重大進展。自2000年以來,韓國的公共研發支出增加二倍之多,2014年GDP佔比達1.2%。反觀,許多發達經濟體的公共研發支出卻停滯不前,2014年OECD經濟體公共研發GDP佔比平均水平低於0.7%。 於2010-12年間,在智慧製造材料、健康和新一代資通訊技術領域,在歐洲和美國申請專利家族(patent families)中,美國、日本和韓國共佔到65%以上,接著是德國、法國與中國。2005-07年,韓國在這三個領域的專利家族申請數表現出最為強勁。在資通訊技術領域,韓國正致力於推動智慧聯網技術,歐盟是量子計算,中國則是巨量資料。於2013年OECD國家總研發支出實際增長了2.7%,達1.1萬億美元,但其GDP佔比與2012年相同,為2.4%。這一增長主要來自企業研發投入,而政府研發投入受到了預算合併等措施的影響。創新不止依靠研發上的投入,也依靠互補性資產,如軟體、設計和人力資本,即知識資本(knowledge-based capital, KBC)。知識資本投入已證實可抵抗經濟危機的衝擊,且2013年的數據表明各個經濟行業都增加了對知識資本的投入。但自2010年以來,許多發達國家政府資助或實施的研發減少或停滯不前。OECD警示,研發支出的減少對許多發達經濟體科技研發系統的穩定產生了威脅。鑑於OECD國家70%的研發來自企業部門,也傾向於關注特定應用程序的開發,從而改進先前的OECD計分版本,此份報告強調政府有必要保持對更具開放性的“基礎研究”的投入,始能激發與一些潛在用戶相關的新發現與新發明。
美國新一代公共安全無線寬頻的應用公共安全和國土安全局(PSHSB)局長傑米.巴尼特(Jamie Barnett)於2011年3月16日與美國聯邦通訊傳播委員會(Federal Communication Commission)分別先後宣示將更近一步加強國家寬頻計畫(The National Broadband Plan)中寬頻通訊科技在公共安全層面的應用。其具體落實在成立國家級的緊急反應互動中心(The Emergency Response Interoperability Center, ERIC)。該中心利用700 MHz頻段成立全國性的公眾安全無線網絡。 促進公共安全無線寬頻通訊的使用,是公共安全和國土安全局最主要的任務。透過建立互動式公共安全寬頻無線技術的操作框架,使警察、消防及緊急醫療人員可使用到最先進的數位式寬頻通訊技術。配備可在任何時間、地點即時傳輸資訊的薄型智慧電話,替代傳統上所使用的對講機。 其次為發展下一代的911通報網絡。目前大約70%的911通話來自手機,可是大多數的911電話通報中心,並沒有配備可接收目前主流行動通訊使用者所傳送的簡訊、電子郵件、視訊或照片的設備。新一代的查詢通知系統(Notice of Inquiry,NOI)可取代傳統的電話,使公眾透過先進的通訊科技獲得緊急救助。雖然精確定位裝置並不在整個系統之中,但通過行動通訊業者所提供的數據,仍可定位需救助者的方位。 美國將寬頻通訊科技落實在公共安全層面的應用,將有助於其提升整體緊急救護的效率。
美國推動產業巨量資料(Big Data)新型應用分析--SunShot子計畫近年來,巨量資料(Big Data)狂潮來襲,各產業競相採用此種新型態模式,將充斥各領域之資料量,加以深度分析及集合、比對,篩選具價值性之各項資料。以美國為例,於2011年2月份正式啟動SunShot計畫,期透過聯邦政府的資源,加強推動不同領域之巨量資料分析,有利各領域之政府資源重整運用,以期使推動計畫更經濟效率且具競爭力。並且,美國政府更於2013年1月30日,宣布將挹資900萬元資助7項科專計畫,補助對象分別為: (1) SRI International; (2) 麻省理工學院(MIT); (3)北卡羅萊納大學 (Charlotte校區); (4) Sandia 國家實驗室;(5) 國家再生能源實驗室;(6) 耶魯大學;(7) 德州大學奧斯汀分校,加強各領域推動及整合。 此項「巨量資料」參與計畫之研究團隊將與公私營金融機構(financial institutions)、事業單位(utilities)及州層級之行政機關(agencies)展開合作(partnership),運用統計和電腦工具(statistical and computational tools),解決產業面之難題(challenges);同時,其將運用發展出之模型(Models),測試分散全美不同地區領航計畫(pilot projects)創新研發之影響和規模。計畫中,美國政府亦將以200萬元的預算,分析數十年來的科學報告、專利、成本、生產等資料,期能拼湊出相關產業之全貌,加速發掘科技突破之方法並有效降低成本。以德州(Texas)為例,奧斯汀分校(UT Austin)研究團隊乃與六個不同事業單位(utilities)進行合作,研析經營所蒐集之資料(datasets),以有效了解消費者的需求,提升太陽能未來安裝和聯結(installation and interconnection)之效率。 時值全球鼓勵產業轉型及資源整合,作為世界先進國家的美國,善用聯邦政府和高等學術研究機構之資源,進行整體產業之資料分析,殊值我國借鏡參考。