歐盟研究：應重視改善基因改造產品管理規範的區域性差異
基因改造作物的商業化普遍在各地受到管理規範，如今全球即將步入上市階段的基因改造作物與日俱增，相反地在歐洲地區相關核准作業程序卻遲滯緩慢。這主要起因於各國家地區對於基因改造產品所採取管理方式與法律規範各有不同，相關產品的安全評估標準及法律審查程序也有所差異，因此目前基因改造作物產品雖然在同一時間內申請上市核准，之後仍難以取得全球各國家地區之核准。
今(2009)年7月，歐盟所屬之研究單位Joint Research Centre(JRC)指出基因改造作物產品的非同期性核准(asynchronous approval)將為全球農業市場交易帶來相關一連串的問題。根據JRC研究，某些國家地區如歐盟，採取全面禁止基因改造作物(“zero-tolerance policy”)，立法禁止核准基因改造作物以進口商品之名義輸入，即便某些基因改造作物已在本國境內允許種植並且將其歸類為安全，但任何含有上述微量基因改造作物成分之農產品，也同樣遭歐盟禁止輸入，歐盟全面禁止基因改造作物產品之作法形同架設了一道產品交易的禁令。以過往經驗為例，因歐盟全面禁止基因改造作物之管理方式，已導致產品無法輸入，大幅影響該地區的動物飼料。
隨著全球基因改造作物種植面積及商業使用量增加的發展趨勢，未來恐將難以在全球市場中取得毫無添加基因改造作物的產品，尤其當這些基因改造作物是允許在其他國家境內種植，但卻未獲歐盟批准者。因此，相對於未添加基因改造作物產品之價格將因此上揚，而仰賴動物飼料進口輸入的歐盟則應多加關切此事。
為能降低含有微量基因改造作物商品所帶來的衝擊，JRC歸納「全球基因改造作物商業化流程研討會」中專家學者之意見，建議歐盟宜再次考量全面禁止政策之必要，或改以容許低含量基因改造作物產品之上市標準予以取代；其他建議則包括簡化核准程序，設立各國互相認可的基因改造作物風險評估方法，以及彈性落實國際食品標準委員會相關之規定，以期能減少日後基因改造作物產品非同期性核准之影響。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
經濟部於去（2005）年12月20日正式舉行「全球首批」奈米標章的授證儀式，本次獲得授證廠商共有6家，分別為：和隆興業股份有限公司（奈米級光觸媒抗菌陶瓷面磚）、冠軍建材股份有限公司（奈米級光觸媒抗菌陶瓷面磚）、尚志精密化學股份有限公司（奈米級光觸媒脫臭塗料）、新美華造漆廠股份有限公司（奈米級光觸媒脫臭塗料）、中國電器股份有限公司（奈米級光觸媒抗菌燈管）、台灣日光燈股份有限公司（奈米級光觸媒抗菌燈管），由於國外尚無奈米產品認證制度，這是國內也是全球首批獲證的奈米產品。 經濟部工業局有鑒於市面上奈米產品真偽莫辨，於九十三年特別委託工業技術研究院推動「奈米產品驗證體系」，目的在保護消費者權益、建立消費者的正確認知，並鼓勵優良廠商永續經營進而提升我國奈米產品之國際競爭力。目前奈米標章開放申請項目訂定的原則，是以該項產品在國內是否有市售商品、製造商及具能力的測試機構與相關之技術專家，以及國內外是否有測試方法可參考為前提，而基於安全性考量，有關健康、環境風險者，目前暫不開放，但對於尚未開放項目，可由廠商自行提出申請。
歐盟宣部推動「展望2020」計劃歐盟在2013年12月3號正式通過「展望2020」(Horizon 2020)計劃，將在未來7年(2014-2020)之間，在10大領域投入770億歐元發展「尖端科學」(Excellent science)、「領導性工業」(Industrial leadership)與「社會挑戰」(Societal challenges)三大項目，以此承繼歐盟第七期科技研發計畫架構(7th research Framework Programme,FP7)所建立的基石。目前，歐盟在三大項目中，在今(2014)年發展項目分別是： 1.「尖端科學」：歐洲理事會將編列30億歐元，資助頂尖的科學家從事相關研究。此外，歐盟亦將透過獎學金的方式，鼓勵優秀的年輕研究者。 2. 「領導性工業」：透過18億的預算資助歐盟在產業領先的項目，包括是通訊技術、奈密、機器人等產業。 3.「社會挑戰」：歐盟將透過28億元解決2020年可能遇到的七個社會挑戰，例如是衛生、農業、海洋、生物科技、能源、交通、氣候行動、環境、與資源利用等領域。 在各大項目當中，因資通訊(ICT)產業占整體經濟4.8%外、且資通訊的研發設計(Research and Development) 又佔企業整體營收約25%。因此，促使歐盟在「展望2020」在ICT領域發展預算編列，高於歐盟FP746%，藉此加速資通訊技術、知識之革新與發展。至於，今(2014)年ICT在「領導性工業」發展項目中，將朝向以下6點發展： 1.下世代零組件與系統(A new generation of components and system)。 2.先進的計算(Advanced Computing)。 3.未來網際網路(Future Internet) 4.內容技術與資訊管理(Content technologies and information management)。 5.機器人(Robotics) 6.微型、奈米科技、與光電(Micro- and nano-electronic technologies, Photonics)。 綜觀上述六點，除了機器人、微型、奈米科技之新穎性，格外受人注目外，在「未來網際網路」與「內容技術與資訊管理」，亦須值得持續追蹤。在「未來的網際網路」發展上，歐盟將「智慧網路與新穎網路體系」(Smart Networks and novel Internet Architectures)、「先近雲端基礎建設與服務」(Advanced Cloud Infrastructures and Services )與「智慧光學與無線網路技術」(Smart optical and wireless network technologies)列為發展方向。 在「內容技術與資訊管理」上，巨量資料的研究(Big data-research)與創新與社群行銷的整合(Big data Innovation and take-up)，則是歐盟未來1年發展項目之一。我國從2010年推動「數位匯流發展方案」(2010-2015年)，其中如何促進新興媒體的發展與增加網路間競爭，一直為我國發展重點。因此，我國除了可透過歐盟所推動的「展望2020」為參考，從中思索是否具有政策盲點外，亦可成為2015年後科技政策進行先導計畫。
何謂芬蘭「SHOKs」？2006年芬蘭研究創新委員會在其創新政策倡議中指出，為結合產學研就重大發展領域進行長期合作，加速該國公私合作投入創新過程 Public-Private Partnerships (PPP)，故以非營利性有限公司型態成立科學技術創新策略中心（Strategic Centres for Science, Technology and Innovation, SHOKs）。 SHOKs的計畫經費主要由芬蘭技術處（Tekes）提供補助，惟政府補助比例上限：最高上限75%，必要時Tekes可減少補助以符合上述比例。2008年到2014年用於補助研究計畫金額總和為5.45億歐元。 SHOKs科研計畫成果智財權歸屬及運用規定概述如下： 一、既有智慧財產權歸屬及運用： 1.參與者共同執行研究計畫不影響其既有智慧財產權之歸屬。 2.參與者之既有智慧財產權，若屬其他共同參與者執行計畫有必要者，應依無償或FRAND原則對其他共同執行研究計畫之參與者進行授權。 3.與執行計畫目的無關之既有智慧財產權使用，應另行協商授權事宜。 二、計畫成果智慧財產權歸屬： 1.歸屬於產出成果之一方，但如成果是多方參與者共同產出，原則上共有，但可另約定僅歸屬一方。 2.非SHOKs股東對研發成果產出有重大貢獻者，該研發成果亦可歸屬於該非SHOKs股東。 三、計畫成果智慧財產權之運用： 1.參與者為研究機構者，應向欲運用其研發成果之企業參與者進行移轉或授權時，收取相當於市場價格的補償金。 2.研究計畫參與者得無償取得相同及全球範圍之成果使用權，但除研究機構外不得再授權。
英國發布人工智慧網路資安實務守則英國政府於2025年1月31日發布「人工智慧網路資安實務守則」（Code of Practice for the Cyber Security of AI，以下簡稱「實務守則」），目的是提供人工智慧（AI）系統的網路資安指引。該實務守則為英國參考國際上主要標準、規範後所訂定之自願性指引，以期降低人工智慧所面臨的網路資安風險，並促使人工智慧系統開發者與供應商落實基本的資安措施，以確保人工智慧系統的安性和可靠性。 由於人工智慧系統在功能與運作模式上與傳統網路架構及軟體有明顯的不同，因此產生新的資安風險，主要包含以下： 1. 資料投毒（Data Poisoning）：在AI系統的訓練資料中蓄意加入有害或錯誤的資料，影響模型訓練結果，導致人工智慧系統產出錯誤推論或決策。 2. 模型混淆（Model Obfuscation）：攻擊者有意識地隱藏或掩飾AI模型的內部運作特徵與行為，以增加系統漏洞、引發混亂或防礙資安管理，可能導致AI系統的安全性與穩定性受損。 3. 輸入間接指令（Indirect Prompt Injection）：藉由輸入經精心設計的指令，使人工智慧系統的產出未預期、錯誤或是有害的結果。 為了提升實務守則可操作性，實務守則涵蓋了人工智慧生命週期的各階段，並針對相關角色提出指導。角色界定如下： 1. 人工智慧系統開發者（Developers）：負責設計和建立人工智慧系統的個人或組織。 2. 人工智慧系統供應鏈（Supply chain）：涵蓋人工智慧系統開發、部署、營運過程中的的所有相關個人和組織。 實務守則希望上述角色能夠參考以下資安原則，以確保人工智慧系統的安全性與可靠性： 1. 風險評估（Risk Assessment）：識別、分析和減輕人工智慧系統安全性或功能的潛在威脅的過程。 2. 資料管理（Data management）：確保AI系統整個資料生命週期中的資料安全及有效利用，並採取完善管理措施。 3. 模型安全（Model Security）：在模型訓練、部署和使用階段，均應符合當時的技術安全標準。 4. 供應鏈安全（Supply chain security）：確保AI系統供應鏈中所有利益相關方落實適當的安全措施。 「人工智慧網路資安實務守則」藉由清晰且全面的指導方針，期望各角色能有效落實AI系統安全管控，促進人工智慧技術在網路環境中的安全性與穩健發展。