歐盟執委會於所公告之電子電機廢棄物回收法令檢視報告(Review of an EU Directive on Recycling Waste Electrical and Electronic Equipment)中建議,對於產品製造商之回收目標規範標準,應從現行概括固定值:每年人均4kg(4kg/capita per year)回收目標,改為變動式比例值:以現行市場商品平均量之65%,作為規範目標並且,由於法令規範課予產品製造商強制回收責任,市場實務上,也出現了產品製造商為了達到WEEE要求規範目標值,轉而向民間回收業者收購「回收憑證(Recycling Certificates)」,並且,因為供需失衡問題,造成回收業者隨意喊價的情形,也多所見聞。
而歐盟執委會為進一步落實環境保護政策,還是打算維持原案,提議對於WEEE規範內容進行檢討修改,並建議各會員國於國內法令增加誘因及鼓勵措施,導引協助產品製造商擴大回收體系、檢視改善回收管理系統,而更具能力對於提高目標規範,能夠落實遵循之。歐盟執委會此項法令修改提議,是否得以真正落實未來立法中,值得再加以觀察。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
國際油價持續飆漲,如何找到替代能源,已成為生技發展的一項重要課題,財團法人生物技術開發中心過去兩年密集和美國德拉瓦州的 Fraunhofer 分子生物科技中心( Fraunhofer USA Ins.- Center for MolecularBiotechnology )技術合作,以微生物發展工業酵素,可取代乙二醇( EG )做為塑膠材料,這項合作已吸引台塑及中油的高度興趣。 生技中心自去年起與美國 Fraunhofer 衍生公司 Athenabio 合作,投入二十萬美元發展工業酵素,以微生物來取代化工製程,開發出一三丙二醇。這項化工原料在西方已被視為取代乙二醇,扮演「生化煉油廠」的典型產品,結合對苯二甲酸( TPA )後,可做為保特瓶等塑膠容器。 除了工業酵素外,生技中心也與美國 Fraunhofer 分支機構分子生物科技中心簽署合作協議,計劃未來兩年內,以植物根部來生產流感疫苗,而以植物來生產流感疫苗的技術,其收成期僅需二至三周,每公斤的植物根部可生產的疫苗約○.二至○.五毫升,同時可省下四億美元投資額的生物發酵槽。此項利用植物扮演製藥廠的構想,該中心算是這項領域的技術領先者,以相同的技術所生產之炭疽疫苗,已獲美國食品藥物管理局( FDA )核准進入臨床( IND ),將進行一期臨床試驗。
幹細胞研究 麻州亮綠燈美國麻薩諸賽州州長 Mitt Rom-ney 在五月二十七日否決一項允許在麻州擴大胚胎幹細胞試驗研究法案。州長支持使用成年人的幹細胞或從治療不孕症診所剩餘冷凍胚胎提取細胞的研究,但他呼籲州議員禁止複製,因為提取幹細胞會摧毀胚胎。他說,這相當於創造人類生命只是為了摧毀它,在道德上不具有合理性。此外,他還呼籲州議員在法案中增設一項條款,規定懷孕那一刻即為生命開始,禁止為了其他研究製造胚胎,並限制給捐獻卵子婦女的補償,但州議會拒絕他了的所有這些要求。該州參眾兩會在同月三十一日以壓倒性的票數,推翻州長先前在二十七日所為之否決,並使該法案立即生效。 根據舊州法,若麻州科學家想進行胚胎幹細胞研究,必須獲得地區檢察官批准。新法實施後,科學家不需等待地區檢察官同意後才能進行研究,但州衛生廳將有權管制過程。除此之外,這項新法和聯邦法一樣,禁止複製嬰兒。 美國各州對幹細胞研究的態度迥異,甚至可以說處於分裂狀態。有七個州禁止任何複製研究,十一個州禁止幹細胞研究。但是,加州在二○○四年率先透過法案支持胚胎幹細胞研究,還計劃在十年內從州預算中撥款三十億美元資助這項研究。麻州緊隨其後。紐約、康涅狄格、賓州等也準備放寬對幹細胞研究的限制。 支持胚胎幹細胞研究者紛紛希望,麻州能成為治療脊椎受傷和糖尿病、柏金森氏症等疾病的科學先進研究中心。
金融穩定委員會報告指出金融領域採用AI之模型、資料品質與治理風險.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。
資通安全法律案例宣導彙編 第2輯