在英國種植基因改造作物可能無法可管
英國衛報（ The Guardian ）指出，英國對種植基因改造作物之管制規範存在著漏洞。 1998 年歐盟曾經允許一批基因該造玉米在歐盟境內種植，將之列入歐盟的一般性種子目錄（ the EU common catalogue of seeds ），該玉米由孟山都生技公司所研發，被稱為 MON 810 ；當時基因改造作物尚未受到大眾的注意，更未引起各國政府對基因改造作物的反省。對此，英國的環境食品農業事務部（ Department for Environment, Food and Rural Affairs, Defra ）指出對於這批歐盟所允許的基因改造作物，目前並沒有任何的規範可阻止其進口到英國境內，贊成或熱衷種植基因改造作物的人士，也可在不需通知主管機關或鄰近土地之所有人的情況下，合法種植自己希望的基因改造作物。農民只需在銷售或生產此種玉米時，遵守歐盟所頒佈之基因改造溯源與標示相關規則即可。對此，目前英國的環保團體與農民關心的焦點在於，英國目前並沒有區隔基因改造作物與非基因改造作物，及非基因改造作物受到污染時，計算賠償金範圍及數額等之規定，並呼籲英國政府重視此問題。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
劉憶成
法律研究員 編譯整理
http://www.guardian.co.uk/gmdebate/Story/0,2763,1544733,00.html (2005/8/11)
歐盟有毒物質禁用指令（ RoHS ）已自今年 7 月起上路，國際間陸續有其他國家跟進：目前為止，美國約有半數的州已通過相關法令，加州從明年起亦將開始實施；至於亞洲的日本已與歐盟同步實施、韓國將於明年 7 月上路；澳洲草案也已經出爐，至於實施日期則未定。 為與國際接軌，環保署也正積極推動國內版 RoHS ，目前法案名稱尚未確定，不過內容將會與國際接軌，除限制電子電機等產品，不得含有鉛、汞、鎘、六價鉻、聚溴聯苯和聚溴二苯醚等六種有毒化學物質或限制其比率外，檢驗標準亦將比照歐盟，採用事後市場管理機制，亦即先放行產品進口，並採事後抽測方式檢驗，因為採事前市場管理，將造成貿易障礙，實施檢驗亦有困難。至於罰責方面則仍須商榷，環保署表示目前我國要先合併「廢棄物清理法」與「資源回收再利用法」的法源，預定在年底前召開公聽會並送行政院審查，最快也要等明年立法院第一會期通過後才會實施。
日本發布《資料品質管理指引》，強調歷程存證與溯源，建構可信任AI透明度2025年12月，日本人工智慧安全研究所（AI Safety Institute，下稱AISI）與日本獨立行政法人情報處理推進機構（Information-technology Promotion Agency Japan，下稱IPA）共同發布《資料品質管理指引》（Data Quality Management Guidebook）。此指引旨於協助組織落實資料品質管理，以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進，垃圾出（Garbage in, Garbage out）」的難題，資料品質將直接影響AI的產出。因此，為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性，《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料，以資料生命週期分為8個階段，並特別強調透過資料溯源，方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段：組織高層應界定資料蒐集與利用之目的，並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段：此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料，應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料，並明確記錄後設資料（Metadata）。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊，包含資料的創建、轉檔（transformation）、傳輸及使用情況。因此，需要記錄資料的創建者、修改者或使用者，以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度，確保訓練資料進入AI系統時，即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段：重點在於AI標註（Labeling）品質管理，標註若不一致，將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理，即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容，並持續補充後設資料。此外，可添加浮水印（Watermarking）以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段（Data Processing）：建立即時監控及異常通報機制，以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段：導入RAG（檢索增強生成）技術，檢索更多具參考性的資料來源，以提升AI系統之可靠性，並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段（Evaluation of Output）：為確保產出內容準確，建議使用政府公開資料等具權威性資料來源（Authoritative Source of Truth, ASOT）作為評估資料集，搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性（Currentness），避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段（Deliver the Result）：向使用者提供機器可讀的格式與後設資料，以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據，增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段（Decommissioning）：當資料過時，應明確標示停止使用，若採取刪除，應留存刪除紀錄，確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調，完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎，有助組織確認內容準確性、決策歷程透明，方能最大化AI所帶來的價值。而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）》，同樣強調從源頭開始保護資料，歷程存證與溯源為關鍵，有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 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）
美國國土安全部發布「2024人工智慧路線圖」，確保AI安全開發與部署美國國土安全部（Department of Homeland Security, DHS）於2024年3月17日發布「2024人工智慧路線圖」（2024 Artificial Intelligence Roadmap）（下稱AI路線圖），設立三大目標，將偕同旗下機關與產官學研各界合作，確保AI的安全開發與部署，保護國家關鍵基礎設施安全，以強化國家安全。 美國拜登總統於2023年10月30日簽署的第14110號總統行政命令《安全可靠且值得信賴的人工智慧開發暨使用》（Executive Order on the Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of Artificial Intelligence）（下稱AI總統行命令），要求DHS應管理使用於關鍵基礎設施與資通安全的AI、制定全球AI標準並推廣、降低利用AI造成具有大規模殺傷力武器攻擊之風險、保護AI智慧財產權、以及吸引AI領域人才，以促使、加強AI開發與部署等事項。為踐行上述事項，DHS制定AI路線圖，其三大目標如下： （1） 負責任的使用AI以推進國安任務（Responsibly Leverage AI to Advance Homeland Security Mission）：透過建置AI基礎建設、建立AI系統測試與評估（Testing and Evaluation, T&E）、推動AI人才培育計畫等行動措施，帶領主管機關負責任的使用AI，以保護國家安全及避免AI對關鍵基礎設施的風險，確保AI於使用過程中係尊重個人隱私、保護公民權利與自由。 （2） 促進AI安全與資安（Promote Nationwide AI Safety and Security）：利用AI技術改善與預防關鍵基礎設施之安全與資安風險、制定關鍵基礎設施之AI使用指引、以及成立AI安全與資安委員會（AI Safety and Security Board, AISSB），彙集產官學研各界專家意見。 （3） 透過擴大AI國際合作來引領AI發展（Continue to Lead in AI Through Strong, Cohesive Partnerships）：將透過與產官學研各界合作，擴大AI的國際合作，並持續與公眾進行意見交流與分享，推廣AI政策或相關行動措施；DHS亦將持續與參眾議院及其他主管機關匯報AI相關之工作進度與未來規劃，以提升部門AI的透明度，並建立公眾對AI的信任。
歐盟發布《歐洲資料治理規則》草案歐盟執委會於2020年11月25日公布「歐洲資料治理規則」（Proposal for a Regulation on European data governance (Data Governance Act)）草案。本立法草案係延續同年2月發布「歐洲資料戰略」（European data strategy）所提出之立法規劃，針對該戰略所揭示的資料治理政策願景，於制度面予以明文化。而本草案亦為該戰略發布後，首次提出的具體性措施。其制定的主要目的，在於透過強化資料中介機構（data intermediaries）的公信力、以及優化歐盟整體的資料共享機制，來提升資料的可取得性（availability）。 依草案條文內容，其主要立法面向如下： （1）界定本法的立法目的，在於規範歐盟內部再利用公部門所持有之特定類型資料的條件，確立資料共享服務的通報與監督框架，並針對基於利他（altruistic）目的蒐集處理資料之實體（entities），建構自願註冊的制度；另一方面則進行本法的名詞定義。 （2）公部門資料再利用機制：整體性規範由公部門所持有、但涉及商業機密、智慧財產權、個資等之資料再利用的一致性標準。其以保護既有的營業秘密、個資、智財權等為前提，確立該些資料再利用的標準作法（如原則以非專屬形式再利用、可收取合理費用）。有意再利用上述資料的公部門，應於技術面保護其隱私與機密性。 （3）針對資料共享服務供應商的通報機制：要求提供資料共享服務的供應商，於正式對外提供其服務前，應先向各成員國的權責機關通報其業務，藉以增加外界對共享個資與非個資之資料機制的信賴度，同時降低資料共享的交易成本。同時，資料共享服務供應商於資料交換應保持中立，不能為其他目的使用資料；其共享服務應以開放及協作的方式進行，並優化自然人或法人查閱與控制其資料的環境，藉以強化個資自主權。 （4）資料利他主義（data altruism）的明文化：定義非營利、具普遍性共同目標之組織，得向歐盟註冊成為資料利他主義組織。透過此認證制度，增加組織公信力，以推動個人或公司出於公共利益，自願提供資料。同時，授權歐盟執委會可制定通用之歐洲資料利他主義同意書（European data altruism consent form），減少個別收集資料使用同意書之成本。 （5）成員國資料共享權責機關之職責：其應公正、透明、一致、及時履行其職責，監督與實施資料共享服務供應商與資料利他主義組織的通報與註冊機制。例如，其有權要求資料共享服務供應商提交必要訊息，以確保其作為是否符合本法要求。同時，權責機關成員不得為資料共享服務的供應商。 （6）歐洲資料創新委員會（European Data Innovation Board）：此為一專家小組之設置要求，負責協助成員國權責機關之作法，遵循資料治理法所訂標準。