基因改良作物命運大不同
而在 美國 有 85﹪的大豆，76﹪的棉花，45﹪的小麥是經過基因改良的。至於 澳洲 農業與資源經濟局則最近則對基因改良作物做出一份報告，認為各省禁止基因改良食品會減小經濟效益，使 澳洲 面對世界各地日益增多的基因改良作物發展，屈居弱勢。至終可能會在十年後造成1.5億到6億澳幣的損失。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
- http://news.yahoo.com/s/nm/20050920/sc_nm/food_eu_gmo_dc;_ylt=AuYNlvYNKq7FIV2lzf13tOyJhMgF;
- http://news.yahoo.com/s/nm/20050919/sc_nm/gmo_china_cotton_dc;_ylt=AgsYdFp8NBc_njn5cnq4NT
- http://news.yahoo.com/s/afp/20050916/sc_afp/denmarkeubiotechgmo;_ylt=Ap089KUxE5.HaWu1ao8sH
- http://tw.news.yahoo.com/050910/4/2a667.html
- http://www.news.com.au/story/0,10117,16650654-1702,00.html?from=rss
英國商業、能源和產業策略部（Business, Energy and Industrial Strategy, BEIS）與天然氣與電力市場辦公室（Office of Gas and Electricity Market, Ofgem）於2016年11月10日共同發佈「邁向智慧彈性的能源系統」公眾諮詢，此份文件作為英國致力於建設21世紀能源基礎設施的一部分，BEIS和Ofgem正進行合作確保英國的能源系統能夠應付未來最新的挑戰，並利用創新技術提供工作機會以及更好的服務。智慧彈性的能源系統將為英國消費者和經濟帶來顯著的好處，協助英國更靈活地使用能源，提高整個能源系統的使用效率。 本文件指出，消費者是智慧彈性能源系統發展的核心，該系統可提供消費者選擇並控制如何用電，包括由消費者產生的任何電力及電能。英國政府的基本概念係基於使市場能夠實現價格、質量的競爭，也希望創新的彈性解決方案能夠與更多傳統解決方案相互競爭。 智慧彈性的能源系統能帶給英國的好處包括以下：高效率的發電與調度、降低能源費用、增加消費者選擇、緩解氣候變遷對能源系統的損害、增加需量反應及儲能的應用、促進新興服務的提供、確保能源供應安全、移轉尖峰負載需求、簡化新能源技術整合既有系統的難度、出口低碳能源專業技術及知識服務、搭配天然氣補充間歇性能源之不足、避免關鍵能源基礎設施的不必要或重複的投資、可出口過剩能源至他國、推動能源產業的新商業模式等等。 對本文件的積極回應以及更廣泛的參與將有助於形成2017年春季公布的政策方案，未來該方案將闡明英國政府計劃採取的具體行動，以消除市場障礙、改善價格信號、促進創新、形塑能源系統中各方角色和責任，將英國未來導向更智慧、更靈活的能源系統，以滿足消費者和企業對於現在及未來的能源需求。
經濟合作與發展組織發布《促進AI可歸責性：在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》經濟合作與發展組織（Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD）於2023年2月23日發布《促進AI可歸責性：在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》（Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI）。本報告整合ISO 31000：2018風險管理框架（risk-management framework）、美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）人工智慧風險管理框架（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF）與OECD負責任商業行為之盡職調查指南（OECD Due Diligence Guidance for Responsible Business Conduct）等文件，將AI風險管理分為「界定、評估、處理、治理」四個階段： 1.界定：範圍、背景、參與者和風險準則（Define: Scope, context, actors and criteria）。AI風險會因不同使用情境及環境而有差異，第一步應先界定AI系統生命週期中每個階段涉及之範圍、參與者與利害關係人，並就各角色適用適當的風險評估準則。 2.評估：識別並量測AI風險（Assess: Identify and measure AI risks）。透過識別與分析個人、整體及社會層面的問題，評估潛在風險與發生程度，並根據各項基本價值原則及評估標準進行風險量測。 3.處理：預防、減輕或停止AI風險（Treat: Prevent, mitigate, or cease AI risks）。風險處理考慮每個潛在風險的影響，並大致分為與流程相關（Process-related）及技術（Technical）之兩大處理策略。前者要求AI參與者建立系統設計開發之相關管理程序，後者則與系統技術規格相關，處理此類風險可能需重新訓練或重新評估AI模型。 4.治理：監控、紀錄、溝通、諮詢與融入（Govern: Monitor, document, communicate, consult and embed）。透過在組織中導入培養風險管理的文化，並持續監控、審查管理流程、溝通與諮詢，以及保存相關紀錄，以進行治理。治理之重要性在於能為AI風險管理流程進行外在監督，並能夠更廣泛地在不同類型的組織中建立相應機制。
日本2021年修正《個人資料保護法》，整合個資法體系日本於2021年5月19日公布新修正之《個人資料保護法》（個人情報の保護に関する法律），並預計於2022年4月正式施行。修法重點如下： 一、法律形式及法律管轄一元化：現行日本個人資料保護法制依適用對象分為《個人資料保護法》、《行政機關個人資料保護法》（法律行政機関の保有する個人情報の保護に関する法律）、《獨立行政法人等個人資料保護法》（独立行政法人等の保有する個人情報の保護に関する法律）及各地方政府個人資料保護條例等不同規範，修法後將統一適用《個人資料保護法》，並受到個人資料保護委員會之監督管理。 二、整合醫療及學術領域之規範：目前醫療及學術機構因隸屬於公部門或私部門適用不同規範，修法後無論公私立醫院、大學等原則上均適用相同規範。 三、調整學術研究之豁免規定：基於學術研究自由為憲法保障之基本權，現行《個人資料保護法》明文規定學術研究一律排除適用本法規定，惟2019年日本取得《歐盟一般資料保護規則》（GDPR）適足性認定之範圍未包含學術研究，故修法調整豁免規定為例外情形排除適用，如變更利用目的、取得敏感性個人資料及提供予第三者之情形。 四、整合個人資料及匿名化資料之定義：修法將公部門與私部門對個人資料之定義，整合為包含「易於」與其他資料比對後得以識別特定個人之要件。而《行政機關個人資料保護法》所稱「去識別化資料」（非識別加工情報），與《個人資料保護法》所稱「匿名化資料」（匿名加工情報），修法後將統一稱為「匿名化資料」。 為銜接上述修法內容，日本個人資料保護委員會自2021年8月起陸續針對《個人資料保護法施行令》、《個人資料保護法施行規則》及個人資料保護法相關指引公開徵求意見，後續值得持續觀察日本個人資料保護法制發展。
音樂著作授權費 演出拉鋸戰根據著作權法第 82 條規定，著作權仲介團體與利用人間，對使用報酬爭議之調解，由著作權專責機關設置著作權審議及調解委員會辦理。新近社團法人中華音樂著作權仲介協會（ MUST ）提出網路電視、電影、網路廣播、網路上提供音樂欣賞、入口網站、網路音樂下載等行業業者公開傳輸費率，業者如有串流、下載、同步傳輸行為，應繳納高額之授權費用，遭到 業者抗議，此舉將遏殺數位業者萌芽的機會。 事實上在 94 年時，智慧局的費率審議委員會即曾駁回 MUST 提出的網路電視、電影等公開傳輸費率，但因網路電視、網路影片，所運用的素材不只是音樂，還包括小說、攝影、圖片，如果每一著作人都主張要收費，利用人的負擔將太重，所以智慧局當時並未通過其新費率。 不過，新近 MUST 又重新提出一個新的費率，網路電視、電影（ MOD ）如以串流方式公開傳輸，授權費用是業者前一年營業收入的 6% ；如果下載到硬碟、光碟片等，不是重製權，只是收下載「過路費」，授權使用費提高到前一年度營收的 10% ；如果是網路電視、電影同步傳輸，則以前一年度營收 2% 收取費用。即使是公益、非營利性的網路電視、電影，也要以全年度節目製播預算的 0.3% 計算音樂著作使用報酬。 由於此一費率與新興網路業者生存關係重大，經濟部智財局於 4 月中旬舉行「 MUST 新增、調高公開傳輸、公開演出使用報酬率意見交流會」，會中最後同意，由同行業的利用人團體一起組成談判小組，再與 MUST 進一步協商，具體討論出雙方能接受的方案。