基因轉殖複製羊 創造生技產業的新利基
台灣複製動物技術又邁向新的里程碑。行政院長謝長廷於
目前人類第八凝血因子市價每公克價值 290萬美元﹙相當於新台幣8千萬元﹚， 全球每年約需要 300公克，預計將創造8億至9億美元價值的市場，由於「寶鈺」母子成為凝血因子供應源，其產值及身價自然十分驚人。雖然距離商品化階段仍有一段距離，但此項技術於世界已屬領先。
「寶鈺」順利產下後代將創下我國體細胞製動物正常繁殖後代之首例，以及開創基因轉殖羊之下一代傳承母羊外源基因人類第八凝血因子之生物科技的突破，未來運用複製與基因轉殖科技，利用家畜泌乳系統作為生物反應器以生產醫藥蛋白，將可成為台灣生技產業之利基點。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國行政管理預算局（United States Office of Management and Budget, OMB）於2020年1月發布「人工智慧應用監管指南（Guidance for Regulation of Artificial Intelligence Applications）」備忘錄草案。該備忘錄草案係基於維護美國人工智慧（AI）領導地位之目的，而依據美國總統川普（Donald John Trump）於2019年2月簽署之「維持美國人工智慧領導地位（Maintaining American Leadership in Artificial Intelligence）─行政命令13859號」，並在啟動美國人工智慧計畫後180天內，經OMB偕同科技政策辦公室（Office of Science and Technology Policy, OSTP）、美國國內政策委員會（United States Domestic Policy Council）與美國國家經濟委員會（National Economic Council）與其他相關機構進行協商，最後再由OMB發布人工智慧應用監管指南備忘錄草案，以徵詢公眾意見。 該備忘錄草案不僅是為了規範新型態AI應用技術，更希望相關的聯邦機構，在制定AI應用產業授權技術、監管與非監管方法上，能採取彈性的制定方向，以避免過度嚴苛的規定，反而阻礙AI應用的創新與科技發展，繼而保護公民自由、隱私權、基本權與自治權等價值。同時，為兼顧AI創新與政策之平衡，應以十大管理原則為規範制定之依據，十大管理原則分別為： 培養AI公眾信任（Public Trust in AI）； 公眾參與（Public Participation）； 科學研究倫理與資訊品質（Scientific Integrity and Information Quality）； AI風險評估與管理（Risk Assessment and Management）； 獲益與成本原則（Benefits and Costs）； 彈性原則（Flexibility）； 公平與反歧視（Fairness and Non-Discrimination）； AI應用之揭露與透明化（Disclosure and Transparency）； AI系統防護與措施安全性（Safety and Security）； 機構間之相互協調（Interagency Coordination）。 此外，為減少AI應用之阻礙，機構制定AI規則時，應採取降低AI技術障礙的方法，例如透過聯邦資料與模型方法來發展AI研發（Federal Data and Models for AI R&D）、公眾溝通（Communication to the Public）、自發性共識標準（Voluntary Consensus Standards）之制定及符合性評鑑（Conformity Assessment）活動，或國際監管合作（International Regulatory Cooperation）等，以創造一個接納並利於AI運作的環境。
IBM提出「人工智慧日常倫理」手冊作為研發人員指引隨著人工智慧快速發，各界開始意識到人工智慧系統應用、發展過程所涉及的倫理議題，應該建構出相應的規範。IBM於2018年9月02日提出了「人工智慧日常倫理」（Everyday Ethics for Artificial Intelligence）手冊，其以明確、具體的指引做為系統設計師以及開發人員間之共同範本。作為可明確操作的規範，該手冊提供了問責制度、價值協同、可理解性等關注點，以促進社會對人工智慧的信任。 一、問責制度（Accountability） 由於人工智慧的決策將作為人們判斷的重要依據，在看似客觀的演算系統中，編寫演算法、定義失敗或成功的程式設計人員，將影響到人工智慧的演算結果。因此，系統的設計和開發團隊，應詳細記錄系統之設計與決策流程，確保設計、開發階段的責任歸屬，以及程序的可檢驗性。 二、價值協同（Value Alignment） 人工智慧在協助人們做出判斷時，應充分考量到事件的背景因素，其中包括經驗、記憶、文化規範等廣泛知識的借鑑。因此系統設計和開發人員，應協同應用領域之價值體系與經驗，並確保演算時對於跨領域的文化規範與價值觀之敏感性。同時，設計師和開發人員應使人工智慧系統得以「了解並認知」用戶的價值觀，使演算系統與使用者之行為準則相符。 三、可理解性（Explainability） 人工智慧系統的設計，應盡可能地讓人們理解，甚至檢測、審視它決策的過程。隨著人工智慧應用範圍的擴大，其演算決策的過程必須以人們得以理解的方式解釋。此係讓用戶與人工智慧系統交互了解，並針對人工智慧結論或建議，進而有所反饋的重要關鍵；並使用戶面對高度敏感決策時，得以據之檢視系統之背景數據、演算邏輯、推理及建議等。 該手冊提醒，倫理考量應在人工智慧設計之初嵌入，以最小化演算的歧視，並使決策過程透明，使用戶始終能意識到他們正在與人工智慧進行互動。而作為人工智慧系統設計人員和開發團隊，應視為影響數百萬人甚至社會生態的核心角色，應負有義務設計以人為本，並與社會價值觀和道德觀一致的智慧系統。
美國司法部發布「防止受關注國家或個人近用美國敏感個人資料與政府相關資料」之最終規則，以因應國家安全威脅美國司法部（Department of Justice, DOJ）於2025年1月8日發布「防止受關注國家或個人近用美國敏感個人資料與政府相關資料」（Preventing Access to U.S. Sensitive Personal Data and Government-Related Data by Countries of Concern or Covered Persons）之最終規則。該規則旨在避免特定國家或個人獲取大量國民敏感個人資料及政府相關資料，以降低國安威脅。 最終規則指出，去識別化敏感個人資料若經大量蒐集，仍可能被重新識別，因此原則上禁止或限制任何美國人在知情的情況下，與受關注的國家或個人進行該等資料的大量交易。其將敏感個人資料定義為社會安全碼、精確地理位置、車輛遙測資訊（vehicle telemetry information）、基因組以及個人健康、財務資料或其他足資識別個人之資料，並定義禁止及限制交易的型態。同時，最終規則除設有若干豁免交易類型外，也定有一般及特別許可交易規定，並授權司法部得核發、修改或撤銷前述許可。一般許可交易的類型將由總檢察長另行公布；特別許可則由總檢察長依個案酌情例外核准。 該規則課予交易方持續報告（reporting）、盡職調查（due diligence）、稽核（audit）、紀錄留存（recordkeeping）等義務，並針對涉及政府相關資訊或美國國民大量敏感個人資訊之商業交易，例如投資、雇傭、資料仲介（data brokerage）及供應商契約，提出資安要求，以降低受關注國家或個人獲取該類特定資訊的風險。最後，該規則定有民事罰款（37萬美金以下）、刑事處罰（100萬美金以下或20年以下徒刑），並設立申訴之救濟措施。
日本經產省發布《促進資料價值創造的新資料管理方法與框架（暫定）》之綱要草案徵求意見2021年7月中旬，日本經濟產業省（下稱經產省）發布《促進資料價值創造的新資料管理方法與框架（暫定）（データによる価値創造（Value Creation）を促進するための新たなデータマネジメントの在り方とそれを実現するためのフレームワーク（仮））》之綱要草案（下稱資料管理框架草案），並公開對外徵求意見。 近年日本在「Society5.0」及「Connected Industries」未來願景下，人、機器與科技的跨界連接，將創造出全新附加價值的產業社會，然而達成此願景的前提在於資料本身須為正確，正確資料的自由交換，方能用於創造新資料以提供附加價值，因此正確的資料可說是確保網路空間連結具有可信性的錨點。為此，經產省提出資料管理框架草案，透過資料管理、識別資料在其生命週期中可能發生的風險，以確保資料在各實體間流動的安全性，從而確保其可信性。 該框架將資料管理定義為「基於資料的生命週期，管理各場域中資料屬性因各種事件而變化的過程」，由「事件（資料的產生／取得、加工／利用、轉移／提供、儲存和處置）」、「場域（例如：各國家／地區法規、組織內規、組織間的契約）」和「屬性」（例如：類別、揭露範圍、使用目的、資料控制者和資料權利人）三要素組成的模組。經產省期望未來能透過三要素明確資料的實際情況，讓利害關係人全體在對實際情況有共同理解的基礎上，能個別確保適當的資料管理，達成確保資料正確之目的。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」