吃的安心 基改農產品安全性測試系統上路
國際間對於GM農產品安全性爭議主要有兩個層面：生物安全性（作為食品之安全性）與生態環境安全（對環境的衝擊評估）。整體而言，GM農產品的食用安全評估以過敏性測試最為重要，也就是針對轉殖的DNA基因，測試其外源表現物質（蛋白質）對人體的影響，換句話說：蛋白質是較容易讓人體產生過敏的來源。
藥毒所開發的過敏反應和安全性測試系統，其針對GM農產品的評估方法有三：序列比對（和已知過敏原比對）、消化穩定性（採用人工胃液和腸液分解測試）、動物實驗模式（讓大白鼠直接食用）。相信這套安全測試系統的上路，可讓民眾食用台灣自行研發的GM農產品較為安心。
日本經濟產業省下之貿易經濟安全保障局，於2024年9月公布「建立強化技術管理之新官民對話框架」文件（技術管理強化のための新たな官民対話スキームの構築について），指出在目前複雜的地緣政治情勢下，企業難以獨自進行技術管理，故須透過強化官民對話，讓雙方可共享現況及問題，俾利政府檢討管理措施。 經產省為強化技術管理，擬修正依《外匯與外國貿易法》（外国為替及び外国貿易法，以下簡稱外為法）授權制定之省令及告示，要求業者於技轉「重要技術」時，須依外為法第55條第8項進行事前報告，以利後續透過官民對話達成共識。經產省強調，上述規定目的不是禁止技術移轉，而是進行適當之技術管理，故原則希望能透過官民對話來解決問題。惟若在雙方對話後，經產省認為有技術外流之虞時，仍會要求業者申請許可。 根據經產省於2024年9月6日公布之省令及告示修正案，以下4大領域10項技術被列為「重要技術」： 1.電子元件：積層陶瓷電容（積層セラミックコンデンサ（MLCC））、SAW和BAW濾波器（SAW及びBAWフィルタ）、電解銅箔、介電質薄膜（誘電体フィルム）、鈦酸鋇粉末（チタン酸バリウム粉体）。 2.纖維：碳纖維（炭素繊維）、碳化矽纖維（炭化ケイ素繊維）。 3.半導體：光阻劑（フォトレジスト）、非鐵金屬材料（非鉄金属ターゲット材）。 4.電子顯微鏡：掃描式電子顯微鏡（走査型電子顕微鏡（SEM））、穿透式電子顯微鏡（透過型電子顕微鏡（TEM））。
美國參議院重新提出FDA現代化法案3.0，加速新藥開發之動物實驗新替代方法發展.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} 美國前任總統拜登於2022年底簽署《FDA現代化法2.0》（FDA Modernization Act 2.0, FDAMA 2.0），修改FDA自1938年以來新藥必須實施動物試驗之要求，將進入人體臨床試驗之前階段試驗改稱為「非臨床試驗（nonclinical test）」並許可採取非動物實驗方法，為美國在藥物安全監管方面的重大改變。 在FDAMA 2.0通過後，FDA仍未啟動修改監管法規以符合該法，為了確保改革能加速進行，2024年2月6日美國兩黨參議員合作提出《FDA現代化法案3.0》（FDAMA 3.0） 草案並於同年12月12日參議院無異議通過，惟眾議院在第118屆國會結束前並未討論該案，參議員於2025年2月第119屆國會重新提出該法案。 FDAMA 3.0重點包括： 1. 一般規定：FDA應於1年內，建立針對藥品的非臨床測試方法資格認定流程（Nonclinical Testing Methods Qualification Process）；個人可申請特定用途的非臨床測試方法資格認定。 2. 符合資格之非臨床測試方法：非臨床測試方法必須可替代或減少動物測試；且提高非臨床測試對安全性和有效性的預測性，或縮短藥物（含生物製品）的開發時間。 3. 符合資格認定之應用：獲資格認定之非臨床測試方法，FDA應加速相關藥品申請（包括變更申請）的審核流程；允許申請人於藥品申請中引用相關數據與資訊。 4. 本法生效日起兩年內應每年向國會報告流程運行情形，包括已認定的方法類型、申請數量、審查天數、批准數量，以及該流程減少的動物數量估算等。 目前雖然其他國家尚未有類似立法，但歐美均投入大量研發資源減少動物實驗，且FDA亦於近日提出《減少臨床前安全試驗使用動物實驗之路線圖》，後續應密切關注本法案是否通過及相關產業影響。
美國基改食品標示新發展－強制標示與否的拔河 人工智慧即服務（AI as a Service, AIaaS）人工智慧即服務（AIaaS）之定義為由第三方提供人工智慧（AI）外包服務，其可使個人和公司基於各種目的進行AI相關實驗，同時毋須於初期即大規模投資或承受高度風險。著名之四大AIaaS供應商為Amazon AWS雲端運算服務、Microsoft Azure 雲端運算平台與服務、Google雲服務、以及IBM雲服務。 AIaaS之優點主要有：（1）降低成本：一般公司無須投資軟體、硬體、人員、維護成本以及不同任務之修改成本，AIaaS供應商可供應不同之硬體或機器學習供公司嘗試運用。（2）即用性：AIaaS供應商提供之AI服務為即用性，無須太多專家介入修改即可使用。（3）可擴展性：可由較小之項目開始試驗，逐步擴張調整服務，因此具有戰略靈活性。然而，AIaaS亦有以下潛在缺點：（1）降低安全性：公司必須交付大量資料給AIaaS供應商，因此資料之機密保護與預防竄改即為重要。（2）增加依賴度：若發生問題時，必須等待AIaaS供應商進行處理。（3）降低透明度：由於是即用性之AI服務，對於內部演算法之運作則屬於未知之黑盒子領域。（4）限制創新：因AIaaS供應商所供應之AI服務需一定程度之標準化，因此限制公司創新發展之可能。