中研院開發「奈米質譜檢測技術」1小時知道是否罹癌
「蛋白質體學」是醫學研究的新領域，透過對「蛋白質變異」的研究來瞭解疾病的機制，現在已經可以成功診斷出許多疾病。不過，因為血液中跟疾病有關的「標記蛋白質」，含量往往很低；傳統「酵素免疫法」（ ELISA ）的檢測流程總得進行個大半天，往往造成時間的浪費。
中央研究院發表獨步全球的「磁性奈米粒子」質譜驗血技術，只要使用小學生使用的磁鐵，就可以迅速「大海撈針」，從血液中吸出和ＳＡＲＳ、癌症、中風等病症相關的標記蛋白質，可以在一小時內診斷病情。這項研究成果正在申請國內外專利，臨床實驗、認證後，民眾未來只要多花幾百塊錢，就能夠享受這項最新的奈米科技。不管胃癌、乳癌或大腸癌，只要 ELISA 能夠檢測的項目，這套技術都可以更有效率地完成。不過因為「質譜儀」價格昂貴，臨床運用又需相關認證，普及化可能還得再等一段時間。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
陳怡玫
副主任兼規章法制組組長 編譯整理
在民眾越來越依賴行動裝置的應用程式進行日常活動的年代，諸如通訊、導航、購物、娛樂、健康監測等，往往要求訪問更廣泛的資料和權限，使得應用程式相較於網頁，在資料安全與隱私風險上影響較高。對此，法國國家資訊自由委員會（Commission Nationale de l'Informatique et des Libertés, CNIL）於2024年9月發布針對應用程式隱私保護建議的最終版本，目的為協助專業人士設計符合隱私友好（privacy-friendly）的應用程式。該建議的對象包含行動裝置應用程式發行者（Mobile application publishers）、應用程式開發者（Mobile application developers）、SDK供應商（Software development kit, SDK）、作業系統供應商（Operating system providers）和應用程式商店供應商（Application store providers），亦即所有行動裝置生態系中的利害關係者。以下列出建議中的幾項重要內容： 1. 劃分利害關係者於手機生態系中的角色與責任 該建議明確地將利害關係者間作出責任劃分，並提供如何管理利害關係者間合作的實用建議。 2. 改善資料使用許可權的資訊提供 該建議指出，應確保使用者瞭解應用程式所請求的許可權是運行所必需的，並且對資料使用許可的資訊，應以清晰及易於獲取的方式於適當的時機提供。 3. 確保使用者並非受強迫同意 該建議指出，使用者得拒絕並撤回同意，且拒絕或撤回同意應像給予同意一樣簡單。並再度強調應用程式僅能在取得使用者知情同意後，才能處理非必要資料，例如作為廣告目的利用。 此建議公布後，CNIL將持續透過線上研討會提供業者支援，協助其理解和落實這些建議。同時，CNIL表示預計於2025年春季起，將對市面上應用程式實行特別調查，透過行政執法確保業者遵守相關隱私規範，尤其未來在處理後續任何投訴或展開調查時，會將此建議納入考慮，且會在必要時採取糾正措施，以有效保護應用程式使用者的隱私。 .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} .Psrc{text-align: center;}
歐盟人工智慧辦公室發布「通用人工智慧實踐守則」草案，更進一步闡釋《人工智慧法》之監管規範.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} 歐盟人工智慧辦公室（European AI Office）於2024 年 11 月 14 日發布「通用人工智慧實踐守則」（General-Purpose AI Code of Practice）草案，針對《人工智慧法》（Artificial Intelligence Act, AIA）當中有關通用人工智慧（General Purpose Artificial Intelligence, GPAI）之部分，更進一步闡釋相關規範。 本實踐守則草案主要分為4大部分，分別簡介如下： （1）緒論：描述本守則之4個基本目標，包含協助GPAI模型提供者履行義務、促進理解人工智慧價值鏈（value chain）、妥適保障智慧財產權、有效評估且緩解系統性風險（systemic risks）。 （2）GPAI模型提供者：有鑒於GPAI模型對於下游系統而言相當重要，此部分針對模型提供者訂定具體責任。不僅要求其提供訓練資料、模型架構、測試程序等說明文件，亦要求制定政策以規範模型用途防止濫用。另於智慧財產權方面，則要求GPAI模型提供者遵守「歐盟數位單一市場著作權指令」（Directive 2019/790/EC）之規定。 （3）系統性風險分類法（taxonomy）：此部分定義GPAI模型之多種風險類別，諸如可能造成攻擊之資訊安全風險、影響民主之虛假資訊、特定族群之歧視、超出預期應用範圍之失控情形。 （4）高風險GPAI模型提供者：為防範系統性風險之危害，針對高風險GPAI模型提供者，本守則對其設立更高標準之義務。例如要求其於GPAI模型完整生命週期內持續評估風險並設計緩解措施。 本守則發布之次週，近千名利害關係人、歐盟成員國代表、國際觀察員即展開討論，透過參考此等回饋意見，預計將於2025年5月確定最終版本。
美國國家寬頻計畫簡介 美國「刑事鑑識演算法草案」美國眾議院議員Mark Takano於2019年10月2日提出「刑事鑑識演算法草案」 （Justice in Forensic Algorithms Act），以建立美國鑑識演算法標準。依據該法第2條，美國國家標準與技術研究所（National Institute of Standard）必須建立電算鑑識軟體之發展與使用標準，且該標準應包含以下內容： 一、以種族、社會經濟地位、兩性與其他人口特徵為基礎之評估標準，以因應使用或發展電算鑑識軟體，所造成區別待遇產生之潛在衝擊。 二、該標準應解決:（1）電算鑑識軟體所依據之科學原則與應用之方法論，且於具備特定方法之案例上，是否有足夠之研究基礎支持該方法之有效性，以及團隊進行哪些研究以驗證該方法；（2）要求對軟體之測試，包含軟體之測試環境、測試方法、測試資料與測試統計結果，例如正確性、精確性、可重複性、敏感性與健全性。 三、電算鑑識軟體開發者對於該軟體之對外公開說明文件，內容包含軟體功能、研發過程、訓練資料來源、內部測試方法與結果。 四、要求使用電算鑑識軟體之實驗室或其他機構應對其進行驗證，包含具體顯示於哪個實驗室與哪種狀況下進行驗證。此外，亦應要求列於公開報告內之相關資訊，且於軟體更新後亦應持續進行驗證。 五、要求執法機關於起訴書或相關起訴文件上應詳列使用電算鑑識軟體之相關結果。