奈米技術可能對健康與環境產生危害,專家呼籲應加強檢測與管制

  美國環境保護局(US Environmental Protection Agency)考慮對使用於殺菌或抑菌功效之奈米銀予以列管,這項決定與Samsung推出的洗衣機產品有關,這項新產品強調在洗衣的過程中,加入一種可以殺菌的奈米銀物質(nano-silver),不過這項物質卻被認為可能會釋放對人體及環境有害的物質,導致EPA決定加強管理。


  奈米技術是有關極小化物質的創造與使用的技術,且極小化物質的尺寸僅比原子大一點,約在一奈米及一百奈米之間,一奈米等於是十億分之一尺,人類的頭髮大約是八萬奈米。除了洗衣殺菌的功能外,奈米銀已因為殺菌的功能而被廣泛用在諸多產品中,包括鞋、襪、儲存容器等等。目前政府與業界一般假設,以既有管理化學物與其他物質的法規來管理奈米物質,尚稱妥適。


  就在EPA考慮對使用在殺蟲劑中之奈米銀予以列管之際,環境科學專家也呼籲政府及業界應正視奈米物質潛藏的危害,儘速制訂檢測及管制之法規。舉例而言,本(十二)月初在自然雜誌(Nature)所刊登的一篇有關奈米技術安全性挑戰的文章指出,雖然現今許多有關奈米毒性的探討都是基於學說假設,但這些學說其實具有高度的可信度。


  新近有關奈米物質毒性的研究調查報告更顯示,從細胞培養物及動物體內可發現,奈米物質的大小、表面積、可溶性與其可能的形狀等,均可能與毒性之所以產生的原因有關。專家因此擔心,在研究人員積極推出奈米級產品的同時,恐怕對於奈米物質可能產生毒性的問題,未予以適度的重視。因此,EPA目前跨出的雖僅是管理奈米技術的一小步,但環境專家認為,對於公眾健康與環境安全的保障來說,這代表邁向正確方向的一大步。

相關連結
※ 奈米技術可能對健康與環境產生危害,專家呼籲應加強檢測與管制, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=492&no=64&tp=1 (最後瀏覽日:2026/06/05)
引註此篇文章
你可能還會想看
從思科(Cisco)策略看公司併購

  全球最大網路設備業者思科(Cisco)公司在去年1月同意以8.3億美元併購以攔截與過濾垃圾郵件著名的軟體供應商IronPort Systems,以強化思科在資訊安全相關軟體方面的實力。思科購入IronPort公司後,不僅可為其客戶提供包括垃圾郵件過濾軟體和其他資安防護軟體,而此一併購案也象徵思科公司除本業的網路設備(router)外,也跨入資安軟體的領域進而挑戰其他大型防毒軟體業者(如賽門鐵克Symantec)。   以併購取得其他公司的商標、專利或人力資源等,在競爭激烈的商場十分常見,本來不足為奇,但此案值得注意的是原本思科公司的併購策略(acquisition strategy)是指派專人,將被併購的公司迅速融入思科體系,除取得原有的資源外,也可以快速地進入市場,此種方式亦是目前大多數廠商所採行的方法。   但自2003年後思科公司開始思考採取不同的併購方式:保留被併購公司的商標與行銷團隊,除可避免併購之後所可能產生的文化衝擊、制度磨合等問題,透過新的方式思科公司仍然獲得極大的收益。近來常聽聞國內的廠商積極併購其他公司,除成本或智慧財產等,管理制度亦是考量的重點之一,或許思科公司的策略可以提供給國內廠商參考。

日本於「再興戰略2016」中公布今後醫療等領域徹底ICT化之相關政策

  日本政府於2016年6月2日經內閣議決「再興戰略2016」,為提升國民健康、提高平均壽命,以「世界最先進的健康國家」大篇幅宣布未來政策。其中,在「醫療、長照等領域徹底ICT化」方面之具體新措施如下: (1)醫療等領域中導入ID制度   日本厚生勞動省於2015年11月18日召開第10次「醫療等領域利用識別號碼制度之研究會」(医療等分野における番号制度の活用等に関する研究会),並於次月公布相關研究報告書,其內容包含導入「醫療保險線上資格審查」以及「醫療ID制度」,上述制度預計自2018年開始階段性運用,並於2020年正式實施,因此,本年度工作目標設定為,著手勾勒具體之應用系統機制,並針對實務面相關議題進行討論,自明年開始落實系統開發,整體而言,日本現階段最重要的目標就是促使醫療領域徹底數位化及標準化。 (2)透過巨量資料之利用,增進相關領域之創新   「次世代醫療ICT基礎設施協議會」(次世代医療ICT基盤協議会策定)將延續2016年3月由其所策定之「醫療領域資料利用計畫」(「医療等分野データ利活用プログラム」,意即加強各資料庫(例如醫療資訊資料庫MID-NET)之交流並擴大相關應用。   此外,在現行法規範下,為達成促進醫療領域資訊利用、醫藥相關研發之目標,應成立「代理機關(暫稱)」,以便於擴大收集醫療、檢驗等數據資料,並妥善管理與去識別化,日本政府於「再興戰略2016」中將此機關之設置列為次世代醫療ICT基礎設施協議會之重要工作項目,期望透過協議會對相關制度之討論,能在明年訂定出具體的法律措施。 (3)個人醫療和健康資訊之綜合利用   日本政府期望透過不同終端設備收集關於醫療、健康等資料,並鼓勵民間依此開發新市場,但在此之前,政府必須先行建構一個能良性發展的環境。首先,為實現針對個人需求量身打造的「個別化健康服務」,保險業者、握有病歷的機構、健檢中心及可穿戴式終端設備等,得經當事人同意後收集、分析其日常健康資訊,該「個別化健康服務」之實證計畫將於本年度啟動,由地區中小企業開始。   為強化醫療保險業者去整合運用相關資源並應用於預防、健康醫學上,政府機關應訂定一些獎勵措施,鼓勵業者將ICT技術活用於預防、健康醫學領域上。   此外,今年度「次世代醫療ICT基礎設施協議會」還有一項重要的工作項目,即建立可記錄患者所有就醫過程資訊之系統(Peronal Health Recaord,簡稱PHR),讓相關醫療資料得以流通運用。同時,日本政府希望能在2018年達成「地區性醫療情報聯結網路」,並普及到全國各地,這麼做的目的在於,過往因為醫療資訊不流通,以及重症照護上的斷層,使身心障礙者往往難以離開長期利用的醫療環境,新政策希望讓這些患者無論遷居何處,在全國各地皆能安心接受醫療服務,而不受限於地區限制。

歐洲法院針對國家安全數據保留政策之隱私權問題作出裁決

  歐洲法院於2016年12月21日針對英國2014年數據保留及調查權力法案(Data Retention and Investigatory Powers Act 2014;簡稱DRIPA)作出裁決,其認為該法案授權政府機關得要求電信營運商「普遍性及無區別性」保留使用戶之流量及位置數據,並應政府機關指示提供,違反歐盟電子通訊隱私指令(2002/58/EC;E-Privacy Directive),與歐洲聯盟基本權利憲章第7條私生活與家庭生活受尊重之權利,及第8條個人資料受保護之權利。   詳言之,歐洲法院認為,歐盟電子通訊隱私指令15(1),雖承認會員國在保障國家安全、國防、公共安全及預防、調查、偵查及起訴刑事犯罪或未經授權使用電子通信系統之行為下,可立法採取適當措施予以限制電子通訊之隱私權,但由於流量及位置數據是可以藉由保留數據精確得出個人私生活,並據以建立個人簡介,因此,倘允許「普遍性及無區別性」之要求保留數據,對於歐洲聯盟基本權利憲章是非常深遠與特別嚴重之侵害,將導致個人未受任何通知,政府即可要求電信營運商保留數據,使民眾之私生活處於不斷被監視之中。   據此,該裁決進一步指出,立法上須具備特定標準及客觀證據,足以證明個人或其數據可能與重大刑事犯罪或恐怖主義有關連性,且保留數據行為具有打擊重大犯罪或預防嚴重公共安全風險之利益,方可限縮歐洲聯盟基本權利憲章所規定之基本權利,且應採取適當保護措施,並確保保留數據於保存期間結束後能徹底且不可復原之銷毀。   然而,歐洲法院之此項裁決見解,在英國脫離歐盟已成定局之情形下,其遵循態度與影響力為何,尚不可知,甚且對於其國內於12月實行,以賦予政府更大權力監控民眾之調查權力法案(Investigatory Powers Act. 2016)之衝擊程度為何,亦值得後續觀察。

歐盟執委會提出「具可信度之人工智慧倫理指引」

  歐盟執委會人工智慧高級專家小組(High-Level Expert Group on Artificial Intelligence)於2019年4月8日公布「具可信度之人工智慧倫理指引」(Ethics Guidelines For Trustworthy AI)。該指引首先指出,具可信度之人工智慧需具備三個關鍵特徵:(1)合法(Lawful):應遵守所有適用於人工智慧之法規;(2)合乎倫理(Ethical):確保人工智慧符合倫理原則與價值;(3)健全(Robust):自技術與社會層面觀之,避免人工智慧於無意間造成傷害。   該指引並進一步指出人工智慧應遵守以下四項倫理原則: (1) 尊重人類之自主權(Respect for Human Autonomy):歐盟之核心價值在於尊重人類之自由與自主,與人工智慧系統互動之個人,仍應享有充分且有效之自我決定空間。因此,人工智慧之運用,不應脅迫、欺騙或操縱人類,人工智慧應被設計為輔助與增強人類之社會文化技能與認知。 (2) 避免傷害(Prevention of Harm):人工智慧不應對人類造成不利之影響,亦不應加劇既有的衝突或傷害。人工智慧之系統運行環境應具備安全性,技術上則應健全,且確保不會被惡意濫用。此外,弱勢族群應於人工智慧運用中受到更多關注,並被視為服務對象。 (3) 公平(Fairness):人工智慧系統之開發、布建與利用,必須具備公平性。除了透過實質承諾與規範,進行平等與公正之利益與成本分配外,亦須透過救濟程序確保個人或特定族群不受到歧視與偏見之侵害,並可對人工智慧之自動化決策結果提出質疑,且獲得有效之補救。 (4) 可解釋性(Explicability):人工智慧應盡量避免黑箱(Black Box)決策,其系統處理程序須公開透明,並盡可能使相關決策結果具備可解釋性,分析特定訊息可能導致之決策結果,此外亦需具備可溯性且可接受審核。

TOP