談日本基因改造實驗管理規範及其執行現況

刊登期別
第20卷,第10期,2008年10月
 
隸屬計畫成果
經濟部技術處科專生技法制研究計畫成果
 

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

※ 談日本基因改造實驗管理規範及其執行現況, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=5275&no=64&tp=1 (最後瀏覽日:2026/08/20)
引註此篇文章
你可能還會想看
「挑戰智慧美國」(the Smart America Challenge) 計畫

  美國聯邦政府於2013年12月啟動「挑戰智慧美國」(the SmartAmerica Challenge)計畫,目標是匯集產官學研以呈現網實整合系統(Cyber-Physical System, CPS)與智慧聯網如何能夠創造就業機會、新的商業機會、以及為美國帶來社經上之利益。2014年6月,24個技術團隊及超過100個組織機構共同於華府進行智慧聯網應用展示,藉此展現智慧聯網如何促進運輸、緊急服務、健康照護、安全、節能、以及製造。於整合性之解決套案上,「挑戰智慧美國」計畫選定加州的聖荷西市(The City of San Jose),由聖荷西市政府與Intel公司共同建立「智慧聯網智慧城市示範平台」(IoT Smart City Demonstration Platform)。研究團隊於城市各處廣泛裝置感測器,蒐集空氣品質、噪音、交通流量、能源效率等相關資料,藉此試驗城市如何利用智慧聯網技術來改善在地市民的整體生活。在我國,2014年則可稱為智慧城市發展元年,經濟部技術處與工業局等中央政府機關與新北市、桃園縣、新竹市、台中市等地方政府皆相繼投入並推動智慧城市計畫。搭配軟硬體之技術整合與相關產業之參與、以及法人與學術機構之投入,我國透過智慧聯網與網實整合系統以發展智慧城市之未來值得期待。

世界61個個資保護主管機關發布聯合聲明,避免AI生成私密影像危害兒少安全

61個來自世界各國及歐盟之個資保護主管機關於2026年2月23日發布「AI生成影像及隱私保護聯合聲明」(Joint Statement on AI-Generated Imagery and the Protection of Privacy),旨在警示AI生成影像工具之開發者與使用者,未經當事人同意生成逼真私密影像及有害內容,不僅可能侵害個人隱私或名譽,亦可能嚴重威脅兒少安全。 本聯合聲明是在全球隱私大會(Global Privacy Assembly)國際執法合作工作小組(Internal Enforcement Cooperation Working Group)協調下所發起。其內容強調AI生成影像因廣泛融入社群媒體平臺,更易對兒少造成網路霸凌或剝削等潛在危害,呼籲開發及使用AI生成內容系統時,應遵循隱私與個資保護規則,並注意未經同意創建私密影像在某些國家可能構成刑事犯罪。 針對AI生成內容系統之開發者與使用者,聯合聲明提出下列基本指導原則: (1)實施健全的防護措施,避免濫用個人資料及未經同意生成私密影像或其他描述兒少之有害內容。 (2)確保透明度,有意義地揭露AI系統之功能、安全措施、可接受之用途及濫用後果。 (3)提供有效且易於使用之機制,以接收並快速回應移除有害內容之請求。 (4)向兒童、家長、監護人及教育工作者提供清晰、適齡之資訊,以應對特定兒少風險。 簽署聯合聲明之個資保護主管機關,將持續交流分享相關執法、政策推行與教育宣導經驗,共同努力應對全球隱私及兒少風險。

歐盟針對數位革命之法制障礙展開討論

  歐盟布魯塞爾會議規劃組織(QED)在2016年12月針對第四次工業革命法制議題提出討論,呼應2016年4月歐盟執委會提出之歐洲產業數位化政策,加速標準建立,並且預計調整現行法律規制,著重於資料所有權、責任、安全、防護方面等支規定,討論重點如下: 1.目前面臨之法律空缺為何 2.歐洲產業數位化是否須建立一般性法律框架 3.標準化流程是否由由公部門或私部門負責 4.相容性問題應如何達改善途徑 5.資料所有權部分之問題如何因應 6.數位化之巨量資料應如何儲存與應用,雲端是否為最終解決方式 7.如何建立適當安全防護機制。 8.一般資料保護規則是否足以規範機器產生之數據 9.各會員國對於資料保護立法不同,其間如何調合朝向資料自由發展之方向進行   我國2016年7月由行政院通過「智慧機械產業推動方案」,期待未來朝向「智慧機械」產業化以及產業「智慧機械化」之目標進行,未來,相關法制配套規範,如個人資料保護、巨量資料應用、以及標準化等議題,皆有待進一步探討之必要。

美國勞動部就業培訓署發布《人工智慧素養框架》

美國勞動部就業培訓署(The U.S. Department of Labor’s Employment and Training Administration,簡稱ETA)於2026年2月13日發布《人工智慧素養框架》(Artificial Intelligence Literacy Framework,以下簡稱本框架),旨在鼓勵公共勞動力系統與教育系統擴大推動AI素養(AI literacy)相關教育與培訓,為美國勞工因應AI時代之經濟與工作變遷提供方向指引,協助其培備所需核心能力。 本框架目標在支援勞動部執行《美國AI行動計畫》(Winning the Race: America’s AI Action Plan)及《美國人才戰略:為黃金時代打造勞動力》(America’s Talent Strategy: Building the Workforce for the Golden Age)兩部政策文件所揭示之任務,二者均將AI素養列為應於勞動力與教育體系全面推展之基礎性優先事項。本框架可分為三部分,第一部分提出AI素養的工作定義,並就勞工、雇主、教育與培訓提供者及州與地方機構四類受眾,分別說明框架的應用方式;第二部分界定所有勞工應具備的AI素養能力及其具體範疇與實作要求;第三部分則就培訓方案的設計與執行,提供課程規劃與推動策略的具體指引。 一、概念定義 本框架將AI素養定義為一套使個人得以負責任地使用與評估AI技術的基礎能力,並以對現代職場日益重要的生成式AI為核心。美國勞動部指出,「素養」應理解為隨著AI普及各行各業,所有勞工與學生與AI工具互動之知識與技能基準。 本框架分別針對四類受眾分別說明其應用方式。就勞工而言,現有勞工、求職者及即將進入職場之學生,可以此了解AI素養對職涯發展的意義與技能培養方向,在提升工作效能之餘開創新的職涯機會。就雇主而言,可據此建立企業內部AI素養培訓,確保員工有效且負責任地使用AI工具。就教育培訓提供者而言,可將AI素養融入現有課程,為學習者建立職場所需的核心能力。就州與地方機構而言,則可推動勞動與教育體系之AI素養培育,協助學生與求職者因應市場變遷,並回應雇主對AI人才之需求。 二、AI素養五大基本內容領域 本框架界定五大AI素養基礎內容領域,構成所有勞工應具備的能力基線。 1.了解AI原則(Understand AI Principles):理解AI的核心概念、能力與限制,為有效應用奠定基礎。 2.探索AI用途(Explore AI Uses):探索不同AI工具與應用情境,及其如何與人類專業知識相輔相成。 3.有效導引AI(Direct AI Effectively):掌握如何提供適當情境脈絡與撰寫清晰提示詞,以產生有效輸出。 4.評估AI輸出(Evaluate AI Outputs):評估AI生成結果之準確性與相關性,並了解如何對其輸出進行迭代優化。 5.負責任地使用AI(Use AI Responsibly):以合乎倫理且安全的方式使用AI,保護重要資訊並對結果負責。 三、AI素養七大推行原則 本框架提出七大推行原則,作為培訓方案設計與執行的具體指引。 1.啟動體驗式學習(Enable Experiential Learning):透過實際操作培養AI素養,使學習者得於真實情境中練習AI技能。 2.將學習融入情境(Embed Learning in Context):將學習融入既有流程並結合產業特性,使學習成果更具實踐價值。 3.建立互補性人類技能(Build Complementary Human Skills):借助AI強化人類之判斷力、創造力與問題解決能力。 4.消除學習前置障礙(Address Prerequisites to AI Literacy):消弭AI素養學習之障礙,包括數位素養不足與寬頻網路取得的問題。 5.建立持續學習路徑(Create Pathways for Continued Learning):提供系統性進修路徑,協助學習者提升進階AI技能並拓展職涯發展。 6.培育賦能角色(Prepare Enabling Roles):培育管理者、輔導人員及其他於學習歷程中扮演支持角色之人員。 7.以敏捷性為設計原則(Design for Agility):建立主動的內建機制,以隨AI能力演進迅速更新素養內容與推動方式。 面對AI時代工作型態之快速變遷,美國《人工智慧素養框架》在政策制定、勞動力轉型與AI人才系統化培育等面向所揭示之架構與策略,具有參考價值,可以供我國政府機關研擬相關政策時參考。

TOP