歐盟執委會正式提案,授權各國決定是否開放種植基因改造作物

  歐盟執委會於7月13日正式提案,會員國得在各自領土範圍內決定准許、限制或全面禁止基因改造作物的栽種。執委會的提案內容包括對於基因改造作物與非基因改造作物的共存(在同一區域內栽種)管制建議,同時也提出修正條文草案建議供各國於修正各國內有關基因改造作物相關法律的參考。執委會的提案修正了歐盟2001/18/EC指令(Directive 2001/18/EC)使得各會員國可因地制宜考量,自行決定基因改造作物的允許栽種與否。
  執委會的提案源自今年三月時對會員國的承諾。歐盟健康與消費政策委員會的主席表示,執委會此提案兌現了當時要在今年夏天結束歐盟各國對基因改造作物的爭議的承諾,此同時他也強調歐盟現行以科學為基礎的授權機制並非完全廢除,全面性的安全評估與監控系統仍繼續運作,這也是歐盟對基因改造作物耕種給予各國彈性措施的同時對安全基本把關的表現。
  歐盟原有的規定訂有基因改造作物與非基因改造作物0.9%共存門檻(labellingthreshold,指由受驗作物全部基因中所含改造基因的比例判斷是否為基因改造作物的標準),各會員國必須立法採行有關措施(如作物田的間距)以符合該項要求。
但過去幾年的運作經驗發現,耕作非基因改造作物農民的潛在損失並不限於因為所產作物超過該門檻,某些案例中,基因改造有機物殘存於食品中,反而使得想要將食品以不含基因改造有機物產品販賣者造成損失。執委會新的建議案給予各國調整該共存門檻的權力,同時,各國也可以成立非基因改造專區等。2001/18/EC指令的修正條文(第26b條)將適用於所有的基因改造有機物,各國得自行決定限制或禁止其境內的基因改造作物耕種,無須執委會的授權,但須在境內措施施行一個月內通知歐盟各國及執委會。執委會的提案將在歐洲議會及歐洲理事會通過後正式施行。
  對於此一即將於歐盟施行的新基因改造作物耕種規範,生技產業顯然有不同意見,依照生技業者協會EuropaBio的聲明,他們認為新規範充滿對新科學的偏見且阻礙農民的自由選擇權。基於產業的觀點,新的規範架構也有疑慮,例如:0.9%的門檻下放各國自行決定調整,往後將引起權責機關以及農民、買家、以及有關產業製造商之間的爭議;新措施也造成對歐盟內部市場的壁壘—造成歐盟境內國家的或區域的限制林立,而與歐盟的基本原則相悖;最後,對於科學的偏見與歐洲食品安全局(EFSA)的聲譽之影響也是一大隱憂。
  歐盟對基因改造作物的立場一直尚未定調,新規範亦僅只是採取「下放」給各國自行決定的作法,惟實際上的運作,綜合當前對基因改造作物之安全性充滿疑慮與爭議的氛圍下,各國未來自行訂定規範將更寬或更嚴,後續發展如何有待密切觀察。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

相關連結
相關附件
※ 歐盟執委會正式提案,授權各國決定是否開放種植基因改造作物, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=5292&no=64&tp=1 (最後瀏覽日:2026/08/03)
引註此篇文章
你可能還會想看
電子病歷之法源與病人隱私保護

美國法院否決Google與作家、出版商達成的和解協議

  美國紐約南區地方法院於今年3月22日裁定否決Google 與美國作家協會(Authors Guild)及出版商間所達成的和解協議。此和解案起於Google 於2004年提出的Google Books 計畫,規劃與各大學圖書館合作進行將其館藏圖書數位化。美國作家協會於是於2005提起集體訴訟,在經過兩年談判後與Google 於2008年達成和解協議。如此協議被法院認可,Google 將可掃描及販售成千上萬之書籍,其中包含已絕版之書籍,且即使這些書籍並非屬於公共財或未取得出版商之許可置於Google Books上。   美國地方法院法官Denny Chin表示雖然將書籍數位化且建制完整的數位圖書館(universal digital library)將會造福很多人,但認為和解協議的內容不具公平、適當及合理性。因相較於其競爭對手,此和解協議將給予Google享有顯著的優勢,讓其進行大規模的複製未經授權的著作。   Google 律師表示此裁定令人失望,但將檢視法院之判決並思考後續之選擇,並說明不論結果如何,Google 將持續致力於將全世界的書籍藉由線上Google Books 及Google eBooks 的方式被發現。

合成資料(synthetic data)

  「合成資料」(synthetic data)的出現,是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料,或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下,透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式,讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用,透過這個方法,資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下,使合成資料所訓練出來的分類模型(classifiers)不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。   在合成資料的生成技術當中,最熱門的研究為運用「生成對抗網路」(Generative Adversarial Network, GAN)形成合成資料(亦有其他生成合成資料之方法),生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」(generator)與辨識網路(discriminator)對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果,使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料,也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。   英國國防科技實驗室(Defense Science and Technology Laboratory, DSTL)於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告,此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司(BAE Systems)的應用智慧實驗室(Applied Intelligence Labs, AI Labs)執行「後勤科技調查」(Logistics Technology Investigations, LTI)計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一,探討在隱私考量下(privacy-preserving)「合成資料」當今技術發展情形,並提供評估技術之標準與方法。   技術報告中指出,資料的種類多元且面向廣泛,包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等,針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同,也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估;報告指出,目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法,建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。

歐盟知識產權報告顯示智慧財產權對於企業經濟績效具有正相關

  歐盟智慧財產局(European Union Intellectual Property Office, EUIPO)與歐洲專利局(European Patent Office, EPO)於2021年2月所發布的研究報告「智慧財產權與企業績效」(Intellectual property rights and firm performance in the European Union)中,調查了歐盟成員國,總數超過12萬間公司,分析擁有智慧財產權(包含發明專利、設計專利與商標)跟未擁有智慧財產權的企業表現。   該研究報告分析結果顯示,擁有智慧財產權的企業經濟績效優於無智慧財產權的企業,平均來說擁有智慧財產權企業的員工工資比無智慧財產權企業的員工工資高19%,人均收入則平均高20%,這情況在中小企業更為明顯,擁有智慧財產權的中小企業比起無智慧財產權的中小企業,人均收入約高68%,再以擁有不同類型的智慧財產權進行區分,擁有發明專利的企業,其員工工資約高53%,收入約高36%,擁有設計專利的企業,其員工工資約高30%,收入約高32%,擁有商標的企業,其員工工資約高17%,收入約高21%。   該研究報告的內容尚無法找出智慧財產權有助於提升企業經濟績效的關鍵證據,但已呈現出智慧財產權與企業經濟績效之間具有正相關的趨勢,也凸顯出中小企業利用智慧財產權的巨大潛力。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw )」

TOP