美國環境保護署(EPA)發布顯著新種使用規則(SNURs),將影響單壁及多壁奈米碳管(Carbon Nanotubes)之使用

  美國環境保護署(Environmental Protection Agency,以下簡稱EPA)於2010年9月17日聯邦政府公報中,依據毒性物質管制法(Toxic Substances Control Act,以下簡稱TSCA)section 5(a)(2)授權,發布了顯著新種使用規則(Significant New Use Rules,以下簡稱SNURs)的最終規則(final rule)。此項規則於2010年10月18日生效,任何想要製造、輸入以及加工單壁奈米碳管(single-walled carbon nanotubes,以下簡稱SWCNTs)及多壁奈米碳管(multi-wall carbon nanotubes,以下簡稱MWCNTs)兩項化學物質者,必須依照TSCA section 5(a)(1)要求,在進行上述利用活動的至少90天前,報經EPA核准,否則不得使用。

 

  事實上,EPA曾於前(2009)年6月24日發布上述SNURs的直接最終規則(direct final rule),徵詢公眾意見,並在同年8月21日撤回該規則。在重新提案的規則中,主要是新增SWCNTs、MWCNTs釋放於水中的顯著新種使用態樣,並將已完全反應、結合或嵌入已完全反應之聚合物基(polymer matrix)以及嵌入不再進行機械加工外其他處理之永久硬性聚合物形式(permanent solid polymer form)之SWCNTs、MWCNTs物質,排除在新SNURs適用範圍之外。

 

  目前,依照TSCA section 5(e)之規定,若系爭之化學物質已列名於TSCA section 8(b)所建立之現存(existing)化學物質目錄(INVENTORY)中,其他化學物質生產者欲生產該種化學物質時,並不需再向EFA進行通報程序。然而,若EFA對該列名之化學物質曾發出TSCA section 5(e)下之具風險性命令(risk-based order),則相關之化學物質生產者須於生產前依據TSCA section 5(a)(2)規範中之SNURs規定通報EFA,使得EFA於生產前仍有再次檢驗該系爭化學物質的機會。

 

  這一次,EPA以制訂SNURs之方式,要求所有製造、輸入、加工該項化學物質者,有義務通報任何與原同意命令所定條款不同的使用活動。這樣的規範變動,預計將對奈米材料的製造及運用活動造成不小的影響。

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※ 美國環境保護署(EPA)發布顯著新種使用規則(SNURs),將影響單壁及多壁奈米碳管(Carbon Nanotubes)之使用, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=5328&no=55&tp=1 (最後瀏覽日:2026/05/20)
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金融穩定委員會報告指出金融領域採用AI之模型、資料品質與治理風險

.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} 金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告,探討人工智慧(Artificial Intelligence, AI)在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響,分析相關風險並提出建議。 報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處,但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性(Vulnerability),進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括:「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」,以及「模型風險、資料品質和治理」。 在模型風險、資料品質與治理中,廣泛應用AI可能導致模型風險上升,因某些模型難以驗證、監控及修正,且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外,在大型語言模型(Large Language Model, LLM),大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性,使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型(Pre-trained Model)中,金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉,進一步增加管理難度。 若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源,模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰,包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。 報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測,評估現行金融政策框架是否充分,並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形,並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外,主管機關可考慮利用監督科技(SupTech)及監管科技(RegTech)等AI驅動工具強化監管效能,以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。

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