美國食品和藥物管理局(U.S. Food and Drug Administration,FDA)於2010年9月19日到21日針對是否核准基因工程鮭魚(genetically-engineered salmon,GE salmon)上市舉行了公聽會。經過各界討論,目前仍未做出決定,但各界均同意於決定是否核准該鮭魚上市前,仍需做進一步的研究測試。
該基因工程鮭魚又名 AquAdvantage,其成長賀爾蒙不但只於較高溫度的水域環境時才分泌,而亦可全年都分泌該種賀爾蒙。因此特性,此種鮭魚成長速度比一般同類型的鮭魚快兩倍,而其所能被食用的時間也相對較早。
根據美國FDA的報告結論,基因工程鮭魚的安全性和其他類型的鮭魚一樣,所以如果為人類食用的話,並不會造成危險。此外,該鮭魚的養殖地點與海岸仍有一段距離,因此其可能對野生鮭魚造成威脅的問題可被忽視。然而,於本次公聽會中也提出,由於現階段的研究數據結果不足,因此仍須進行進一步的相關測試後才能做出結論。
另外,對於基因工程鮭魚上市後該如何標示該產品,也是另一個討論重點;針對此議題,美國FDA會另外舉行公聽會。目前,美國FDA對於上市核准的食物標示僅要求需標示其身分、營養成分、和潛在的過敏反應即可。由於美國FDA認定該基因工程鮭魚與一般鮭魚並沒有“生物學上的相關差異性”(no biologically relevant different)存在,對此,美國FDA表示,相同的作法有可能也會適用於基因工程鮭魚上。就社會大眾知的權利和現行法制的適用兩者間該如何取捨,即變成了當前該議題的討論重點所在。故,美國FDA未來是否會准許該種基因工程鮭魚上市,且上市後其食品標示又該如何加以標示,都是未來需要再做進一步觀察的。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
新加坡個人資料保護委員會(Personal Data Protection Commission, PDPC)於2017年7月27日發布資料共享指引(GUIDE TO DATA SHARING),該指引協助組織遵守新加坡2012年個人資料保護法(Personal Data Protection Act 2012, PDPA),並提供組織內部和組織之間的個資共享指引,例如得否共享個資,與如何應用,以確保符合PDPA共享個資之適當方法;並得將特定資料共享而豁免PDPA規範。該指引共分為三部分,並有附件A、B。 指引的第一部分為引言,關於資料共享區分為三種類型探討: 在同一組織內或關係組織間共享 與資料中介機構共享(依契約約定資料留存與保護義務) 與一個或多個組織共享(在不同私部門間、公私部門間) 共享包含向一或多組織為利用、揭露或後續蒐集個資;而在組織內共享個人已同意利用之個資,組織還應制定內部政策,防止濫用,並避免未經授權的處理、利用與揭露;還應考慮共享的預期目的,以及共享可能產生的潛在利益與風險。若組織在未經同意的情況下共享個資,必須確保根據PDPA的相關例外或豁免之規定。 指引的第二部分則在決定共享資料前應考慮的因素: 共享目的為何?是否適當? 共享的個資類型為何?是否與預期目的相關? 在該預期目的下,匿名資料是否足以代替個資? 共享是否需要得同意?是否有例外? 即使無須同意,是否需通知共享目的? 共享是否涉及個資跨境傳輸? 上述因素還能更細緻對應到附件A所列應思考問題,附件B則有相關作業流程範例。 指引的第三部分,具體說明如何共享個資,與資料共享應注意規範,並提供具體案例參考,值得作為組織遵守新加坡個人資料保護規範與資料共享之參考依據。
英國政府提交予國會「人工智慧監管規範政策報告」英國政府由數位文化媒體與體育大臣(Secretary of State for Digital, Culture, Media and Sport)與商業能源與工業策略大臣(Secretary of State for Business, Energy and Industrial Strategy)代表,於2022年7月18日提交予國會一份「人工智慧監管規範政策報告」(AI Regulation Policy Paper)。內容除定義「人工智慧」(Artificial Intelligence)外,並說明未來政府建立監管框架的方針與內涵。 在定義方面,英國政府認為人工智慧依據具體領域、部門之技術跟案例有不同特徵。但在監管層面上,人工智慧產物則主要包含以下兩大「關鍵特徵」,造成現有法規可能不完全適用情形: (1)具有「適應性」,擅於以人類難以辨識的意圖或邏輯學習並歸納反饋,因此應對其學習方式與內容進行剖析,避免安全與隱私問題。 (2)具有「自主性」,擅於自動化複雜的認知任務,在動態的狀況下持續判斷並決策,因此應對其決策的原理原則進行剖析,避免風險控制與責任分配問題。 在新監管框架的方針方面,英國政府期望所提出的監管框架依循下列方針: (1)針對技術應用的具體情況設計,允許監管機構根據其特定領域或部門制定和發展更詳細的人工智慧定義,藉以在維持監管目標確定與規範連貫性的同時,仍然能實現靈活性。 (2)主要針對具有真實、可識別與不可接受的風險水準的人工智慧應用進行規範,以避免範圍過大扼殺創新。 (3)制定具有連貫性的跨領域、跨部門原則,確保人工智慧生態系統簡單、清晰、可預測且穩定。 (4)要求監管機構考量更寬鬆的選擇,以指導和產業自願性措施為主。 在跨領域、跨部門原則方面,英國政府則建議所有針對人工智慧的監管遵循六個總體性原則,以保障規範連貫性與精簡程度。這六個原則是基於經濟合作暨發展組織(OECD)的相關原則,並證明了英國對此些原則的承諾: 1.確保人工智慧技術是以安全的方式使用 2.確保人工智慧是技術上安全的並按設計運行 3.確保人工智慧具有適當的透明性與可解釋性 4.闡述何謂公平及其實施內涵並將對公平的考量寫入人工智慧系統 5.規範人工智慧治理中法律主體的責任 6.釋明救濟途徑 除了「人工智慧監管政策說明」外,英國政府也發布了「人工智慧行動計畫」(AI Action Plan)文件,彙整了為推動英國「國家人工智慧策略」(National AI Strategy)而施行的相關行動。前述計畫中亦指出,今年底英國政府將發布人工智慧治理白皮書並辦理相關公聽會。
新加坡科技與研究局針對未來工廠提出研究規劃及方向新加坡科技與研究局(Agency for Science, Technology and Research)於2017年7月26日提出未來工廠(Toward the factories of the future)概念及相關研究方向,自動化(Automation)、機器人(robotics)、先進電腦輔助設計(advanced computer-aided design)、感測和診斷技術(sensing and diagnostic technologies)將徹底改變現代工廠,可製造的產品範圍廣泛,從微型車乃至於飛機皆可生產。積層製造(Additive Manufacturing),又稱3D列印(3D printing),可使用單一的高科技生產線來創造許多不同的產品項目,而不需要傳統大規模生產的設計限制和成本,伴隨未來高效能電腦和感測技術之進步,積層製造速度也會隨之加快。而智慧工廠(smart factories)將與物聯網(IOT)、雲端計算(cloud computing)、先進機器人(advanced robotics)、即時分析(real-time analytics)與機器學習(machine learning)等技術與積層製造技術結合,將大為提升生產速度及產量。 為加速及改善積層製造的製程,最重要的方法之一,是使用材料物理學的基本原理來模擬製造過程,而近期更引進跨學科之研究,「模擬」最終產品化學成分和機械性能的微觀結構。因積層製造是一個複雜又困難的過程,透過變化既有規則之模擬(Game-Changing simulations),若建立完成模型且模擬成功,將成為積層製造的殺手級技術。在未來的五到十年,我們將看到更多的零件從積層製造技術生產出來,而且這種技術有機會成為未來工廠的生產基礎。由於現行材料及製造流程與機器必須配合一致,些許的差異皆會生產出不同品質之產品,故未來積層製造工廠的結果穩定重現性(repeatability)和標準化(standardization),將是產品商業化的主要障礙與挑戰。
溫室氣體減量法草案出爐 新廠成本支出大增京都議定書已於二月正式生效,本年底將開始討論新興國家的管制措施,環保署預期,台灣最快將在二 ○ 一二年後,與其他新興工業國家並列為下一波管制對象。為了因應京都議定書未來的要求,我國已完成溫室氣體減量法的立法草案。未來政府將啟動總量管制的強制措施,明定溫室氣體總量管制等多項強制規範;並賦予經濟部可依法禁止或限制高耗能產業設置,或限制高碳類燃料輸入。惟未來新設工廠排放量必須列為企業總量管制的應削減量,雖然允許企業可與其他部門或不同產業類別交易排放量,但因成本支出大增,企業界認為影響投資意願而反彈聲浪甚大。 根據這項法案,一定規模以上的溫室氣體排放源,應採用最佳防制設施,新增溫室氣體排放量須列為實施總量管制後的「應削減量」,並作為環境影響評估審查通過承諾事項。也就是說,石化、鋼鐵等高耗能產業新設廠房、生產線時,依法必須使用高效能技術或設備,因而產生的溫室氣體量,亦必須在企業總排放量內進行削減。 惟這項規定,產業界認為向市場或向能源服務公司購買排放權,對新設工廠將大幅增加成本支出,影響投資意願,在環保署內審議時反彈聲浪甚大。由於產業界反彈甚大,環保署不但延後送出法案審議,同時考慮明定以「基限年」作為新設工廠是否須先在企業總量管制內削減,而基限年則視國際對新興國家管制動作而定。 法案並規定當國際規範我國溫室氣體應削減量時,啟動總量管制措施,企業必須依法削減既存的排放量,企業可與其他住宅或運輸部門交易,也可在同一產業類別或跨產業類別進行抵換或交易。如果總量管制仍無法達到減量目標時,將進一步實施碳稅新制。