歐盟執委會(European Commission)於今(2010)年7月授權歐盟各會員國自行決定禁止或准許基因改造(GM)農作物的提案,過去幾個月來即已不斷遭受外界質疑,在近日(9月27日)召開的農業部長會議上又受到主要歐盟會員國的強烈抨擊;歐盟消費者健康及安全政策部門代表John Dalli表示,這個問題將會在10月14日召開的環境部長會議繼續進行協商。
事實上,歐盟執委會的提案同時引來了GMO支持者與GMO反對者的譴責,他們認為這項議案會給農民與農產業者製造法律上的不確定空間,徒增困擾;此外,綠色和平組織歐盟農業政策執行長Marco Contiero也表示,各會員國都不應該接受執委會的這項提案,反而必須對執委會施加壓力,以確保農作物的安全並預防環境污染。農業會議上,許多會員國農業部長也擔心執委會的提案不但會分裂農產品國際市場,並也可能與WTO規則相衝突。
由於預期執委會7月份的提案可能將被撤回或大幅修改,參與農業會議的各國部長也都同意在這過渡時期成立專責的工作小組,以資因應該提案所引致的眾多批評。就現階段看起來,GMO爭議還會在歐盟繼續上演,後續的相關討論值得繼續觀察。
英國財政大臣十六日在倫敦宣佈,政府將在其10年發展計劃中建立一個全國性的幹細胞研究網路,以鞏固英國在該領域的領先地位。 英國工黨政府一直對幹細胞研究提供支持,並且率先立法,允許治療性人類胚胎幹細胞研究。但是治療性胚胎幹細胞研究一直遭到人權組織的反對,使幹細胞研究機構在資金籌措方面陷入困境。為此,英國政府作出建立幹細胞研究網路的決定,無疑是為了加強英國在國際幹細胞研究領域的領先地位。 布朗當天在下議院宣佈二○○五年財政年度預算計劃時說,英國政府從二○○二年起的三年內向幹細胞研究撥款四千萬英鎊,另外,英國醫學慈善機構韋爾科姆信託公司承諾向幹細胞研究網路投資二千萬英鎊。
德國總理梅克爾敦促歐盟立法允許「資訊追蹤(data tracking)」,以有效打擊恐怖主義2014年7月歐盟法院宣告2006年起施行的「資料保留指令」無效,該指令允許警察機關使用私人通聯記錄,但不允許揭示通訊內容。資料保留指令之所以被歐盟法院廢止,起因於不合乎比例原則及沒有充分的保護措施,該指令規定歐盟成員國必須強制規定電信公司必須保留客戶最近六個月到十二個月的通聯紀錄,不過在歐盟法院廢止指令之前,德國憲法法院在2010年時就已經以違反憲法為由停止執行指令。 惟在2015年1月,伊斯蘭激進主義份子的恐怖攻擊事件,共12人被射殺。因此德國總理梅克爾2015年1月在下議院針對該恐怖事件發表演說,雖因美國的史諾登事件,揭露美國政府大量監聽私人通訊和監視網路流量的行動,而引起了德國人對隱私權保護的關注,但梅克爾表示德國各層級的部會首長都同意有使用私人通聯記錄的需要、使嫌疑犯的通聯記錄能夠被警方用來偵查犯罪,但應該由法律規範資料保留的期間限制,她敦促各界向歐盟委員會施加壓力,重新訂定資料保留指令,使各歐盟成員國能修正國內法律。 歐盟委員會正在評估此法制議題,並考慮向歐盟議會、各成員國、民間團體、執法部門和個資保護組織間建立開放式對話,決定是否有需要訂定新指令;但德國司法部長並不贊成梅克爾擴大監督人民通訊的想法,認為這是過於倉促的行動,而且除了資訊記錄留存外,德國政府也儲存所有媒體資料並限制媒體自由,他認為這並不合適。 目前英國國內保守黨和自由黨現正為新修訂的通訊資料法,為人民隱私權的保護範圍爭論不休,而美國由於近年受到不少駭客攻擊,故美國總統歐巴馬採取與梅克爾相似的立場,希望能擴張執法機關的權力,公開提倡強化美國網路安全相關法規。
“Cookies”—餅乾或是毒藥? 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。