歐盟執委會授權各國決定GMO的提案遭抨擊 10月環境部長會議將繼續協商
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。
長久以來國際藥廠從大量販售的藥物中獲取上億元的營收，例如抗癌藥物與抗瘧藥物，均是萃取自中國的草本植物，但是這些擁有藥物傳統知識與遺傳資源的族群部落(the community)，卻只得到相對微薄的報酬。為此，世界智慧財產組織(The World Intellectual Property Organization)已經在過去五年中力圖達成將利益擴及到提供傳統知識與遺傳資源的族群部落。 許多先進國家到非洲、亞洲等地方蒐尋具有療效的植物後，回實驗室進行研發萃取其物質後做成藥物，但卻從來沒有主動的揭露其來源，也不曾主動的回饋其獲利給那些藥廠從中獲得藥物植物的族群部落。開發中國家已試著要去制止這非法的竊用傳統知識的行為。 但由於傳統知識是累積的，因此傳統知識的保護也面臨到如何認定其於何時已存在的困難。因此傳統的智慧財產保護體系對於不能確認個別權利人與權利標的範圍的傳統知識無法提供保護。 不過，世界智慧財產組織表示藥廠已開始關心並參與傳統知識利用的協議，因為這些投資億元於研發而已有成功結果的藥廠，並不希望他們處於一個法律上不確定的狀態。
2016年生物支付技術將可能取代傳統支付型態根據美國公共電視台在2016年1月6日的新聞，指出生物支付將可能成為新興支付工具。生物支付之定義為利用生物辨識(biometric)技術驗證個人生物特徵，諸如：指紋、虹膜等進行支付。採用生物支付技術，未來將無須使用信用卡或行動裝置，僅需要個人生物特徵之辨識即可完成交易。此轉變將使未來交易更加快速、便利，但同時，生物支付的安全性卻也不無疑義。 即便生物辨識屬於高層級的資訊安全保護機制，但水能載舟，亦能覆舟。生物辨識利用生物不可變之特性進行身分識別，涉及高度個人隱私，為妥善保護個人資訊安全，需訂立生物辨識相關規範加以管制，否則將衍生許多法律問題。 例如：在2015年6月，美國線上出版商Shutterfly公司被控訴違法蒐集個人資料。原告稱其並非Shutterfly公司之註冊使用者，也從未同意其生物辨識資訊被該公司蒐集，但其面紋(Face print)卻被上傳至該公司網站，並標註姓名，儲存在自動針對相片標記臉部辨識系統之資料庫。 依據BIPA針對生物辨識定義及蒐集規範： 1.第10條： 生物辨識之態樣，包含視網膜、虹膜掃描、指紋或是手部、臉部外觀之掃描，但不包括簽名、照片、用於科學檢測之人體樣本、頭髮顏色等。 2.第15條(a)： 規定公司蒐集個人生物特徵資訊應有相關規範供公眾查閱，並應提供生物辨識資訊之保管及銷毀日期及相關資訊。 3.第15條(b)(1)： 蒐集生物辨識資訊應告知當事人。 Shutterfly公司提出要求法院不受理之抗辯，主張BIPA規定之臉部外觀，其文意解釋應為物理上個人親自接受掃描所得之資訊，並非原告所主張以照片辨識之臉部外觀，但法院認為Shutterfly之主張並不合理，因此同意受理此案。 觀察該案可發現，儘管生物辨識提高資訊安全之保護，但相關法規範解釋仍待實務完備。另一方面，生物特徵資訊極易被他人蒐集，因此，如何建置蒐集個人辨識資訊及完善相關措施，也是推行生物支付措施所需突破的關口。
中國大陸之工業和信息化部發布《算力標準體系建設指南》之徵求意見稿，欲加強算力低碳標準發展2025年10月21日，中國工業和信息化部發布《算力標準體系建設指南》（徵求意見稿），公開徵求意見。提出九大部分，包含基礎通用、算力設施、算力設備、算網融合、算力互聯、算力平台、算力應用、算力安全以及綠色低碳標準。其中，「綠色低碳」標準旨在引導算力產品、平台及應用在全生命週期內實現環境友好、資源節約與能源高效利用，包含： 1. 綠色低碳產品標準：規範算力產品從設計、生產、使用到廢棄處理全過程的環境影響。包括節能設備技術要求、有害物質管控、材料回收與循環利用，以及生命週期評估（LCA）等標準。 2. 綠色低碳平台標準：建立可以整合統計與分析電、水、碳、熱、冷等資訊的綜合性管理平台。標準涵蓋了平台的架構設計、數據對接與管理功能，以實現能源使用的精細化監測。 3. 綠色低碳應用標準：針對算力服務過程中的環保表現進行評價，包含碳足跡核算、環境適應性、綠色供應鏈管理以及綠色算力的計算方法。 4. 能效監測技術標準：定義算力中心的各項能效核心指標，如電效、水效、碳效及空間效率。此外，也規範了監測頻率、先進節能技術的使用規範以及可再生能源的使用佔比。 5. 算力電力協同標準：規範算力資源與電力資源的協同調度，重點包含「源網荷儲」一體化、算電協同管理及相關關鍵設備的技術要求，以提升整體能源利用效率。 根據徵求意見稿，到2027年，中國將在算力通用基礎、基礎設施、設備、網路融合、平台、應用、安全以及綠色低碳等領域，制定或修改50項以上標準。
新加坡金融管理局（MAS）發布「人工智慧風險管理工具包」新加坡金融管理局（MAS）於 2023 年中旬啟動「MindForge 計畫」，旨在協助金融機構強化其人工智慧（AI）風險管理能力。該計畫於2026年3月20日完成第二階段，並發布由MAS聯合24家領先銀行、保險公司與資本市場公司等產業夥伴共同開發的「人工智慧風險管理工具包」。該工具包內含「AI風險管理營運手冊」（下稱「營運手冊」）與「AI風險管理實施案例」（下稱「實施案例」），提供實務資源以管理涵蓋「傳統AI」、「生成式AI」及「新興代理型AI」技術的相關風險，確保產業能安全且負責任的導入AI。「營運手冊」依據MAS的監理期望，將AI 風險管理框架分為四大核心：一、範圍與監管：建立AI治理框架並釐清AI監督的角色與責任。二、AI風險管理：透過組織的系統、政策與程序，識別AI應用情境，進行風險重大性評估，並建立AI盤點清單。三、AI生命週期管理：實施AI應用完整生命週期的控制措施。四、促成因素：發展組織能力、基礎設施與資源，以確保能持續支持負責任的AI應用。「實施案例」則收錄如星展銀行（DBS）及瑞士寶盛（Julius Baer）等機構的AI風險管理實務。未來，MAS 將於「BuildFin.ai」倡議下成立專責小組，持續開發建構管理新興技術風險的框架。 相較於新加坡著重建立全方位治理架構，資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心（下稱「資策會科法所創智中心」）於同年 2 月發布之「金融業人工智慧（AI）風險管理實務指引」，則更強調將風險控管「整合」至既有流程中，透過與業務流程的結合實踐韌性管理。該指引奠基於「人工智慧基本法」，並進一步連結「台灣智慧財產管理規範（TIPS）」驗證角度，協助機構精準掌握應用情境並具體化風險。透過將管控機制立基於資安、資訊及智財三大支柱，降低法遵成本與業務衝擊，並藉由分階段與分級管理，引導金融機構從核心防護逐步深化管控機制。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）