印度藥廠、非政府組織對未來將簽屬之歐盟-印度FTA表示反對
今(2011)年3月中旬，印度製藥業者代表及相關非政府組織團體共同對外表示，就印度與歐盟即將簽署之自由貿易協議(Free Trade Agreement；簡稱FTA)，將正式採取反對之立場。
關於上述印度製藥業者代表及非政府組織團體之所以表示反對歐-印兩國簽署FTA之理由，其主要，乃係因歐盟方面為保障歐盟自身製藥業者本身之利益而擬於日後雙方將所簽署之FTA文件中，設置「資料專屬」條款而生；對此，代表印度境內多家藥廠之印度製藥協會(Indian Pharmaceutical Alliance)秘書長Dilip Shah表示：「目前歐盟方面正利用各種高壓與不正之手段，來迫使印度政府同意其擬置入之資料專屬保護條款」；但歐盟官員John Clancy卻解釋：「歐盟政府之所以擬於將簽訂之FTA中設置資料專屬條款，所寄望者，無非是要為歐盟境內製藥業者，尋求一個平等互惠之立基點而已；換言之，歐盟政府所為之一切，乃是基於要為印度與歐盟兩國業者打造一個公平合理之貿易商業環境」，另外，其還強調：「針對資料專屬條款之簽訂，原則上應在雙方達成共識之前提下進行」。
雖然歐盟方面目前已嘗試作出如上解釋，但印度國內各界似仍普遍認為，一旦同意將資料專屬條款納入，未來除將嚴重影響廣大用藥病患近用低價救命藥品之權益外，亦將大幅限制新興國家產製學名藥品之能力；故包括HIV病患及其他印度民間團體共計超過2000名抗議者，於今年3月2日時，皆紛紛走上新德里市中心街頭，對歐-印即將簽署FTA表達其強烈之抗議與不滿；足見，該項條款將造成之實質影響，絕非歐盟單方三言兩語即可輕描淡寫地帶過；而最終之談判結果，是歐盟方面將作出合理之讓步？還是印度方面為挽最大貿易夥伴之心，而終以犧牲廣大病患及國內製藥業者權益來作為可能之對價？是破局？還是完滿結局？則皆有待後續觀察，方見分曉。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
德國KOINNO創新採購中心是由德國經濟暨能源辦事處(Bundesministerium für Wirtschaft und Energie)轄下的倉儲管理、採購與物流經濟協會(Bundesverband Materialwirtschaft,Einkauf und Logistik e.V, BME)所執掌，該協會主要任務為關於政府採購與各領域的物流管理的研發成果技術移轉、促進職業與終生教育的補助與經驗交流，目的在於創造未來趨勢、經濟發展與鼓勵創新。而KOINNO創新採購中心的成立宗旨即是持續提供政府採購的創新來源，並引導具有創新元素的政府採購實踐為成功經驗與最佳練習。 其中政府採購方面，BME在2004年建立該平臺，其功能為提供使研發成果能最佳實踐的對話交流、創造未來發展趨勢與創新、將研發成果技轉給採購機關與提升政府採購的價值。德國慕尼黑國防大學的公共採購法學與管理研究中心(Forschungszenturm für Recht und Management öffentlicher Beschaffung der Universität der Bundeswehr München,FoRMöB)是KOINNO的合作夥伴，同時也是德國唯一以企業經營與法學觀點分析公共採購問題的跨領域研究中心。
英國發布人工智慧網路資安實務守則英國政府於2025年1月31日發布「人工智慧網路資安實務守則」（Code of Practice for the Cyber Security of AI，以下簡稱「實務守則」），目的是提供人工智慧（AI）系統的網路資安指引。該實務守則為英國參考國際上主要標準、規範後所訂定之自願性指引，以期降低人工智慧所面臨的網路資安風險，並促使人工智慧系統開發者與供應商落實基本的資安措施，以確保人工智慧系統的安性和可靠性。 由於人工智慧系統在功能與運作模式上與傳統網路架構及軟體有明顯的不同，因此產生新的資安風險，主要包含以下： 1. 資料投毒（Data Poisoning）：在AI系統的訓練資料中蓄意加入有害或錯誤的資料，影響模型訓練結果，導致人工智慧系統產出錯誤推論或決策。 2. 模型混淆（Model Obfuscation）：攻擊者有意識地隱藏或掩飾AI模型的內部運作特徵與行為，以增加系統漏洞、引發混亂或防礙資安管理，可能導致AI系統的安全性與穩定性受損。 3. 輸入間接指令（Indirect Prompt Injection）：藉由輸入經精心設計的指令，使人工智慧系統的產出未預期、錯誤或是有害的結果。 為了提升實務守則可操作性，實務守則涵蓋了人工智慧生命週期的各階段，並針對相關角色提出指導。角色界定如下： 1. 人工智慧系統開發者（Developers）：負責設計和建立人工智慧系統的個人或組織。 2. 人工智慧系統供應鏈（Supply chain）：涵蓋人工智慧系統開發、部署、營運過程中的的所有相關個人和組織。 實務守則希望上述角色能夠參考以下資安原則，以確保人工智慧系統的安全性與可靠性： 1. 風險評估（Risk Assessment）：識別、分析和減輕人工智慧系統安全性或功能的潛在威脅的過程。 2. 資料管理（Data management）：確保AI系統整個資料生命週期中的資料安全及有效利用，並採取完善管理措施。 3. 模型安全（Model Security）：在模型訓練、部署和使用階段，均應符合當時的技術安全標準。 4. 供應鏈安全（Supply chain security）：確保AI系統供應鏈中所有利益相關方落實適當的安全措施。 「人工智慧網路資安實務守則」藉由清晰且全面的指導方針，期望各角色能有效落實AI系統安全管控，促進人工智慧技術在網路環境中的安全性與穩健發展。