歐盟執行委員會(European Commission)於2011年10月28日公佈兩份針對歐盟基因改造作物(Genetically Modified Organisms, GMOs)之評估報告,這兩份報告係由執委會委託兩個獨立顧問機構所完成,評估時間自2009年至2011年。第一份報告係針對GMOs食品與飼料規範(EU's legislative framework in the field of GM food and feed)之評估報告;第二份報告係針對GMOs耕作規範(legislative framework in the area of GMOs cultivation)之評估報告。此兩份報告之重要性在於,其收集來自官方及民間對於GMOs法制之事實陳述與意見,如健康與環境的保護、國內市場的產物規範等議題,可作為未來改善歐盟GMOs法制的基礎。
評估指出,歐盟的GMOs法制就健康與環境保護之規範並無偏誤;但在效率及透明度上,尚有改善之空間。此外越來越多含有基因改造的農作物輸入歐盟造成健康及環境之威脅,而須進一步改善風險評估之作法以及調整相關法制。
在過去一年中,執委會已採納報告中之部分建議,著手針對現存法制作出微調及改善,包括:
1.在GMOs耕作上需要更多的彈性。
2.低度殘留(Low Level Presence, LLP)的解決方案。
3.收集關於GMOs耕作的社會經濟層面之技術資訊。
4.新作物播種技術之評估。
5.監控活動的加強。
6.針對成員國批准風險評估的指導方針(Guideline)法制化之檢討與改革。
7.對於GMOs重要議題的溝通活動之改善。
除上述之改善工作持續進行,在接下來幾週,執委會將針對農產品輸入許可制度提出改善方案,以建立更嚴謹的許可要求。由這兩份報告的公佈,可以預見未來歐盟將持續完善現存法制,而此兩份評估報告將如何影響歐盟的GMOs規範,值得持續觀察。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國白宮科技政策辦公室(Science and Technology Policy, OSTP)在2020年1月6日公布了「人工智慧應用監管指南(Guidance for Regulation of Artificial Intelligence Applications)」,提出人工智慧(AI)監管的十項原則,此份指南以聯邦機構備忘錄(Memorandum for the Heads of Executive Departments and Agencies)的形式呈現,要求政府機關未來在起草AI監管相關法案時,必須遵守這些原則。此舉是根據美國總統川普在去(2019)年所簽署的行政命令「美國AI倡議」(American AI Initiative)所啟動的AI國家戰略之一,旨在防止過度監管,以免扼殺AI創新發展,並且提倡「可信賴AI」。 這十項原則分別為:公眾對AI的信任;公眾參與;科學誠信與資訊品質;風險評估與管理;效益與成本分析;靈活性;公平與非歧視;揭露與透明;安全保障;跨部門協調。旨在實現三個目標: 一、增加公眾參與:政府機關在AI規範制定過程中,應提供公眾參與之機會。 二、限制監管範圍:任何AI監管法規實施前,應進行成本效益分析,且機關間應溝通合作,建立靈活的監管框架,避免重複規範導致限制監管範圍擴大。 三、推廣可信賴的AI:應考慮公平性、非歧視性、透明性、安全性之要求,促進可信賴的AI。 這份指南在發佈後有60天公開評論期,之後將正式公布實施。白宮表示,這是全球第一份AI監管指南,以確保自由、人權、民主等價值。
日本公布第6期科學技術與創新基本計畫草案並募集公眾意見,著重疫情與科技基本法修正後之因應日本內閣府於2021年1月20日發布「第6期科學技術與創新基本計畫」(科学技術・イノベーション基本計画,以下稱第6期科技創新基本計畫)草案,並自即日起至同年2月10日,對外徵求公眾意見。依2020年6月修正通過之日本科學技術與創新基本法(科学技術・イノベーション基本法,預定2021年正式公告施行)第12條規定,要求政府應就振興科學技術與創新創造的政策,擬定基本計畫並適時檢討調整,同時對外公告。而本次草案的提出,便為因應現行的第5期科學技術基本計畫即將屆期,啟動擬定下一期基本計畫。 依草案內容,第6期科技創新基本計畫延續Society5.0的願景,並以數位化及數位科技作為發展核心。但檢視至今的科技創新政策成效,數位化進程不如政策目標所預期;受COVID-19疫情影響,也提升了科技普及化應用的重要性。另一方面,科學技術基本法的修正,則揭示了人文社會科學與自然科學跨域融合運用的方向,並期待藉由創新創造納為立法目的,實現進一步的價值創造。基此,第6期科技創新基本計畫提出,應從強化創新、研究能量及確保人才與資金的三方向為主軸,結合SDGs、數位化、資料驅動及日本共通在地價值,建構出「日本模型」(Japan Model)作為實現Society5.0的框架。 針對如何強化創新能力、研究能量及確保人才與資金,計畫草案提出以下方向: (1)強化創新能力:整體性強化創新生態系(innovation ecosystem),建構具韌性的社會體系,並有計畫地推動具社會應用可能的研發活動。具體作法包含藉由AI與資料促成虛擬空間與現實世界的互動優化、持續縮減碳排放量實現循環經濟、減低自然災害與傳染病流行對經濟社會造成的風險、自社會需求出發推動產業結構走向創新、拓展智慧城市(smart city)的應用地域等。 (2)強化研究能力:鼓勵開放科學與資料驅動型之研究,並強化研究設備、機器等基礎設施的遠端與智慧機能,推動研究體系的數位轉型;以資料驅動型為目標,多元拓展具高附加價值的研究,包含生命科學、環境、能源、海洋、防災等領域;擴張大學的機能,如增進大學的自主性,從經營的角度調整與鬆綁國立大學法人的管理與績效評鑑方式等,用以厚植創新基底。 (3)人才培育及資金循環:目標培養具備應變力與設定議題能力的人才;同時藉由資助前瞻性研發,結合大學的基礎科研成果,激發創新的產出及延伸收益,並回頭挹注於研發,建立研發資金的循環運用體系。
簡介美國《營業秘密案件管理的司法指引》2023年7月13日,美國聯邦司法中心(Federal Judicial Center)發布《營業秘密案件管理的司法指引》(Trade Secret Case Management Judicial Guide)。該指引是由美國聯邦司法中心與Berkeley大學合作出版,旨在提供處理聯邦營業秘密訴訟的法官參考,並為訴訟當事人提供營業秘密案件各階段的注意事項。其中特別指出識別營業秘密及證據開示在訴訟中的重要性。 1.在識別營業秘密的部分 《營業秘密案件管理的司法指引》指出在訴訟中,識別應達到「足以與已公開的資訊進行比較」的程度。而識別程度應具備以下兩個要件,包括: (1)使被告了解原告所主張之營業秘密範圍; (2)使被告能確定證據開示項目與本案所涉及之營業秘密間的關聯性。 據此,若原告僅識別其所主張之營業秘密的類別不足以識別其營業秘密。為達到《營業秘密案件管理的司法指南》所要求之識別程度,企業應盤點其擁有的營業秘密並留存產出紀錄,以利後續訴訟中能具體識別其營業秘密。 2.在證據開示的部分 《營業秘密案件管理的司法指引》指出證據開示的範圍會受到不同因素影響,比如各類型的特殊紀錄、個人隱私權是否受到保護等。為了能在證據開示階段取得優勢,企業應與員工簽署協議,明確約定其於機密資訊有外洩之虞時,有權對員工之個人設備等進行調查。 由上述內容可以發現,若要在美國營業秘密案件中取得優勢,建議企業採取識別所擁有的營業秘密、保存產出紀錄、與員工簽署相關協議等措施。關於前述營業秘密管理措施之重要內容,企業可以參考資策會科法所創意智財中心發布的「營業秘密保護管理規範」,並進一步了解該如何管理,以降低自身營業秘密外洩之風險,並提升其競爭優勢。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
IBM Watson Health與FDA合作研究區塊鏈技術之醫療運用根據專利資料庫公司IFI CLAIMS公佈2016年美國專利統計報告,IBM以8,088件專利再度蟬聯冠軍,其中多著重在人工智慧(artificial intelligence)、認知運算(cognitive computing)、及雲端(cloud)等技術領域,也有健康醫療相關專利。 近期IBM Health與美國食品藥品管理局(U.S. Food and Drug Administration)展開兩年期之合作研究,透過區塊鏈技術(blockchain)以安全且去中心化的方式進行數據共享,如:交換電子病歷、臨床試驗、基因數據、甚至過去難以取得的病患行動與穿戴裝置數據及物聯網(Internet of Things)數據等。 傳統上病患的病歷資訊存放於各診療單位或醫療機構,造成資訊管理效率及互通性較低,在區塊鏈技術的架構下,有效率的將大量且多樣的醫療數據進行彙整,並藉審查追蹤紀錄以防止竄改,提升病歷數據傳輸管理的可靠性及安全性。在如此多元化的醫療數據共享環境下,有助於醫療診斷、更將能促進產業發展。 此外,過去病患穿戴裝置所測得的日常生理數據,不管在數據取得、或將該些數據應用至臨床診斷上皆存有許多問題,如今區塊鏈技術將能提高物聯網數據資訊之整合性。依調查顯示,預計有80%新創組織採用區塊鏈技術於物聯網數據管理與應用上。 其他應用商機更包括居家監控、慢性疾病管理、藥物整合(medication reconciliation)及供應鏈管理等。IBM預估,至2017年底將會有16%的健康醫療機構採用以區塊鏈技術為架構的管理工具,並預測十年內採用比例將達72%。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」