英國人體基因資料庫(Biobank)開放給研究者使用
為了改善下一世代的健康，資料來源係來自於半數英國人口的英國人類基因資料庫於今年三月底正式開放給所有研究者使用。該資料庫資訊包含二萬六千筆糖尿病患者、五萬筆關節疾病患者、四萬一千筆不飲酒者，以及一萬一千筆心臟病患者的健康資訊。
英國人體基因資料庫係利用四年的時間招募來自蘇格蘭、英格蘭與威爾斯地區，年紀介於四十到六十九歲的自願捐贈者，就其採集檢體、身高、體重、體脂肪、手握力、骨頭密度、心肺功能、血壓、醫療病例、生活習慣、記憶、飲食、生理與心理情狀、聽力與視力等資訊所集結的健康資料庫，其可堪稱是世界上積累大規模人類健康資訊的來源之一。
欲使用英國人體基因資料庫的申請者，不論其係來自英國或是海外，亦不論申請者係來自學界、產業界、公益團體，或是由政府資助的研究機關（機構）、團體或個人，在本於欲從事的研究係基於健康相關與確保公眾利益的前提之下，均可向該資料庫的管理單位提出使用申請。該申請必須於網路上提出，且欲申請使用之研究必須受到英國人類基因資料庫小組的嚴謹審查，且該審查過程亦會受到英國人體基因資料庫委員會轄下的 Access Sub-Committee所監督。除此之外，具有獨立超然特徵的英國人類基因資料庫倫理與管理會議（UK Biobank Ethics and Governance Council）亦將會監督整個審查系統的運作和流程。
英國人類基因資料庫將允許研究者，在基於保障公眾利益的前提下所進行的健康相關研究，來使用該資料庫內的所有資源。該資料庫期許研究者能夠發現特殊疾病發生於人類個體上的差異性，以進而研發出一套新的治療與防範措施。除此之外，該資料庫的資源利用亦期待研究者能在具有慢性、疼痛與生命威脅性特徵的疾病上，例如癌症、心臟疾病、中風、糖尿病、老人痴呆、憂鬱症、關節炎、眼睛、骨頭和肌肉等疾病，能夠就其發生原因、預防方法與治療方式找出新的診斷和解決方法。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
Linux 創辦人 Linus Torvalds 決心捍衛自己的商標權，並堅稱其要求商標再授權是賠錢生意。 Torvalds 日前委託律師發函給澳洲的 90 家公司，要求他們取銷任何 Linux 名稱的使用，並應向 Linux 商標的授權單位 – 非營利組織 Linux Mark Institute 購買再授權。這些公司必需個別支付 200 美元到 5,000 美元，以取得 Linux 商標的再授權，導致部分開放原始碼社群成員指控 Torvalds 想藉 Linux 的成功大撈一筆。 Torvalds 否認他自己，或任何人因 Linux 商標的再授權而賺錢，因為法律成本遠高於授權費，而律師所發出的通知函，僅是維護一個商標的必要動作。 Torvalds 最近也被人指控偽善，某些開放原始碼社群宣稱他對軟體專利的批評，與他行使專利權的作為互相矛盾， Torvalds 本身並未就此回應。惟反歐盟軟體專利規定的活動領袖，最近還被譽為智慧財產領域最重要人物的 Florian Mueller 表示，商標及著作權與軟體專利不同，軟體專利是有利於反競爭陣營和無產品的敲詐者的有力工具，但著作權和商標大致上獎勵那些創造和銷售真正產品的人，不加區隔地反對智慧財產權，是違法且無意義的；其並警告「反智慧財產激進主義」對開放原始碼的形象有害，某些右翼政客也同意 Bill Gates 的觀點，認為限制智慧財產權等於是共產主義，因此開放原始碼社群有必要將自己和反智慧財產權的觀點脫鉤。
歐盟通過反脅迫規則，將針對他國的經濟脅迫手段採取反制措施歐盟理事會（European Council）表示已與歐盟執委會（European Commission，以下簡稱「執委會」）、議會（European Parliament）於2023年11月22日完成《保護歐盟及其成員國免受第三國經濟脅迫規則》（Regulation on the protection of the Union and its Member States from economic coercion by third countries，以下簡稱「反脅迫規則」）之立法流程，並將於2023年12月27日正式施行生效。 該法起源於中國大陸於2021年為抗議立陶宛（Lithuania）同意我國政府以「臺灣」名義在其首都維爾紐斯（Vilnius）設立代表處，停止輸入多項產品，導致立陶宛對中貿易額大幅降低。歐盟為避免特定國家持續利用此種經濟脅迫手段影響歐盟交易市場與會員國之主權，決定立法採行反制措施，並於2021年之貿易政策回顧（2021 Trade Policy Review）公布《反脅迫規則》之立法框架。 根據《反脅迫規則》，執委會得根據會員國、歐盟議會及其他經濟聯盟所提供之資訊進行職權（ex officio）調查；亦可依照受脅迫之會員國或企業的請求進行調查。在調查階段，執委會會在4個月內判斷特定國家之行為是否確實造成經濟脅迫，若確實存在，將進一步評估其對歐盟帶來之影響。調查完成後，若他國政府確實對歐盟成員國或企業實施經濟脅迫手段，執委會將提交報告與理事會進行決議，通過後，執委會將先採行不干涉措施（non-interventionist measures），與實施經濟脅迫手段之國家進行協商，並要求賠償因經濟脅迫而產生的損害。若採行不干涉措施後仍無改善，執委會得考慮採行干涉措施（interventionist measures），包含但不限於限制特定企業進入歐盟市場與投標政府採購案；終止對特定國家的關稅優惠，並課予額外之關稅等，以阻止該特定國家繼續干擾歐盟經濟體。
美國總統拜登簽署「改善國家網路安全」行政命令美國總統拜登於2021年5月12日簽署「改善國家網路安全」總統行政命令（Executive Order on Improving the Nation’s Cybersecurity），旨在增進美國政府與私部門在網路安全議題的資訊共享與合作，以加強美國對事件發生時的因應能力。本命令分從數個面向達成前述目標，分別為： （1）情資共享之強化：消除威脅政府與私部門之間資訊共享的障礙，要求IT與OT服務者偵測到可疑動態時，與政府共享相關資訊與相關安全漏洞資料，簡化並提高服務商與聯邦政府系統服務合約之資安要求。 （2）現代化聯邦政府網路安全：針對聯邦政府網路，建構更現代化與嚴格的網路安全標準，並採取零信任架構，例如應強化雲端服務與未加密資訊之共享機制，包括由公眾直接透過WiFi連網取得或下載之資訊網頁等，針對其建構安全機制、更新加密金鑰與建構新的安全工具。 （3）強化軟體供應鏈安全：提高軟體供應鏈安全性，包括要求開發人員提高其軟體透明度、公開安全資料、利用聯邦資源促進軟體開發市場，以及建構軟體認證，使市場更容易確定該軟體的安全性。 （4）建立資安審查委員會：建立由公私部門共同合作的資安審查委員會（Cybersecurity Safety Review Board），針對重大資安事件做及時的回應、，並進行獨立第三方之審查與建議。 （5）標準化聯邦政府應對資安弱點及資安事件的教戰手冊：建構聯邦政府因應資安事件之資安事件教戰手冊，使聯邦政府得以及時並一致地回應網路攻擊事件。 （6）改進對聯邦政府網路資安弱點及資安事件之偵測：清查聯邦政府端點，改善聯邦政府對資通安全事件的偵查能力，並進一步布建強大的端點監測和回應系統（Endpoint Detect and Response, EDR）。 （7）提升聯邦政府調查與補救之能力：提升資訊安全事件調查與補救能力，並透過更頻繁與一致的資安事件日誌來減緩駭客對聯邦政府網路的入侵。 （8）建制國家安全系統：要求聯邦政府部門採用符合相關網路安全要求之國家安全系統。 本行政命令是美國政府在美國油管遭駭事件後，對相關事件之具體因應。本行政命令雖主要著眼於聯邦政府的網路安全，但亦透過總統行政命令鼓勵私部門在網路安全核心服務上加強合作與投資。預計美國在此總統行政命令基礎上，將有進一步強化公私合作的措施與資源挹注。
金融穩定委員會報告指出金融領域採用AI之模型、資料品質與治理風險.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告，探討人工智慧（Artificial Intelligence, AI）在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響，分析相關風險並提出建議。 報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處，但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性（Vulnerability），進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括：「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」，以及「模型風險、資料品質和治理」。 在模型風險、資料品質與治理中，廣泛應用AI可能導致模型風險上升，因某些模型難以驗證、監控及修正，且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外，在大型語言模型（Large Language Model, LLM），大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性，使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型（Pre-trained Model）中，金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉，進一步增加管理難度。 若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源，模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰，包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。 報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測，評估現行金融政策框架是否充分，並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形，並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外，主管機關可考慮利用監督科技（SupTech）及監管科技（RegTech）等AI驅動工具強化監管效能，以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。