中國 REACH 成形，台灣準備好了嗎？－從中國新化學物質環境管理辦法看我國新化學物質管理
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
歐盟執委會（European Commission）於2020年2月19日提出「歐洲資料戰略」（the European data strategy），其將建立單一資料市場（single data market）。針對少數大型科技公司（big tech）往往透過定位、社群網路等服務，掌控全球大量資料，且嚴重阻礙由資料驅動之商業型態（data-driven business）的發展與創新，透過建立單一資料市場，開放未使用的資料，使資料可於歐盟內部及跨部門自由流動，以對抗美國大型科技公司，例如：Facebook、Google或Amazon等資料壟斷之情況，確保市場開放和公平。 依據文件內容，歐洲資料戰略主要目標在於，善用歐盟巨量產業資料和創新科技，建立一個公平的歐盟資料空間，鼓勵資料共享，並建議制定資料監管規則。歐盟相關措施包含公布更多地理空間、環境、氣象學等公共資料（public data）；免費提供企業街區資料；針對阻礙資料分享之規範訂定競爭法；提供新跨境資料使用和整合規範；針對製造、氣候變遷、自動產業、健康照護、金融服務、農業、能源等提供相關標準；廢除阻礙資料共享的相關規則，避免線上平臺對資料限制利用或獲利顯失公平之情況。歐盟執委會預計於2020年底提出數位服務法（Digital Services Act），提供企業於單一市場營運更清楚規則，強化數位平臺責任和保護基本權利。
WHA79通過加強藥品監視決議 強化全球衛生體系韌性第七十九屆世界衛生大會（Seventy-ninth World Health Assembly, WHA79）基於智利、埃及、科威特、秘魯、卡達、突尼西亞及坦尚尼亞等七國提案，於5月23日通過《推動智慧、高效的藥品監視，作為強健、永續、具韌性與回應性衛生體系的核心工具——惠及所有人、覆蓋所有地方》（Advancing smart, efficient pharmacovigilance as an essential tool for robust, sustainable, resilient and responsive health systems, for everyone, everywhere）決議。 以下為決議之摘要： 一、定位擴展：由用藥安全邁向衛生體系韌性 該決議將傳統以上市後用藥安全監視（pharmacovigilance, PV）定位為具韌性衛生體系的制度工具之一，以風險為基礎的藥品與疫苗安全監視，是確保病人安全、推動藥品與疫苗可近性及達成全民健康覆蓋（Universal Health Coverage, UHC）的重要基石。 二、結構性挑戰：系統碎片化、能力落差與錯假訊息 該決議指出，當前全球藥品監視體系面臨三項核心挑戰。其一，不同疾病所建立的藥品監視系統缺乏協調與整合，導致資料分散、資源重複運用及整體效率不彰的問題；其二，各國在監管能力與基礎建設方面存在顯著落差，使資料的完整性與代表性受到限制，特別影響資源有限的國家在區域及全球決策中的實質參與；其三，有關藥品與疫苗安全的錯誤與虛假資訊持續透過社群媒體擴散，削弱公眾對監管機關的信任，增加推動公衛措施的困難。 三、具體行動：整合系統、強化法制與推動國際協作 該決議明確要求成員國須整合並強化現有藥品、疫苗等監視系統，提升資料互通與運用效率以防資源重複，同時應完善法規，將藥品監視納入製造商與市場授權持有人等主體的核心義務，並投入資源培養專責人力與技術。而WHO則須持續更新技術指引與工具、建立績效指標，並在尊重資料主權與安全的前提下推動共享機制，以促進全球資料品質及支持國家公平參與。 綜上所述，該決議反映全球藥物安全監視的定位，已從單純著重「用藥安全」，擴展為確保藥品與疫苗安全、品質與可近性的重要治理工具，並將藥品監視視為支持衛生體系韌性的一項關鍵制度。
美國商務部國家電信和資訊管理局呼籲透過第三方評測提高AI系統透明度2024年3月27日，美國商務部國家電信和資訊管理局（National Telecommunications and Information Administration, NTIA）發布「人工智慧問責政策報告」（AI Accountability Policy Report），該報告呼籲對人工智慧系統進行獨立評估（Independent Evaluations）或是第三方評測，期待藉此提高人工智慧系統的透明度。 人工智慧問責政策報告就如何對人工智慧系統進行第三方評測提出八項建議作法，分別如下： 1.人工智慧稽核指引：聯邦政府應為稽核人員制定適合的人工智慧稽核指引，該指引須包含評估標準與合適的稽核員證書。 2.改善資訊揭露：人工智慧系統雖然已經應用在許多領域，但其運作模式尚缺乏透明度。NTIA認為未來可以透過類似營養標籤（Nutrition Label）的方式，使人工智慧模型的架構、訓練資料、限制與偏差等重要資訊更加透明。 3.責任標準（Liability Standards）：聯邦政府應盡快訂定相關責任歸屬標準，以解決現行制度下，人工智慧系統造成損害的法律責任問題。 4.增加第三方評測所需資源：聯邦政府應投入必要的資源，以滿足國家對人工智慧系統獨立評估的需求。相關必要資源如： (1)資助美國人工智慧安全研究所（U.S. Artificial Intelligence Safety Institute）； (2)嚴格評估所需的運算資源與雲端基礎設施（Cloud Infrastructure）； (3)提供獎金和研究資源，以鼓勵參與紅隊測試的個人或團隊； (4)培養第三方評測機構的專家人才。 5.開發及使用驗證工具：NTIA呼籲聯邦機關開發及使用可靠的評測工具，以評估人工智慧系統之使用情況，例如透明度工具（Transparency Tools）、認驗證工具（Verification and Validation Tools）等。 6.獨立評估：NTIA建議聯邦機關應針對高風險的人工智慧類別進行第三方評測與監管，特別是可能侵害權利或安全的模型，應在其發布或應用前進行評測。 7.提升聯邦機關風險管控能力：NTIA建議各機關應記錄人工智慧的不良事件、建立人工智慧系統稽核的登記冊，並根據需求提供評測、認證與文件紀錄。 8.契約：透過採購契約要求政府之供應商、承包商採用符合標準的人工智慧治理方式與實踐。 NTIA將持續與利害關係各方合作，以建立人工智慧風險的問責機制，並確保該問責報告之建議得以落實。
英國資訊委員辦公室（ICO）發布沙盒執行過程中所觀察到的關鍵議題2019年9月英國資訊委員辦公室（Information Commissioner's Office, ICO）啟動沙盒計畫（ICO Sandbox）測試階段（beta phase），由ICO所選10個測試專案，透過解決當今社會問題，例如如何減少暴力犯罪、大學如何促進學生的心理健康、新技術如何改善醫療保健等，期能促進公眾利益。 各專案在滿足創新性和可行性前提下，同時也面臨著複雜的資料保護議題，因此ICO持續與各專案溝通，提供其應用現有個資保護指引之建議，如歐盟一般資料保護規則之資料保護影響評估指導文件（Guide to the GDPR - Data protection impact assessment）、資料保護自我評估工具包（Data protection self-assessment toolkit）等。自2019年3月底開始（受理申請）迄今，ICO沙盒執行過程中所觀察到的關鍵議題如下： 公部門資料應用效益：部份參與者正在克服與公部門進行歷史資料共享，或是如何整合應用大數據等。個人資料與新技術應用，必須與資料主體的權利和自由進行權衡。 同意：確保各方對於「同意」（Consent）之理解，以弭平差異，同時向公眾提供透明資訊。 新技術的挑戰：應用語音生物辨識（voice biometrics）、臉部辨識技術（facial recognition technology, FRT）等，需要在適當基礎上處理特殊類別資料。 資料分析（Data analytics）：以符合資料保護的方式進行資料分析，處理特殊類別資料的適法性，評估處理過程中的風險，並檢查可能用於資料分析的資料來源，確保符合目的之應用。 未來的6個月，ICO將持續與各專案合作，使其為有效的解決方案，為公眾提供創新合規之產品與服務，並成為未來結合資料保護和創新應用之規劃藍圖，以奠定隱私保護的基石。