歐洲藥物管理局(EMA)加強與歐洲毒品與毒癮監控中心(EMCDDA)於精神性影響藥物和藥物濫用上的資訊交換合作
2010年藥物主動監視法規(pharmacovigilance legislation)要求EMA和EMCDDA必須加強在藥物產品濫用(包含不合法藥品)的資訊交換合作關係，是以，EMA和EMCDDA於今年九月初於葡萄牙里斯本相互簽署了修訂工作協議(amended working arrangement)，約定在新型精神性影響藥物與藥物濫用的面向上，加強相互間的資訊交流合作。
於EMA和EMCDDA所簽訂的修正工作協議中，雙方約定就下列領域深化資訊交換：
1.雙方需各自依照歐盟執委會2005/387/JHA決議和歐盟1235/2010號法規第28c(2)條，對於所擁有之新型精神性影響藥物與藥物濫用(包含不合法藥品)資訊進行交換合作；
2.資訊交換需透過通常基準的報告形式由EMCDDA送至EMA，並含括有關於藥物產品濫用、不合法藥物，以及新型精神性影響物質等相關資訊；
3.EMA必須通知EMCDDA有關於藥物產品濫用的有效導因(validated signals)，同時，EMA必須提供EMCDDA有關於藥物產品濫用和新型精神性影響藥品市場核准狀況的細部資訊；
4.EMA對於選定藥物產品之風險管理計畫的界定，可考量是否需先行與EMCDDA作諮詢意見交換；
5.EMA和EMCDDA在歐盟執委會2005/387/JHA決議和歐盟1235/2010號法規第28c(2)條所設基礎的合作模式下，必須要特別注意確保人類或動物健康照護並無惡化的情事，同時應確保科學建議之潛在衝突於前階段將會被界定與管理；
6.EMA和EMCDDA兩者間諮詢的進行，必須避免非關於新型精神性影響物質風險評估之科學建議的潛在衝突；
7.對於任何額外合作計畫的執行，必須考量EMA和EMCDDA兩者的例行性工作規劃；
8.對於特定計畫需要額外資源時，必須經由EMA和EMCDDA共同同意，並將同意文件附於現階段的工作協議中；
9.EMA和EMCDDA可就其各自舉辦的會議相互邀請對方，並邀請對該會議有興趣的其他團體參與；
10.對於EMA和EMCDDA間實際的合作面向，將在工作協議既定架構下繼續發展。
除了前述的適用範圍外，EMA和EMCDDA的修訂工作協議，亦有就相互諮詢和秘密資訊等領域作出約定，以確保資訊交換係在符合雙方需求與不侵害個人基本權利的情況下進行。有鑑於EMA和EMCDDA希冀藉由資源互補的強化約定，來彌補自身於精神性影響藥物和藥物濫用領域的資訊不足缺陷，是否我國在相關醫療、藥品管制或是藥品商業化資訊需有跨機關的整合機制，以促使我國在醫療、醫藥資訊交換與流通，在不侵害個人基本權利的情況下，能夠發揮互益效用，則是我國有關單位必須審慎思考的問題。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
經濟合作與發展組織（Organisation for Economic Co-operation and Development，簡稱OECD）於2022年11月7日發布《2022年氣候行動監測 幫助各國邁向淨零碳排》（The Climate Action Monitor 2022 Helping Countries Advance Towards Net Zero），係由國際氣候行動計畫（International Programme for Action on Climate，簡稱IPAC）團隊撰擬，提供全球氣候行動的重要見解。 IPAC提出之分析方法係本於OECD與聯合國環境規劃署（United Nations Environment Programme，簡稱UNEP）的「壓力–狀態–回應」（Pressure-State-Response，簡稱PSR）環境指標模型。與政策回應相關的潛在限制與障礙，可區分為四個關鍵領域：1、治理：有效率的執行脫碳政策或需有新的治理框架；2、關鍵材料：脫碳政策需使用的關鍵材料如銅、鋰等；3、技能、技術與創新：回應氣候變遷政策需個人和機構有新的能力和技術；4、財政：以政策回應需有充足的資金。 推動淨零在科學技術上面臨的挑戰為關鍵材料的應用。相較於化石燃料，綠能技術需更多的材料；特別是應用於電力系統的銅和鋁，或應用於電池的鋰、鈷和石墨。稀土對於風力發電機、電動與混合動力汽車、行動電話、電腦硬體、平面顯示器和電視機為重要材料。惟此些關鍵材料的取得集中於極少數的國家，以致於供應鏈易受單邊衝擊的影響，而使價格飆升，阻礙轉型。原材料占綠色技術大部分的成本，而緊張的材料市場可能會阻止對綠色技術的使用。氣候計畫與公告需考量關鍵技術的風險，實踐可信且穩定的淨零碳排，需於全球開發新的資源、新型的加工製程，與加速投資。並藉由新技術，與發展特定材料的回收鏈，以減緩對取得材料的依賴。 OECD提出「福祉透視」（the Well-Being Lens）的流程，以協助各國確認與考量淨零轉型的優先政策。此過程的步驟為：1、預設若為運作良好的系統所能達成的成果；2、理解現行系統無法達成的原因，以及如何重組和設計系統；3、確認行動與政策對於改善系統運作具有潛力。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
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。
新加坡修訂「建築物資通訊設施實施條例」 歐盟執委會宣布「軟體開源授權及複用」決定歐盟執委會於2021年12月8日宣布「軟體開源授權及複用」決定（COMMISSION DECISION on the open source licensing and reuse of Commission software）。本決定規範執委會軟體之開源授權條件與複用方式，其軟體開源授權流程如下： 一、執委會依本決定（下同）第5條授予其軟體的開源授權證應為歐盟公共授權（the European Union Public Licence, EUPL），除因（1）適用第三方軟體的互惠條款，而強制使用其他開源授權證，或替代開源授權證比EUPL更便於人民使用該軟體；（2）適用第三方軟體之授權條款，存在多個開源授權標準（不含EUPL），則應優先選擇授予最廣泛權利的開源授權。 二、透過第8條對智慧財產權進行核實，包括：（1）軟體識別（2）對軟體的智慧財產權進行驗證；及（3）安全驗證。 三、依第6條規定將所有開源軟體置於資料庫，供公民、公司或其他公共服務有潛在利益者取得。 另外，依第四條規定，本規則不適用於以下情形：（1）因第三方智慧財產權問題，無法允許複用的軟體；（2）該原始碼之發布或共享，對執委會、其他歐洲機構或團體的資訊系統或資料庫安全構成實質或潛在風險；（3）因法律規定、契約義務或性質，其內容須被視為機密之軟體；（4）依（EC）1049/2001第4條所列之情形，包含但不限於：因公共利益、國家安全、隱私保護、商業利益、訴訟或審計之利益等，該軟體須被排除，或只能由特定之一方取得或管理；（5）委託由執委會進行研究產生之軟體，若公開將干擾臨時研究結果之驗證或構成拒絕註冊有利於執委會之智慧財產權的理由。