為因應近年來人口增長、氣候變遷對糧食安全之威脅,歐洲各國皆認為糧食安全( Food Security)議題為亟待解決之議題,應投入資源研究。為此,2012年歐洲理事會(The European Council),始提出FACCE-JPI策略研究議程(The Strategic Research Agenda of the Joint Programming Initiative on Agriculture, Food Security and Climate Change),議程主要係針對歐洲農業、糧食安全和氣候變化進行整合研究。來自21個歐洲國家代表及研究學者,提出該年度糧食安全之重要觀察議題與發展方向,欲透過此議程建立研究資源整合機制,提高歐盟因應糧食生產挑戰之研究、應對能力。
歐洲理事會於去年(2012)12月提出本年度策略研究議程,內容除重申歐盟應整合糧食安全研究能量外,該議程更指出五大核心研究議題,反映歐盟對糧食安全威脅多元化之重視 ,本議程研究重點歸納如下:
1. 氣候變遷與糧食安全永續
2. 環境永續發展與農業精緻化
3. 糧食供需、生物多樣性與生態系統平衡
4. 氣候變遷之因應
5. 減緩氣候異常現象之有效措施
本議程以核心研究為理論基礎,有效整合各會員國研究能量,更針對各別領域提出具體實踐策略,藉以強化基礎溝通平台、建立歐洲知識訊息交換能力,便利後續評估、監測機制的建立。
策略議程取代傳統將糧食安全視為「國家內政」議題,而以「區域整合」層次處理,象徵歐盟糧食安全共識逐漸發展之趨勢。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
根據Ponemon Institute的調查,2011年至2012年中,英國企業資料侵害事故平均成本增加了15%。賽門鐵克指出,若企業備有正式的事故應變計畫,每項資料侵害事故的平均成本會降低至13英磅左右。除此之外,雇用外部顧問來協助應變,資料侵害事故的平均成本也會節省4英磅。 依據新的資料保護法律架構,歐盟委員會日前已開始擬訂新的資料侵害事故通知制度。同時,根據不同委員會的需求,未來將針對特定產業,制定新的網路與資訊安全管理規範。 專家評估未來責任保險將成為確保資訊安全的新潮流。企業藉由事先擬定事故應變計劃來降低資料侵害的風險,同時也進行風險轉移的處置措施。各項事故應變計劃之中,保險制度是企業目前較感興趣的措施之一。保險制度除了可用於風險轉移之外,企業還可以從中取得資料侵害事故的專家網絡。這些專家包含事故鑑定專家、公共關係專家、風險管理專家,信用監測提供者或是資料侵害事故的事務處理公司,例如:協助發送事故通知的公司。保險業建置的專家網絡,未來將可以幫助要保人,以最快最省成本的方式處理相關事故。
英國資訊委員辦公室提出人工智慧(AI)稽核框架人工智慧(Artificial Intelligence, AI)的應用,已逐漸滲透到日常生活各領域中。為提升AI運用之效益,減少AI對個人與社會帶來之負面衝擊,英國資訊委員辦公室(Information Commissioner’s Office, ICO)於2019年3月提出「AI稽核框架」(Auditing Framework for Artificial Intelligence),作為確保AI應用合乎規範要求的方法論,並藉機引導公務機關和企業組織,評估與管理AI應用對資料保護之風險,進而建構一個可信賴的AI應用環境。 AI稽核框架主要由二大面向所構成—「治理與可歸責性」(governance and accountability)以及「AI特定風險領域」(AI-specific risk areas)。「治理與可歸責性」面向,係就公務機關和企業組織,應採取措施以遵循資料保護規範要求的角度切入,提出八項稽核重點,包括:風險偏好(risk appetite)、設計階段納入資料保護及透過預設保護資料(data protection by design and by default)、領導管理與監督(leadership management and oversight)、政策與程序(policies and procedures)、管理與通報架構(management and reporting structures)、文書作業與稽核紀錄(documentation and audit trails)、遵循與確保能力(compliance and assurance capabilities)、教育訓練與意識(training and awareness)。 「AI特定風險領域」面向,則是ICO特別針對AI,盤點下列八項潛在的資料保護風險,作為風險管理之關注重點: 一、 資料側寫之公平性與透明性(fairness and transparency in profiling); 二、 準確性(accuracy):包含AI開發過程中資料使用之準確性,以及應用AI所衍生資料之準確性; 三、 完全自動化決策模型(fully automated decision making models):涉及人類介入AI決策之程度,歐盟一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)原則上禁止無人為介入的單純自動化決策; 四、 安全性與網路(security and cyber):包括AI測試、委外處理資料、資料重新識別等風險; 五、 權衡(trade-offs):不同規範原則之間的取捨,如隱私保護與資料準確性; 六、 資料最少化與目的限制(data minimization and purpose limitation); 七、 資料當事人之權利行使(exercise of rights); 八、 對廣泛公共利益和權利之衝擊(impact on broader public interests and rights)。 ICO將持續就前述AI特定風險領域,進行更深入的分析,並開放公眾討論,未來亦將提供相關技術和組織上之控制措施,供公務機關及企業組織進行稽核實務時之參考。
韓國成立國家生技委員會,推動生技三大轉型韓國政府於2025年1月23日成立國家生技委員會(국가바이오위원회),作為跨部會最高決策機構,整合生技、醫療、食品、能源、環境等領域政策。該委員會將推動《大韓民國生技大轉型戰略》(대한민국 바이오 대전환 전략),聚焦基礎建設、研發創新、產業發展三大轉型,重點分述如下: 1. 基礎建設轉型:韓國將成立「生技聚落協調機構」(바이오 클러스터 협의체),整合20多個生技聚落,讓各聚落共享設備、專家及創業支援,並與全球頂尖生技聚落交流。韓國計畫創造1萬個生技相關就業機會、培育11萬名生技專業人才,並推動生技監管創新。 2. 研發創新轉型:韓國期望透過AI技術應用,將新藥開發的時間與成本減半。此外,政府將提供資料共享的獎勵措施,簡化IRB及DRB審查流程,推動資料導向的生技研發。韓國計畫至2035年在國家生技資料平台上累積1000萬筆生技資料,並建構高效能運算基礎設施以提升分析能力。 3. 產業發展轉型:韓國將透過五個公共CDMO支援生技產業技術產品化,並推動AI導向的「K-BioMADE計畫」,促進生技製造的高速化、標準化與自動化。此外,政府將成立1兆韓元以上的「Mega Fund」,提供金融政策支持。韓國計畫至2032年將CDMO生產能力擴大至2.5倍,確保在全球市場佔據領先地位。 韓國政府擬透過「國家生技委員會」強化公私部門協作、優化法規環境及加速創新技術的商業化,為我國未來生醫政策發展提供寶貴的參考價值,值得持續關注。
中國大陸之工業和信息化部發布《算力標準體系建設指南》之徵求意見稿,欲加強算力低碳標準發展2025年10月21日,中國工業和信息化部發布《算力標準體系建設指南》(徵求意見稿),公開徵求意見。提出九大部分,包含基礎通用、算力設施、算力設備、算網融合、算力互聯、算力平台、算力應用、算力安全以及綠色低碳標準。其中,「綠色低碳」標準旨在引導算力產品、平台及應用在全生命週期內實現環境友好、資源節約與能源高效利用,包含: 1. 綠色低碳產品標準:規範算力產品從設計、生產、使用到廢棄處理全過程的環境影響。包括節能設備技術要求、有害物質管控、材料回收與循環利用,以及生命週期評估(LCA)等標準。 2. 綠色低碳平台標準:建立可以整合統計與分析電、水、碳、熱、冷等資訊的綜合性管理平台。標準涵蓋了平台的架構設計、數據對接與管理功能,以實現能源使用的精細化監測。 3. 綠色低碳應用標準:針對算力服務過程中的環保表現進行評價,包含碳足跡核算、環境適應性、綠色供應鏈管理以及綠色算力的計算方法。 4. 能效監測技術標準:定義算力中心的各項能效核心指標,如電效、水效、碳效及空間效率。此外,也規範了監測頻率、先進節能技術的使用規範以及可再生能源的使用佔比。 5. 算力電力協同標準:規範算力資源與電力資源的協同調度,重點包含「源網荷儲」一體化、算電協同管理及相關關鍵設備的技術要求,以提升整體能源利用效率。 根據徵求意見稿,到2027年,中國將在算力通用基礎、基礎設施、設備、網路融合、平台、應用、安全以及綠色低碳等領域,制定或修改50項以上標準。