歐洲理事會提出糧食安全年度策略研究議程以整合歐盟研究能量
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」
王怡婷
法律研究員 編譯整理
The FACCE-JPI Strategic Research Agenda launched, EUROPEAN COMMISSION, Dec. 5, 2012, http://ec.europa.eu/research/bioeconomy/agriculture/news-events/news/20121205_en.htm (Last visited Jan. 22, 2013).
Launch of the FACCE-JPI Strategic Research Agenda, FACCEJPI-SRA press release, EUROPEAN COMMISSION, Dec. 5, 2012, https://www.faccejpi.com/FACCE-JPI-Home/FACCE-JPI-News/SRA-press-release (Last visited Jan. 22, 2013).
A European strategy to tackle the great challenges of agriculture and food security under climate change, EUROPEAN COMMISSION, Oct. 5, 2012, http://ec.europa.eu/research/bioeconomy/pdf/facce_sra_press_release_en.pdf (Last visited Jan. 22, 2013).
2025年12月，日本人工智慧安全研究所（AI Safety Institute，下稱AISI）與日本獨立行政法人情報處理推進機構（Information-technology Promotion Agency Japan，下稱IPA）共同發布《資料品質管理指引》（Data Quality Management Guidebook）。此指引旨於協助組織落實資料品質管理，以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進，垃圾出（Garbage in, Garbage out）」的難題，資料品質將直接影響AI的產出。因此，為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性，《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料，以資料生命週期分為8個階段，並特別強調透過資料溯源，方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段：組織高層應界定資料蒐集與利用之目的，並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段：此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料，應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料，並明確記錄後設資料（Metadata）。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊，包含資料的創建、轉檔（transformation）、傳輸及使用情況。因此，需要記錄資料的創建者、修改者或使用者，以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度，確保訓練資料進入AI系統時，即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段：重點在於AI標註（Labeling）品質管理，標註若不一致，將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理，即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容，並持續補充後設資料。此外，可添加浮水印（Watermarking）以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段（Data Processing）：建立即時監控及異常通報機制，以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段：導入RAG（檢索增強生成）技術，檢索更多具參考性的資料來源，以提升AI系統之可靠性，並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段（Evaluation of Output）：為確保產出內容準確，建議使用政府公開資料等具權威性資料來源（Authoritative Source of Truth, ASOT）作為評估資料集，搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性（Currentness），避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段（Deliver the Result）：向使用者提供機器可讀的格式與後設資料，以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據，增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段（Decommissioning）：當資料過時，應明確標示停止使用，若採取刪除，應留存刪除紀錄，確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調，完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎，有助組織確認內容準確性、決策歷程透明，方能最大化AI所帶來的價值。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》，同樣強調從源頭開始保護資料，歷程存證與溯源為關鍵，有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
為加強兒少網路安全，英國通訊管理局發布「兒少風險評估指導原則」以及「兒少保護行為準則」為加強兒少網路安全，英國通訊局（Office of Communication）於2025年4月24日發布「兒少風險評估指導原則」（Children's Risk Assessment Guidance）以及「兒少保護行為準則」（Protection of Children Codes of Practice），以供受規範之網路服務提供者遵循。 「兒少風險評估指導原則」要求所有受《網路安全法》（Online Safety Act 2023）規範的「使用者對使用者服務」（user-to-user service）和「搜尋服務」（search service）的服務提供者，在完成兒少存取評估（children’s access assessments）確認服務有可能被兒少存取後，必須在三個月內即2025年7月24日前，完成兒少風險評估（children’s risk assessments）。 至於「兒少保護行為準則」一經國會審議通過，則自2025年7月25日起生效，服務提供者必須採取「兒少保護行為準則」規定的安全措施（safety measures），或實施其他有效手段，以減少上開風險發生的可能性。 「兒少保護行為準則」列出的安全措施包括： 一、更安全的資訊發送： 有運作推薦系統（recommender system）且存在中度或高度有害內容風險的服務提供者，應調整其演算法，確保不向兒少推播有害內容。 二、有效的年齡驗證： 風險最高的服務提供者必須使用高度有效的年齡驗證，以識別使用者是否為兒少。 三、有效的內容審查： 服務提供者應建立內容審查機制，一旦發現有害兒少的內容時，能迅速採取行動。 四、更多的選擇與支援： 服務提供者應賦予兒少更多的控制權，包括允許對內容或貼文表達不喜歡、接受或拒絕群組聊天邀請、封鎖用戶、將用戶設為靜音、以及關閉自己貼文的留言功能等。 五、簡便的舉報與申訴： 服務提供者應提供透明的舉報與申訴管道，且確保提出舉報和申訴的管道和方式對兒少而言相對輕鬆且簡單。 六、強化的治理： 服務提供者應設置負責兒童安全的專責人員，高層團隊並應每年審查兒童風險管理情況。 如服務提供者未能履行上開義務，英國通訊局可處以罰款。必要時，甚至可向法院聲請禁制令封鎖該平台。 處在網路無限擴張的時代，保障兒少網路安全絕對是重要且不容忽視的課題。英國通訊管理局發布的實施作法，非常值得我國觀察學習與參考。
日本要求半導體等重要技術技轉前須進行報告，以強化技術管理日本經濟產業省下之貿易經濟安全保障局，於2024年9月公布「建立強化技術管理之新官民對話框架」文件（技術管理強化のための新たな官民対話スキームの構築について），指出在目前複雜的地緣政治情勢下，企業難以獨自進行技術管理，故須透過強化官民對話，讓雙方可共享現況及問題，俾利政府檢討管理措施。 經產省為強化技術管理，擬修正依《外匯與外國貿易法》（外国為替及び外国貿易法，以下簡稱外為法）授權制定之省令及告示，要求業者於技轉「重要技術」時，須依外為法第55條第8項進行事前報告，以利後續透過官民對話達成共識。經產省強調，上述規定目的不是禁止技術移轉，而是進行適當之技術管理，故原則希望能透過官民對話來解決問題。惟若在雙方對話後，經產省認為有技術外流之虞時，仍會要求業者申請許可。 根據經產省於2024年9月6日公布之省令及告示修正案，以下4大領域10項技術被列為「重要技術」： 1.電子元件：積層陶瓷電容（積層セラミックコンデンサ（MLCC））、SAW和BAW濾波器（SAW及びBAWフィルタ）、電解銅箔、介電質薄膜（誘電体フィルム）、鈦酸鋇粉末（チタン酸バリウム粉体）。 2.纖維：碳纖維（炭素繊維）、碳化矽纖維（炭化ケイ素繊維）。 3.半導體：光阻劑（フォトレジスト）、非鐵金屬材料（非鉄金属ターゲット材）。 4.電子顯微鏡：掃描式電子顯微鏡（走査型電子顕微鏡（SEM））、穿透式電子顯微鏡（透過型電子顕微鏡（TEM））。
德國向歐盟提交《人工智慧白皮書-歐洲卓越與信任概念》及《人工智慧，物聯網和機器人技術對安全和責任之影響報告》意見德國聯邦政府於2020年6月29日，針對歐盟執委會於2020年2月19日公布的《人工智慧白皮書-歐洲卓越與信任概念》(Weißbuch zur Künstlichen Intelligenz – ein europäisches Konzept für Exzellenz und Vertrauen)及《人工智慧，物聯網和機器人技術對安全和責任之影響報告》(Bericht über die Auswirkungen künstlicher Intelligenz, des Internets der Dinge und der Robotik in Hinblick auf Sicherheit und Haftung) 提交意見，期能促進以負責任、公益導向、以人為本的人工智慧開發及使用行為，並同時提升歐盟的競爭力及創新能力。 歐盟執委會所發布的人工智慧的白皮書及人工智慧對安全和責任的影響報告，一方面可促進人工智慧使用，另一方面則藉此提醒相關風險。本次意見主要集結德國聯邦經濟與能源部、教育與研究部、勞動與社會事務部、內政、建築及社區部以及司法與消費者保護部之意見。德國政府表示，投資人工智慧為重要計畫之一，可確保未來的創新和競爭力，以及應對諸如COVID-19疫情等危機。最重要的是，可透過人工智慧的應用扶持中小型公司。然而在進行監管時，必須注意應促進技術發展而非抑制創新。 在《人工智會白皮書-歐洲卓越與信任概念》中指出，人工智慧發展應在充分尊重歐盟公民的價值觀和權利的前提下，實現AI的可信賴性和安全發展之政策抉擇，並於整體價值鏈中實現「卓越生態系統」（Ökosystem für Exzellenz），並建立適當獎勵機制，以加速採用AI技術為基礎之解決方案。未來歐洲AI監管框架將創建一個獨特的「信任生態系統」（Ökosystem für Vertrauen），並確保其能遵守歐盟法規，包括保護基本權利和消費者權益，尤其對於在歐盟營運且具有高風險的AI系統更應嚴格遵守。此外，應使公民有信心接受AI，並提供公司和公共組織使用AI進行創新之法律確定性。歐盟執委會將大力支持建立以人為本之AI開發方法，並考慮將AI專家小組制定的道德準則投入試行階段。德國政府指出，除了要制定並遵守歐洲AI的監管政策外，應特別注重保護人民之基本權，例如個人資料與隱私、消費者安全、資料自決權、職業自由、平等待遇等，並呼籲國際間應密切合作，運用人工智慧技術克服疫情、社會和生態永續性等挑戰。另外，德國政府亦支持將人工智慧測試中心與真實實驗室（監理沙盒場域）相結合，以助於加速企業實際運用，也將帶頭促進AI在公部門之運用。 在《人工智慧，物聯網和機器人技術對安全和責任之影響報告》中則指出，歐洲希望成為AI、IoT和機器人技術的領導者，將需要清楚、可預測的法律框架來應對技術的挑戰，包括明確的安全和責任框架，以確保消費者保護及企業合法性。AI、IoT和機器人技術等新數位技術的出現，將對產品安全性和責任方面出現新挑戰，而在當前的產品安全法規上，缺乏相關規範，特別是在一般產品的安全指令，機械指令，無線電設備指令等，未來將以一致地在各框架內針對不同法律進行調修。在責任方面，雖然原則上現有法令尚仍可應對新興技術，但人工智慧規模的的不斷變化和綜合影響，將可能增加對受害者提供賠償的困難度，導致不公平或效率低下的情形產生，為改善此一潛在不確定性，可考慮在歐盟層級調修產品責任指令和國家責任制度，以顧及不同AI應用所帶來的不同風險。德國政府除了支持歐盟作法，在創新與監管取得平衡，更強調應不斷檢視產品安全和產品責任法是否可滿足技術發展，尤其是對重要特定產業的要求，甚至修改舉證責任。並可透過標準化制定，加速人工智慧相關產品與服務的開發。另外，應依照風險高低擬定分類方法，並建議創建高風險AI系統之註冊與事故報告義務，以及相關數據保存、記錄及資料提供之義務，針對低風險AI應用則採自願認證制度。