政府科研計畫執行與貪污犯罪

刊登期別
第25卷,第3期,2013年03月
 

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

※ 政府科研計畫執行與貪污犯罪, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=6217&no=0&tp=1 (最後瀏覽日:2025/11/26)
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歐盟將研修REACH有關規定 強制含有奈米物質產品之標示

  隨著奈米產品的日漸普及與多樣化,歐盟考慮近期法制化奈米產品的標示要求,未來將於歐盟「化學物質登記評估授權及限制規則」(Registration, Evaluation, Authorisation and Restriction of Chemicals,簡稱REACH)中有關化學物質登記事項強制要求奈米消費產品的標示,以確保奈米物質的可追溯性(traceability)。     歐盟會員國部長級會議—歐盟理事會(The Council of the European Union,亦以拉丁文簡稱Consilium)作為歐盟層級主要的決策機關,為了政策協調的一致性與長期穩定性自2007年起採三國為一組的方式輪值擔任主席國(trio presidencies),每一國負責六個月的期間,主席國扮演推動立法與政策決定的推手角色並負責歐盟會員國共識的達成,2010年7至12月由比利時擔任歐盟理事會的主席。有關奈米物質產品管理政策,可由日前比利時氣候與能源部長並負責消費者與環境保護的Paul Magnette公開表示的談話中窺見未來歐盟法規調整的大方向:「奈米物質逐漸普及於消費產品與各種日常用品,但是我們對奈米物質的了解卻很匱乏。雖然對於在歐盟日益增加的奈米物質使用無須過渡緊張,但是我們仍有義務在最小限度內做到應有的檢視以確保環境與健康安全。因此,目前缺乏事前警告與標示其成分及潛在毒性的奈米技術發展是無法令人接受的」。     奈米產品製造商宣稱目前尚無任何證據顯示奈米產品對人體有危害,因此,歐盟官方在採取強制標示相關規定以前如擬暫停奈米產品的生產亦可能遭遇極大阻力,然而Magnette同時表示,如對奈米產品採取「沒有(安全)證據就沒有市場(no data, no marke)」的政策也可能太過限制,但是目前對於奈米產品只是宣稱其優點的產業現況,確實太過扭曲消費者應被充分告知資訊的權利。他強調,如生產方不盡力將奈米產品的潛在風險降到最低,奈米產品可能如同基改作物(GMO)一樣被民眾摒棄於歐盟市場之外。     在2011年底以前歐盟執委會(The European Commission)將完成第二輪的歐盟法規檢視,執委會企業與工業委員會主管化學政策官員Maila Puolamaa表示,奈米物質的管理將會納入REACH有關法制中,這部分將會成為現階段法規檢視的重點之一。年產量一公噸以下的奈米物質登記將會簡化,奈米產品上市也應自動標示其成分。Magnette表示比利時推動REACH法規檢視會以幾個方向為重點:第一,要求奈米產品強制標示以使消費者了解其所購買產品含有奈米物質;第二,確保生產鏈的可追溯性以能追溯奈米物質的源頭;第三,確立歐盟的適當的風險管理與評估法規;第四,鼓勵各國儘速自行負責建立自己的評估、管理與資訊監控作法以因應此波奈米快速發展時期的變化;第五,奈米產品標示的項目法制化等。

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  根據專利資料庫公司IFI CLAIMS公佈2016年美國專利統計報告,IBM以8,088件專利再度蟬聯冠軍,其中多著重在人工智慧(artificial intelligence)、認知運算(cognitive computing)、及雲端(cloud)等技術領域,也有健康醫療相關專利。   近期IBM Health與美國食品藥品管理局(U.S. Food and Drug Administration)展開兩年期之合作研究,透過區塊鏈技術(blockchain)以安全且去中心化的方式進行數據共享,如:交換電子病歷、臨床試驗、基因數據、甚至過去難以取得的病患行動與穿戴裝置數據及物聯網(Internet of Things)數據等。   傳統上病患的病歷資訊存放於各診療單位或醫療機構,造成資訊管理效率及互通性較低,在區塊鏈技術的架構下,有效率的將大量且多樣的醫療數據進行彙整,並藉審查追蹤紀錄以防止竄改,提升病歷數據傳輸管理的可靠性及安全性。在如此多元化的醫療數據共享環境下,有助於醫療診斷、更將能促進產業發展。   此外,過去病患穿戴裝置所測得的日常生理數據,不管在數據取得、或將該些數據應用至臨床診斷上皆存有許多問題,如今區塊鏈技術將能提高物聯網數據資訊之整合性。依調查顯示,預計有80%新創組織採用區塊鏈技術於物聯網數據管理與應用上。   其他應用商機更包括居家監控、慢性疾病管理、藥物整合(medication reconciliation)及供應鏈管理等。IBM預估,至2017年底將會有16%的健康醫療機構採用以區塊鏈技術為架構的管理工具,並預測十年內採用比例將達72%。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」

美國平等就業機會委員會發布「評估就業篩選程序中使用軟體、演算法及AI之不利影響」技術輔助文件

美國平等就業機會委員會(Equal Employment Opportunity Commission, EEOC)於2023年5月18日發布「根據 1964 年《民權法》第七章評估就業篩選程序中使用軟體、演算法和AI之不利影響」(Assessing Adverse Impact in Software, Algorithms, and Artificial Intelligence Used in Employment Selection Procedures Under Title VII of the Civil Rights Act of 1964)之技術輔助文件(下簡稱「技術輔助文件」),以防止雇主使用自動化系統(automated systems)對求職者及員工做出歧視決定。 該技術輔助文件為EEOC於2021年推動「AI與演算法公平倡議」(Artificial Intelligence and Algorithmic Fairness Initiative)計畫的成果之一,旨在確保招募或其他就業決策軟體符合民權法要求,並根據EEOC 1978年公布之「受僱人篩選程序統一指引」(Uniform Guidelines on Employee Selection Procedures, UGESP),說明雇主將自動化系統納入就業決策所應注意事項。 當雇主對求職者與員工做出是否僱用、晉升、終止僱傭,或採取類似行動之決定,是透過演算法決策工具(algorithmic decision-making tool),對特定種族、膚色、宗教、性別、國籍或特定特徵組合(如亞洲女性),做出篩選並產生不利影響時,除非雇主能證明該決策與職位工作內容有關並符合業務需求,且無其他替代方案,否則此決策將違反《民權法》第七章規定。 針對如何評估不利影響,雇主得依UGESP「五分之四法則」(four-fifths rule),初步判斷演算法決策工具是否對某些族群產生顯著較低的篩選率。惟EEOC提醒五分之四法則推導出之篩選率差異較高時,仍有可能導致不利影響,雇主應依個案考量,使用實務常見的「統計顯著性」(statistical significance)等方法進一步判斷。 其次,當演算法決策工具係由外部供應商所開發,或由雇主授權管理人管理時,雇主不得以信賴供應商或管理人陳述為由規避《民權法》第七章,其仍應為供應商開發與管理人管理演算法決策工具所產生之歧視結果負責。 最後,EEOC鼓勵雇主應對演算法決策工具進行持續性自我評估,若發現該工具將產生不利影響,雇主得採取措施以減少不利影響或選擇不同工具,以避免違反《民權法》第七章。

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