全國農民工會（NFU）向美國食品藥物管理局（FDA）正式提交食品安全現代化法案（FSMA）意見書
自2011年歐巴馬政府頒布《食品安全現代化法》(Food Safety Modernization Act, FSMA)以來，美國食品藥物管理局（Food and Drug Administration, FDA）研擬多項配套法規和施行細則藉以強化FSMA食品安全標準之具體落實。此外，為形成產業、工協會各方之修法共識，FDA開啟為期一年之意見徵集期間。另於今年度（2013）11月15日，美國全國農民工會（National Farmers Union, NFU）正式向美國食品藥物管理局提交食品安全現代化法案（Food Safety Modernization Act, FSMA）具體意見書，該項意見書要點歸納如下：
1.全國農民工會表示此修法方向，有助於事前預防食源性疾病（foodborne illness）擴散與食品風險之控管，有效達成法規建構之目的。
2.由於配套法規涉及食品鏈供應商、農民與生產者之具體責任，建議政府應評估多階段意見諮詢期（comment period）之規劃，廣納各利益相關者具體建議。
3.全國農民工會針對農業用水的品質標準、檢測措施與規範提出不同之見解，亦建議縮短農產品禁用生物土壤改良劑的時間。
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
NFU Comments on Food Safety Regulations, NATIONAL FARMERS UNION, http://www.nfu.org/images/stories/11%2015%2013%20FSMA%20Rules.PDF (Last visited Dec. 20, 2013 ).
NFU Comments on Food Safety Regulations, Deadline Extended, NATIONAL FARMERS UNION, http://www.nfu.org/news/242-food-safety/1873-nfu-comments-on-food-safety-regulations-deadline-extended (Last visited Dec. 20, 2013 ).
US：NFU comments on food safety rules, deadline extended, SILOBREAKER,http://news.silobreaker.com/us-nfu-comments-on-food-safety-rules-deadline-extended-5_2267253121048641541 (Last visited Dec. 20, 2013 ).
日本首相官邸之「日本經濟再生本部」於2016年5月19日召開第27次「產業競爭力會議」，並於該會議上提出「日本再興戰略2016（草案）」進行討論。再興戰略以實現「第四次工業革命」為主軸，透過活用IoT、巨量資料、人工智慧（AI）、機器人等技術，目標在2020年創造出30兆日圓的市場附加價值。為了推動相關政策，今年夏天將會成立具備統整指揮機能之「第四次工業革命官民會議」，該會議下並設置「人工智慧技術戰略會議」、「第四次工業革命 人才育成推動會議（暫定名稱）」，以及「機器人革命實現會議」。 「日本再興戰略2016（草案）」，特別對於製造業相關之議題提出討論。再興戰略指出，日本相較他國，雖然在網路空間的「虛擬資料（バーチャルデータ）」平台方面發展較晚，然而在健康資料、交通資料、工廠設備運轉等「即時資料（リアルデータ）」領域有潛在的優勢，因此為了讓日本的企業超越目前的框架，將以建構取得「即時資料」之平台為目標。綜整「日本再興戰略2016（草案）」具體重要政策方面如述，包括： (1)日本政府認為，第四次工業革命普及的關鍵，在於根據中小企業的現場需求，導入IT及機器人等技術，因此將請機器人專家支援，在兩年內將技術導入1萬家以上的企業。 (2)人工智慧的研發係屬第四次工業革命的基礎技術，因此要建構提供AI軟體模組工具，以及推動標準化的完善環境，並於今年內提出研發及產業化的具體施政內容，並留意開發人工智慧的透明性、控制可能性等原則及國際動向。 (3)關於產業活用區塊鏈技術（Block chain）、整備制度促進資料流通等議題，預計於今年秋天提出對應方針。 (4)於「機器人革命倡議協議會」檢討製造業之商業模式改革、與德國共同提案國際標準化及先進案例。 (5)於2020年以前，運用傳感器蒐集資料，創造50件以上，工廠和總公司間，企業和企業間等超越組織框架的先進案例，並提出國際標準。 (6)進行智慧工廠實證，建構具備AI技術的自動化模組以及智慧的產業保全。此外，為超越既有企業間的框架，將於機器設備進行資料共有及活用的實證，並根據實證結果修正相關制度。 (7)整備促進資料利用的環境，特別著重能夠蒐集、分析的資料平台，形成健全的資料流通市場。因此，為釐清彼此的權利義務關係，今年內個人資料保護委員會將提出相關交易指針。 (8)強化智財紛爭處理系統，將徵詢產業界的意見，於今年提出法制改革的結論。 (9)強化中小企業的智財戰略以及必要審查體制，協助其申請及活用專利權，預計明年度開始擴大支援業務，負責機關為獨立行政法人工業所有權資料‧研修館（INPIT）。
英國上議院正逐條審議資料保護和數位資訊法案，期展現脫歐新格局英國科學、創新和技術部（Department for Science, Innovation & Technology）提出之《資料保護和數位資訊法案》（The Data Protection and Digital Information Bill，以下稱DPDI法案）於2023年11月經下議院三讀後移交上議院，並於2024年3月20日起逐條審議。DPDI法案旨在調整由英國《一般資料保護規則》（UK General Data Protection Regulation, 下稱UK GDPR）、《資料保護法》（Data Protection Act, DPA 2018）與《隱私與電子通訊規則》（Privacy and Electronic Communications (EC Directive) Regulations 2003）建構之資料保護框架，形塑有別於歐盟典範的資料保護制度。 下議院三讀通過之DPDI法案包含：個人資料保護、數位核驗服務、消費者與商業等各類數據使用以及監管制度等，期能增加資料使用彈性、衡平保護與運用之衝突。該法案將釐清與重新定義資料保護之一般性通則，以下就部分變革與爭議簡要說明： 一、資料使用限制放寬：藉擴大正當利益（legitimate interest）意涵與科學研究範圍，擴大個人資料使用的正當性基礎，如國安、犯罪預防、公共衛生及商業與非商業性科學研究。 二、組織資料治理層級轉變：取消資料保護長設置，改為指派高階管理層之一人專任或多人兼任高階負責人。 三、監管機構變換：將現行資訊專員辦公室（Information Commissioner’s Office, ICO）獨立機構監管模式，轉換為政府任命之委員會。 四、資料傳輸規範可能不足：英國脫歐後，其與歐盟間的資料傳輸經認可而獲維繫。若DPDI法案通過並調整且簡化資料傳輸規範，英國可能需證明新程序及規範持續具有保護適足性。 就DPDI法案內容觀之，該法案主要建構於UK GDPR及相關規範之刪修，象徵英國政府對脫歐前資料保護制度之檢討，並期藉改革減輕企業合規成本。然，部分團體認為資料使用放寬與保護制度之變革，可能導致演算法歧視以及英國與歐盟間資料流動困難。雖DPDI法案尚在上議院委員會討論階段，可能因各方磋商而修改條文內容，但仍可見英國政府積極重新伸張國家主權之作為。
美國法院擬修正《聯邦證據規則》以規範人工智慧生成內容之證據能力2025年5月2日，聯邦司法會議證據規則諮詢委員會（Judicial Conference’s Advisory Committee on Evidence Rules）以8比1投票結果通過一項提案，擬修正《聯邦證據規則》（Federal Rules of Evidence，FRE），釐清人工智慧（AI）生成內容於訴訟程序中之證據能力，以因應生成式AI技術在法律實務應用上日益普遍的趨勢。 由於現行《聯邦證據規則》僅於第702條中針對人類專家證人所提供的證據設有相關規定，對於AI生成內容的證據能力尚無明確規範，所以為了因應AI技術發展帶來的新興挑戰，《聯邦證據規則》修正草案（下稱「修正草案」）擬新增第707條「機器生成證據」（Machine-Generated Evidence），並擴張第901條「驗證或識別證據」（Authenticating or Identifying Evidence）的適用範圍。 本次增訂第707條，針對AI生成內容作為證據時，明確其可靠性評估標準，以避免出現分析錯誤、不準確、偏見或缺乏可解釋性（Explainability）等問題，進而強化法院審理時的證據審查基礎。本條規定，AI生成內容作為證據必須符合以下條件： 1. 該AI生成內容對於事實之認定具有實質助益； 2. AI系統於產出該內容時，係以充分且適當之事實或資料為輸入依據； 3. 該輸出結果能忠實反映其所依據之原理與方法，並證明此一應用於特定情境中具有可靠性。 本修正草案此次新增「AI生成內容」也必須合乎既有的證據驗證要件。原第901條a項原規定：「為符合證據之驗證或識別要求，提出證據者必須提供足以支持該證據確係其所聲稱之內容的佐證資料。」而修正草案擬於第901條b項新增「AI生成內容」一類，意即明文要求提出AI生成內容作為證據者，須提出足夠證據，以證明該內容具有真實性與可信度，方符合第901條a項驗證要件。 隨著AI於美國法院審理程序中的應用日益廣泛，如何在引入生成式AI的同時，於司法創新與證據可靠性之間取得平衡，將成為未來美國司法實務及法制發展中的重要課題，值得我國審慎觀察並參酌因應，作為制度調整與政策設計的參考。