亞太經濟合作組織(Asia-Pacific Economic Cooperation, APEC)糧食安全政策夥伴關係機制(Policy Partnership on Food Security, PPFS)成員國、APEC秘書處、APEC工商諮詢理事會秘書處、糧農組織代表在北京召開全體成員會議,就亞太糧食安全相關議題與糧食安全政策夥伴關係機制(PPFS)建構進行討論。PPFS為政府部門與民間組織、企業溝通對話之平台,係APEC解決亞太糧食安全所建構之機制,茲就本次會議作成之重點分述如下:
1.亞太經濟合作組織(APEC)糧食安全政策夥伴關係機制(PPFS)全於會中作成3項倡議:第一,加強APEC成員糧農政策對話與交流,協商區域合作的規劃和措施。第二,降低貿易和投資成本,消除貿易壁壘促進糧農貿易。第三,加強各政府、產業與個體農民交流,促進私部門參與糧食安全之商業模式,以利亞太糧食安全之永續。相關糧食安全議題及合作方向包括:糧食生產與技術移轉跨國合作;糧食儲備、供應鏈及降低糧損技術之交流與合作和貿易合作、投資與基礎建設等。
2.本次會議除作成前述宣示性倡議外, 另通過「APEC減少糧食損失和浪費行動計畫」、「APEC糧食安全商業計畫」、「APEC增強糧食標準與質量安全互通行動計畫」、「2020糧食安全路線圖」等修訂文件。其中,「2020糧食安全路線圖」,提及PPFS將致力於降低亞太區域之糧食農損失,並宣示於2020年降低農損總量10%之具體目標(以2011-2012年度之農損總量為比較基準)。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
澳洲政府於 3 月 28 日 發布了反垃圾郵件( anti-spam )從業規則( code of practice ),強制網路服務提供者( ISP )採取反制措施,以防堵大量、不請自來的電子郵件;業者若未配合新法的要求,將面臨鉅額的罰款。 繼 2003 年頒布的「垃圾郵件法」( Spam Act )後,澳洲通訊及媒體局( Communications and Media Authority )此次依據垃圾郵件法規定,針對 ISP 業者進一步制定了從業規則,成為對抗垃圾郵件的另一項重要工具。新法課予 ISP 業者的主要義務包括了: (1) 向用戶提供過濾垃圾郵件的服務選項; (2) 合理限制用戶電子郵件的發送;及 (3) 設立相關的投訴機制等。 為給予業者相當的緩衝時間,新法將自今年的 7 月 16 日 實施,屆時主管機關將針對澳洲當地近 700 家 ISP 業者進行檢查。一旦發現有違規情事,澳洲聯邦法院可對之處以 1,000 萬澳幣以下的罰款。
澳洲P2P業者Kazaa面臨存亡的最後通牒澳洲雪梨聯邦法院於本月 24 日對分散式 P2P 業者 Kazaa 發出命令,要求 Kazaa 營運商 Sharman Networks 必須在 10 日內( 12 月 5 日之前),在其提供下載的軟體中加入關鍵字過濾技術( keyword filter system ),否則應立即停止營運。市場人士普遍認為 Kazaa 暫時停止營運的可能性相當地高。 源起於去年底澳洲當地唱片業者控告 Kazaa 一案,今年 9 月 5 日澳洲聯邦法院認定 Kazaa 營運商 Sharman Networks 構成著作權侵害,除判決唱片業者勝訴外,法院並判定 Kazaa 必須在 2 個月內修改其軟體程式,加入相關過濾技術,以避免使用者傳輸違法音樂檔案;另一方面,判決賦予唱片業界得提交 3000 個關鍵字名單 ( 包括了曲目及歌手姓名 ) 要求 Kazaa 加以過濾的權利,該名單並得每兩週加以更新。 直至本月 24 日, Kazaa 仍表示其無法控制高達 100 萬使用者的個人行為,拒絕修改其提供下載的 P2P 軟體,導致聯邦法院不得不下達最後通牒。 Kazaa 營運商 Sharman Networks 雖已提起上訴,但在現時關鍵字過濾技術實施不易之下,澳洲 Kazaa 恐將步上已於本月 7 日關閉的 Grokster 後塵。
美國如何管制新興技術出口美國國會於2018年8月13日通過之《出口管制改革法》(Export Control Reform Act of 2018, ECRA)第1758條,以國家安全為由,授權商務部建立對美國新興與基礎技術出口、再出口或移轉之認定與管制程序。有鑑於此,商務部下轄之工業安全局(Bureau of Industry and Security, BIS)於同年11月19日發布了法規制定預告(advance notice of proposed rulemaking),對外徵求關於認定「新興技術」之意見。 BIS指出,美國政府多年來依循《出口管制條例》(Export Administration Regulations, EAR)限制特定敏感技術或產品出口,以避免關鍵技術落入他國手中。惟既有之審查範圍已不足以涵蓋近年許多重大創新技術,故BIS先行臚列了14項擬在未來實施出口管制的新興科技,向公眾徵求其是否確屬「涉及國家安全之特定新興技術」相關意見。該14項科技包含:(1)生物技術;(2)人工智慧與機器學習技術;(3) 定位、導航和定時技術;(4)微處理器技術;(5)先進計算技術;(6)數據分析技術;(7)量子信息和傳感技術;(8)物流技術;(9)積層製造技術;(10)機器人;(11)腦機介面;(12)高超聲速;(13)先進材料;(14)先進監控技術。 除此之外,民眾亦得對如何認定「新興技術」提出一般性之意見,俾將來政策實施更加周全。意見徵求期間從2018年11月19日起,至2019年1月10日截止。
合成資料(synthetic data)「合成資料」(synthetic data)的出現,是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料,或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下,透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式,讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用,透過這個方法,資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下,使合成資料所訓練出來的分類模型(classifiers)不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中,最熱門的研究為運用「生成對抗網路」(Generative Adversarial Network, GAN)形成合成資料(亦有其他生成合成資料之方法),生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」(generator)與辨識網路(discriminator)對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果,使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料,也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室(Defense Science and Technology Laboratory, DSTL)於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告,此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司(BAE Systems)的應用智慧實驗室(Applied Intelligence Labs, AI Labs)執行「後勤科技調查」(Logistics Technology Investigations, LTI)計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一,探討在隱私考量下(privacy-preserving)「合成資料」當今技術發展情形,並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出,資料的種類多元且面向廣泛,包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等,針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同,也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估;報告指出,目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法,建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。