美國的全球食品追溯中心(GFTC)提出食品追溯的「關鍵追蹤事項」及「重點資料元素」架構
在近來國際食安問題事件頻傳的氛圍下，如何透過食品供應鏈相關資料的紀錄、串接與分析，達到食品追溯(Food Traceability)目的已成為全球性議題。有鑑於此，美國的全球食品追溯中心(Global Food Traceability Center, GFTC)在跨種類的食品供應鏈中針對數位資料的採集和追蹤，以建立共通架構為目的，提出食品追溯的「關鍵追蹤活動」以及「重點資料元素」，作為監管機構和產業界在建立追溯系統時可依循的標準。
由於現今食品供應系統涉及範圍大部分已擴及全球，其複雜性大幅提升了各國政府對整個食品產業的監管以及促進追溯實踐的困難度。隸屬美國食品科技研究所(IFT)的GFTC於2014年8月19日發表了一篇「食品追溯最佳實踐指南」(A Guidance Document on the Best Practices in Food Traceability)報告，指出當食品相關疫情爆發時進行食品追溯即有全球性的需求；該指南主要以食品安全及追溯相關規範的立法者和食品產業界為對象，針對六大類食品產業－烘焙、奶製品、肉類及家禽、加工食品、農產品和海產類提供一個可茲遵循的追蹤架構。在一條食品供應鏈中，有許多環節是進行追蹤時必要的資訊採集重點，被視為「關鍵追蹤活動」(Critical tracking events, CTEs)，而各種「關鍵追蹤活動」的紀錄項目即為「重點資料元素」(Key data elements, KDEs)。
根據該指南所定義的CTEs包含：
1.運輸活動(Transportation events)－食品的外部追蹤，包括「運送活動」(Shipping CTE)和「接收活動」(Receiving CTE)，指食品在供應鏈的點跟點之間藉由空運、陸運或船運等物理性的移動。
2.轉換活動(Transformation events)－食品的內部追蹤，連結食品經過各種結合、烹煮、包裝等加工的輸入到輸出過程，包括「轉換輸入活動」(Transformation Input CTE)和「轉換輸出活動」(Transformation Output CTE)。
3.消耗活動(Depletion events)－係將食品從供應鏈上去除的活動。其中，「消費活動」(Consumption CTE)，指食品呈現可供顧客消費狀態的活動，例如把新鮮農產品放在零售店供顧客選購；「最終處置活動」(Disposal CTE)指將食品毀棄、無法再作為其他食品的成分或無法再供消費的活動。
而紀錄上述CTEs的KDEs例如各項活動的擁有人、交易對象、日期時間、地點、產品、品質等，應將該指南所列出之各項KDEs理解為紀錄CTEs的最基本項目。目前最大的問題是食品監管的要求和產業界執行可行性間的差距，故如何縮小此差距仍為各國政府當前最大的挑戰。
許芳瑜
組長 編譯整理
Global Food Traceability Center Issues Best Practices Guidance Document on Food Traceabilityhttp://www.newswise.com/articles/global-food-traceability-center-issues-best-practices-guidance-document-on-food-traceability (last visited August 29, 2014)
International group encourages uniform traceability regs http://www.thepacker.com/fruit-vegetable-news/International-group-encourages-uniform-traceability-regs-272028561.html (last visited August 29, 2014)
New Report Compares Global Food Traceability Regulations and Requirements of 21 Countrieshttp://www.labmanager.com/news/2014/08/new-report-compares-global-food-traceability-regulations-and-requirements-of-21-countries?fw1pk=2#.VABIM_mSwhZ(last visited August 29, 2014)
色情光碟在澳洲高中校園內的網路流傳，且以一片美金五元的價格販售，其光碟的內容有女性被性虐待的畫面，例如撒尿在女生身上，或燒女生頭髮等。澳洲警方警告，任何學生觀看或下載這些色情影片將處以罰款。 維多利亞警局資深警官麥可‧亨瑞表示，「罰款並不能阻止這些色情的影片。」色情犯罪偵查小組為了調查色情光碟在校園流竄的問題，整夜和這些青少年進行面談，以了解色情光碟對他們的影響。麥可說：「這些色情光碟影響青少年對於性的想法，而且現在並沒有任何人因為此事被罰款，即使要罰款，也要有證據來界定罰款的金額。」 澳洲法院總理約翰‧南斯說道：「販賣或製造這些色情光碟是一種可怕且無恥的行為，但我們不能因為我們的感受而以刑罰作為報復的工具，因為這些青少年年紀尚輕，而且有些人是因為同儕的壓力而犯罪的，我們應該試著體諒並且確定他們的人生不會因此次事件而留下不可抹滅的印記。」 因為即使以法律對販賣或製造色情光碟的青少年施以懲罰，在他們人生的紀錄中留下一個可恥的印記，但這些懲罰對於改善他們的未來，並沒有任何助益。
EDPS發布「評估限制隱私權和個人資料保護基本權利措施之比例指引」歐盟資料保護監督機關（European Data Protection Supervisor, EDPS）於2019年12月19日發布「評估限制隱私權和個人資料保護基本權利措施之比例指引」（EDPS Guidelines on assessing the proportionality of measures that limit the fundamental rights to privacy and to the protection of personal data），旨在協助決策者更易於進行隱私友善（privacy-friendly）之決策，評估其所擬議之措施是否符合「歐盟基本權利憲章」（Charter of Fundamental Rights of the European Union）關於隱私權和個人資料之保護。 該指引分為三大部分，首先說明指引的目的與如何使用；第二部分為法律說明，依據歐盟基本權利憲章第8條所保護個人資料的基本權利，並非絕對之權利，得於符合憲章第52條（1）之規定下加以限制，因此涉及處理個人資料的任何擬議措施，應進行比例檢驗；指引的第三部份則具體說明決策者應如何評估擬議措施之必要性和比例性之兩階段檢驗： 必要性檢驗（necessity test） （1） 步驟1：初步對於擬議措施與目的為詳細的事實描述（detailed factual description）。 （2） 步驟2：確定擬議措施是否限制隱私保護或其他權利。 （3） 步驟3：定義擬議措施之目的（objective of the measure），評估其必要性。 （4） 步驟4：特定領域的必要性測試，尤其是該措施應有效（effective）且侵害最小（the least intrusive）。 若前述評估認為符合必要性，則接續比例性檢驗，透過以下4步驟評估： 比例性檢驗（proportionality test） （1） 步驟1：評估目的正當性（legitimacy），擬議措施是否滿足並達到該目的。 （2） 步驟2：擬議措施對隱私和資料保護基本權的範圍、程度與強度（scope, extent and intensity）之影響評估。 （3） 步驟3：繼續進行擬議措施之公平對等評估（fair balance evaluation）。 （4） 步驟4：分析有關擬議措施比例之結果。 科技時代的決策者在立法和政策擬定時，面臨的問題愈趨複雜，需要全面性評估，擬議措施限制應符合歐盟法規，且具必要性並合於比例，隱私保護更是關鍵，參酌該指引搭配EDPS於2017年發布之「必要性工具包」（Necessity Toolkit），將使決策者所做出的決策充分保護基本權利。
金融穩定委員會報告指出金融領域採用AI之模型、資料品質與治理風險.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告，探討人工智慧（Artificial Intelligence, AI）在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響，分析相關風險並提出建議。 報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處，但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性（Vulnerability），進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括：「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」，以及「模型風險、資料品質和治理」。 在模型風險、資料品質與治理中，廣泛應用AI可能導致模型風險上升，因某些模型難以驗證、監控及修正，且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外，在大型語言模型（Large Language Model, LLM），大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性，使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型（Pre-trained Model）中，金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉，進一步增加管理難度。 若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源，模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰，包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。 報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測，評估現行金融政策框架是否充分，並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形，並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外，主管機關可考慮利用監督科技（SupTech）及監管科技（RegTech）等AI驅動工具強化監管效能，以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。
何謂「CRADAs」？CRADAs係研發合作契約（Cooperative Research and Development Agreements）之縮寫，為美國國家衛生研究院（National Institute of Health，NIH）與業界和學術界進行科學技術研究發展產學研合作時所簽訂之契約。基於美國國家衛生研究院投入相關領域技術發展之機關設置目的，其所屬之科學家們可以利用本身的科研資源，與業界或學術界共同合作促進保健藥品和原型（prototype）開發與產品進一步的商業化量產。此外，業界也可利用本身私部門的研發力量，介接在國家層級最先進的技術研究合作。 研發合作契約的目的是專為使政府設施、政府補助研發成果之智慧財產權，透過與私部門之產學研合作提供合作互動，以促進科學技術知識之發展轉化為具有市場價值之商業化用途。配合契約之簽署，針對研發合作之權利義務，美國國家衛生研究院另設置有科技發展合作中心（Technology Development Coordinator，TDC），作為研發合作早期階段進行磋商與諮詢之專業機構，以幫助瞭解和研擬適當內容的研發合作契約，並順利依法獲得相關主管機關之核准。