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)
日本在2019年6月14日正式施行「確保表演入場券流通正當性之禁止不當轉賣特定表演入場券相關法律」（特定興行入場券の不正転売の禁止等による興行入場券の適正な流通の確保に関する法律），簡稱票券不當轉賣禁止法（チケット不正転売禁止法），其以訂立專法之方式，來防止黃牛業者先大量取得票券，再以賺取高額差價之方式牟利。其重點包括： 禁止行為：(1)不當轉賣票券；(2)以不當轉賣為目的而讓售票券。 適用範圍：在日本國內所舉行，且得為不特定多數人得共聞共見之電影、歌劇、舞台劇、音樂、舞蹈及其他藝術或體育活動。 票券應記載事項： (1)發行人在販售時明確表示，禁止未經發行人同意而進行買賣轉讓，並應將禁止事項記載於票券上；(2)舉行表演之時間、地點及具入場資格者之指定座位；(3)發行人在販售時，需採取確認入場者或購票者之姓名和聯繫方式等必要措施，並應將確認事項記載於票券上。 不當轉賣定義：以有償轉賣未得票券發行人事前同意轉讓之票券為業，並以超過售價之價格進行販賣。 日本政府並針對2019年9月份在日本所舉辦之橄欖球世界杯及2020年在東京所舉辦之奧運會加強宣導該法令。我國熱門活動、演唱會也常面臨黃牛掃票，再高額轉售之問題。日本之立法模式，不失為我國參考借鏡之對象。
美國奈米容器 挑戰舊有法規隨著奈米科技之迅速發展，相關議題焦點已擴及美國食品包裝業，並有待進一步明確規範，以保障消費者安全。由新興奈米材料計畫(Project on Emerging Nanotechnologies，PEN)以及食品雜貨製造協會(Grocery Manufacturers Association，GMA)於2008年6月提出「確保奈米材料使用於食品包裝之安全性(Assuring the Safety of Nanomaterials in Food Packaging: The Regulatory Process and Key Issues )」研究報告，結合產、官、學與公益團體之意見，分別就食品生產過程中，研究「應於何時評估奈米材料之毒性」以及「奈米包裝材質對於食物的潛在危機」。 該報告內容指出，以往係由美國食品暨藥物管理局(FDA)與環保署(EPA)負責管制一般食品包裝材質；FDA以「聯邦食品、藥物及化妝品法」(Federal Food, Drug and Cosmetic Act，FEDCA)中的食品添加物(food additive)條款為規範主軸，而EPA則以「聯邦除蟲劑、殺菌劑及滅鼠法」(Federal Insecticide, Fungicide, and Rodenticide Act，FIFRA)作為管理食品包裝材料之依據；近年來業界認為奈米材料有助於保存食品，漸而應用於食品包裝技術上，惟現行關於奈米微粒之資訊仍未完全，且舊有法規已不敷使用，因此必須蒐集大量數據資料並訂立明確規範，盡可能減低包裝容器所產生的潛在危機，以確保消費者與食品成分皆安全無虞。 該項研究採公開對話方式，區分為法制、科技與產業等三個小組，各有其研究目標： (1)法制面：確立奈米尺寸之定義、檢驗奈米尺寸物質是否能列入食品添加物之範疇。 (2)科技面：分析奈米微粒之物理與化學性質、評估使用奈米材料對於環境的衝擊。 (3)產業面：嘗試建立奈米包裝材質之生命週期。 即便該報告尚未能指引出明確的解決之道，其仍出於增進對話之目的，以表格整理現有資料並提問，藉以促使產業與政府機關進一步思考問題之方向，並尋求科學性的解決方式。
防制洗錢金融行動工作組織針對虛擬資產與其服務提供業者發布進一步監理指引防制洗錢金融行動工作組織（Financial Action Task Force on Money Laundering, FATF）為因應虛擬資產（Virtual Assets）對於打擊洗錢與資恐主義措施所帶來的衝擊，協助各國建立可供遵循的一致性標準，於2018年10月修改FATF建議書（The FATF Recommendations），定義「虛擬資產」與「虛擬資產服務提供業者」（Virtual Asset Service Providers, VASPs），將其納入國際洗錢防制之範疇。 為使各國監管機關依據FATF相關建議，正確評估與降低虛擬資產與VASPs所可能涉及的洗錢與資恐風險，有效進行管理並建立公平競爭的虛擬資產產業體系，FATF於2019年6月21日，針對建議書中第15點－新科技所可能隱藏的洗錢隱憂，加入解釋性說明，列出FATF對於虛擬資產和VASPs的應用標準，包含建議監管機關採取註冊或許可制度，以利進行監督與審查，而非透過自律組織方式進行督導，並與他國進行國際合作。以及為防止不法份子與其同夥擁有對VASPs的控股權（controlling interest）或管理職能（management function），各國主管機關須採取必要的法律或監管措施。另監管機構應有足夠權力監督並確保VASP遵守打擊洗錢和恐怖主義融資的要求，包括進行檢查，強制公開資訊和實施金融制裁。 FATF同時公布「虛擬資產與虛擬資產服務商之風險基礎指引」（Guidance for a Risk-Based Approach to Virtual Assets and Virtual Asset Service Providers），指導各司法管轄區如何應用風險基礎方法，針對虛擬資產相關活動與服務商，進行洗錢與資恐防制。相關主管機構在進行風險評估時，應考量特定的虛擬資產類型或VASP活動，了解其具體架構與運作在金融體系和國家經濟的作用，以及對洗錢與資恐防制的影響，將類似風險的產品或服務應用類似的監理原則處理，並針對虛擬資產的匿名性加強客戶識別機制。隨著VASP活動發展，主管機關亦應審視其他監管措施（如消費者保護、資訊安全、稅務等）與洗錢與資恐防制之間的關聯，進行短期與長期的政策擬定，以制定全面性的監管框架。 FATF預計於2020年6月開始啟動上述新審查機制，為期12個月，檢視各國對於前述具體要求之落實情況。以及持續與民間企業合作，共同探討虛擬資產的基礎技術、使用類型、相關業務模式。
全美各州醫療委員會聯合會發布人工智慧（AI）治理指引，並要求醫師為AI之利用結果負最終責任全美各州醫療委員會聯合會（The Federation of State Medical Boards, FSMB）於2024年4月發布「引導人工智慧以負責任與符合倫理方式融入臨床實務」（Navigating the Responsible and Ethical Incorporation of Artificial Intelligence into Clinical Practice）指引，明確概述醫師於利用AI協助提供照護時可採取之步驟，以履行其倫理與專業職責，期能藉此降低對患者造成傷害之風險；本指引之特色在於，其要求醫師為AI之利用結果負最終之責任。 FSMB 向各州醫療委員會與其他利害關係人所提供之原則與建議如下，以支持對包含AI之臨床照護進行負責任與符合倫理之監管： （1）透明度與揭露（Transparency and Disclosure）： 應要求維持於醫療照護領域使用AI之透明度；各州醫療委員會應制定明確之指導方針，向患者揭露AI之使用情況，其有助於患者與醫師之理解，但不會造成不必要之行政負擔；FSMB 應制定文件，詳細說明最常用之AI工具之功能與局限性，以協助醫療委員會發揮監管者之角色，並應制定常見問題與最佳實務文件，作為提供照護時利用AI方面關於透明度之資源。 （2）教育與理解（Education and Understanding）： FSMB及其於醫學教育界之合作夥伴，應為醫師、醫療委員會與患者，確認有關醫療照護中AI之結構化教育資源，該等資源應包括協助瞭解AI如何運作、其優點、潛在風險以及對患者照護之影響。 （3）負責任之使用與問責（Responsible Use and Accountability）： 開發人員應協助醫師瞭解何時、以及如何於患者之照護中利用AI工具；選擇AI工具支援臨床決策之醫院系統、保險公司或其他機構應向醫師提供有關AI工具之教育、存取各工具之性能報告，並應設計一個定期檢視工具功效的流程；AI工具應以得使各州醫療委員會能稽核與理解之方式設計，以便適當評估依賴工具輸出結果之醫師是否偏離照護標準（standard of care）；FSMB 應支持各州醫療委員會針對臨床醫師如何負責任、可問責地使用AI之解釋。 （4）公平性與近用（Equity and Access）： 應努力確保所有患者皆能公平地近用AI帶來之好處；FSMB與各州醫療委員會致力於以下原則：醫療人員所提供之照護是公平的、且不受基於種族、民族或其他形式歧視之偏見影響；FSMB應與其他利害關係人一起理解並解決演算法偏差問題。 （5）隱私與資料安全（Privacy and Data Security）： AI工具之開發者必須實施嚴格之保護措施，以保護AI開發與評估時所利用之患者資料，通常情況下應告知患者資料如何被利用，且FSMB應與行業利害相關人一起制定AI系統使用與散布患者資料之政策，包括針對AI開發或評估中使用之患者資料之最低資料保護措施。 （6）監督與監管（Oversight and Regulation）： 各州醫療委員會必須保留對於提供醫療服務時，不當應用AI工具之醫生進行紀律處分之權力，其包括問責議題之考慮，特別是當AI系統變得更加自主時；各州醫療委員會應審查其管轄範圍內如何對「醫療行為」（practice of medicine）進行法律定義，以確保對提供醫療照護、人力或其他方面進行持續之監管監督。 （7）法律法規之持續審查與調整（Continual Review and Adaptation of Law and Regulations）： 各州醫療委員會應在FSMB之支持下，隨著AI之不斷發展，持續檢視與更新與AI相關之指引與法規；政策制定者應考慮AI對基本法律原則的影響，例如醫療行為之定義以及AI對企業醫學實務之影響；FSMB 應建立一個專門團隊，持續檢視與調整AI指引與法規。 本指引指出，AI工具通常無能力取代醫師之專業判斷、道德責任或對州醫療委員會之責任，醫療行為中之關鍵職業責任始終為確保診斷、臨床決策與建議不存在偏差。與用於診斷或治療疾病之任何其他工具或鑑別方法相同，醫療專業人員有責任確保基於證據結論之準確性與真實性，因此於將AI系統用於患者照護前，醫師應以合理努力識別與解決偏差（如虛假或不準確之資訊等）。