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。
經濟合作與發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD)於2023年2月23日發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》(Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI)。本報告整合ISO 31000:2018風險管理框架(risk-management framework)、美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)人工智慧風險管理框架(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)與OECD負責任商業行為之盡職調查指南(OECD Due Diligence Guidance for Responsible Business Conduct)等文件,將AI風險管理分為「界定、評估、處理、治理」四個階段: 1.界定:範圍、背景、參與者和風險準則(Define: Scope, context, actors and criteria)。AI風險會因不同使用情境及環境而有差異,第一步應先界定AI系統生命週期中每個階段涉及之範圍、參與者與利害關係人,並就各角色適用適當的風險評估準則。 2.評估:識別並量測AI風險(Assess: Identify and measure AI risks)。透過識別與分析個人、整體及社會層面的問題,評估潛在風險與發生程度,並根據各項基本價值原則及評估標準進行風險量測。 3.處理:預防、減輕或停止AI風險(Treat: Prevent, mitigate, or cease AI risks)。風險處理考慮每個潛在風險的影響,並大致分為與流程相關(Process-related)及技術(Technical)之兩大處理策略。前者要求AI參與者建立系統設計開發之相關管理程序,後者則與系統技術規格相關,處理此類風險可能需重新訓練或重新評估AI模型。 4.治理:監控、紀錄、溝通、諮詢與融入(Govern: Monitor, document, communicate, consult and embed)。透過在組織中導入培養風險管理的文化,並持續監控、審查管理流程、溝通與諮詢,以及保存相關紀錄,以進行治理。治理之重要性在於能為AI風險管理流程進行外在監督,並能夠更廣泛地在不同類型的組織中建立相應機制。
台灣自由軟體今年產值逾12億MIC資料顯示,台灣自由軟體產業軟硬體的相關產值從2003年的135億,至今年可望成長至新台幣290億。如果單看自由軟體的產值,今年可望超過新台幣12億,較去年成長26%。 資策會表示,在政策推動下,自由軟體的需求面有逐漸增加的趨勢。就市場整體來看,我國自由軟體產業的產值,今年上半年達到新台幣5億9000萬,全年將超過12億,達到12億3700萬,而從2002年至2006年,台灣自由軟體產業軟體產值的年複合成長率高達55%。 預期到2007年,自由軟體產值可望達新台幣100億元,投入軟體開發廠商將達50%,而政府單位的個人電腦使用比例可望達到10%。
何謂美國NITRD計畫 ?美國NITRD計畫係指支持「網絡運作與資訊科技研發計畫(Networking and Information Technology Research and Development,NITRD)」之政府補助計畫。美國國會推動所謂的「網絡運作與資訊科技研發現代法(Networking and Information Technology Research and Development Modernization Act)」新法案,藉此取代1991年通過的高速運算法(High Performance Computing Act),進行現代化修法。新法將用來繼續支持「網絡運作與資訊科技研發計畫(Networking and Information Technology Research and Development,NITRD)」之政府補助計畫,統整21個聯邦行政機關用於發展資通訊科技之業務與預算,提升政府整體效率。藉由補助學校之外,以公私協力之方式補助企業發展非加密網路、電腦、軟體、資安及相關資訊科技,將藉由加速基礎建設發展,強化資安和隱私保護之資通訊科技。但補助主軸將取代舊法對高速運算電腦研發之重視,轉為重視發展虛實融合系統(Cyber-Physical System,CPS),以利鋪設大數據或物聯網發展所需之資通訊科技基礎建設。而這些資通訊科技的重要性不僅只是影響一般的資通訊科技發展,更能協助其他許多科技及工程領域加速發展,包括從太空科技到生技研發等。
歐洲議會對再生能源利用達成協議為重新對各類再生能源與用於大眾運輸工具之生質燃料使用量確立具約束力之目標,歐洲議會下之工業及能源委員會於2008(今)年9月11日決定批准一項跨黨派協議案。 今年年初,歐盟執委會曾遞交一項促進歐盟境內對再生能源使用量之建議案,亦即設定至2020年時,歐盟境內再生能源使用量應達總能源使用量之20%;同時,該建議案也包含了一項關於生質燃料使用量亦應達到10%之目標。不過,在考慮關於不斷上揚之糧食價格、生物多樣性之消失及廣受質疑之CO2減量價值等因素後,也導致許多團體要求降低執委會最初設定之目標。而經過數月詳細地分析2千多份修正案報告後,執委會再生能源建議案報告起草人Turmes,在今年9月中旬宣佈,該項建議案目前現已獲得跨黨派支持。 於Turmes報告中,其建議應對生質燃料之使用訂立階段性目標:即(1)至2015年時應達到5%;及(2)至2020年時則應增加至10%;同時,其還特定,就未來達成生質燃油使用比例目標而言,至少有40%應要透過利用「非以糧食或飼料競爭性」為原料之第二代生質燃料,或使用綠色電能與氫能源環保車而來;至於其他種類生質燃油之利用,則應須在符合嚴格之環境永續性標準下,方能一併被納入計算。而為支持年初所提之建議案,德國、英國及波蘭等國也在6月份提出一項新的彈性機制:即在會員國間可透過合作型計畫來達成各自之目標。此外,對至2020年未達目標之會員國,歐洲議會成員將另批准一套「財務性懲罰原則」來處理之;同時,就懲罰所取得之款項,也將成立一項獎勵專款來激勵超過目標之國家。 不過,綠色組織團體卻認為利用生質燃料因具後述缺點如:(1)成本昂貴、(2)對氣候保護方面並無任何助益、及(3)利用不符永續性標準之生質燃油也僅是增加生物多樣性流失與糧食價格而已,故而對於議會批准該協議案感到失望。