美國白宮公布巨量資料追蹤報告與政策建議
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
徐彪豪
法律研究員 編譯整理
.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。
數位內容通路商收購相關支援技術數位內容於廣播應用上銷售與管理解決方案的領導廠商拜斯法爾 (Pathfire, Inc)於日前收購了相關的支援技術 Digital Media Gateway (DMG) Server Connect for Programming，並將此一技術應用於十二個廣播站上。 在技術整合之後， 拜斯法爾的程式聯結伺服器，將得以直接將 DMG伺服器之數位內容傳輸至廣播站的空中播送伺服器，並保留原先的數位格式。 隨著廣播電視的數位化，數位內容、廣播電視與相關數位技術的整合，應是未來發展的趨勢。相關技術的整合與相關企業的轉投資與併購，應會持續增加。政府在擬定政策與相關法令之時，宜事先掌握相關趨勢，因勢利導，以達事半功倍之效。
歐盟《關鍵藥品法》達成政治協議，以法制改革強化藥品供應韌性歐盟《關鍵藥品法》（Critical Medicines Act, CMA）於2026年5月12日完成歐洲議會與歐盟理事會之三方協商，達成臨時政治協議，標誌著歐盟建構藥品供應韌性法制的重要里程碑。目前法案已進入法律文字確認程序，預期正式通過後，將成為歐盟因應關鍵藥品短缺與斷鏈風險的核心法律基礎。 本次協議維持以提升供應安全、降低外部依賴為核心目標，並強化多項法制設計：首先，翻轉公共採購規則，強制要求將供應韌性、多元來源及「歐洲製造能力」納入評選考量，揚棄傳統最低標邏輯；其次，建立「戰略計畫（Strategic Projects）」制度，以行政審查加速與國家補助（State Aid）門檻放寬，鼓勵關鍵藥品及原料藥之在地投資；再者，將啟動共同採購之法定門檻由九個會員國降至五國，大幅提升跨國合作效率。同時，法案亦鼓勵與理念相近之國家建立供應鏈戰略夥伴關係。 整體而言，CMA反映歐盟醫藥政策已由單純注重市場效率，轉向兼顧經濟安全與供應韌性的治理模式。其將公共採購、產業政策及競爭法工具予以整合，以降低全球供應鏈中斷對公共衛生之衝擊。此一隱含「歐洲優先」之立法趨勢，不僅牽動全球生技貿易佈局，亦可作為我國未來研議藥品供應保障機制與相關法制之重要參考。