中國大陸食品安全法修訂草案二審稿，將基因改造食品標識明確列入
2014年12月22日，中國大陸食品安全法修訂草案二審稿增加關於食品貯存和運輸、食用農產品市場流通、基因改造食品標識（中國大陸用語為轉基因食品標籤）等方面之內容。二審稿規定，生產經營基改食品皆應按照規定進行標識，未按規定進行標識的，沒收違法所得和生產工具、設備等物品，最高可處貨值金額五倍以上十倍以下罰款，情節嚴重者責令停產停業，直至吊銷許可證。對於基因改造標識，中國大陸已於《農業轉基因生物安全管理條例》有規定，此次二審稿為保障消費者的知情權，增加加重食品安全違法行為的法律責任，採取多種手段嚴懲，並希望以法律形式將其確定。
我國食品安全衛生管理法於2014年12月10日修法中，對於基改食品標識部分並未修訂，僅在第22條及24條規定了要標識「食品之容器或外包裝，應以中文及通用符號，明顯標示下列事項…（包含基因改造食品原料）」以及「食品添加物之容器或外包裝，應以中文及通用符號，明顯標示下列事項中…（含基因改造食品添加物之原料）」。然而，我國與中國大陸此次修法雖皆有明訂，但明訂方式、標準等並未描述，又如美國佛蒙特州有意立法通過之基改食品標識法也在今年2015年1月因有爭議舉行公聽會，使該法令生效前恐有中止之情事。目前看來，不同國家有不同的基因改造食品標識政策，但國際間仍致力建立一套統一的規範。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
法國國家研究會議﹙French National Research Council﹙CNRS﹚﹚的科學家，過去三年持續投入奈米碳管的毒性研究，包括奈米管在環境中所引起的污染反應、其對人體的危害，以及如何以較清潔的方式從事奈米碳管的生產製造。這個研究計畫將側重於目前常為產業利用的各式奈米管。 目前，奈米碳管在全球的製造量高達每年數百噸之譜。優越的機械及電子性能，促使奈米碳管被大量運用在平面螢幕及汽車產業當中，甚至利用在運動產品之上。然而，除了擴增的應用領域之外，其對人體健康及環境的影響迄今尚未受到重視。使用奈米管的物質通常被當做一般廢棄物來處理，就其對於環境的影響，人們更是一無所知。 法國CNRS的科學家希望能夠釐清這樣的問題。目前，研究人員的觀察重點將在奈米碳管如何影響水生環境﹙aquatic environments﹚，以及兩棲生物在奈米管流佈的環境中如何生存及反應。此外，科學家們同時觀察奈米材料如何影響人體健康：他們正在觀察及研究巨嗜球﹙macrophage cells﹚如何與奈米碳管互動，以及在這種暴露環境下，實驗用鼠的肺部是否會產生發炎症狀。經由初步的實驗，科學家們發現人體會將奈米管視為異物，進而引發發炎反應。 接下來，CNRS會進一步研究如何以更清潔且對環境友善的方式來製造奈米管。
日本推動3種技術資訊管理制度以強化企業技術保護力作為企業競爭力泉源的技術資訊其價值日趨高漲，日本經濟產業省（以下簡稱經產省）以企業界為對象，於2020年7月到2021年9月召開超過20場線上「技術外洩防止管理說明會」，以技術資訊管理為核心，推動3種技術資訊管理制度： 一、技術資訊管理認證制度 基於2018年「產業競爭力強化法」修法，推動「技術資訊管理認證制度」，促進企業通過認證，強化企業取得合作夥伴信賴之能力。 二、營業秘密管理制度 基於日本「不正競爭防止法」，推動「營業秘密管理制度」，防止企業外洩自己的機密資訊，強化企業自我保護之能力。 三、安全保障貿易管理制度 基於企業對於「外國交易行為與外國貿易法」或相關法令知識不足，推動「安全保障貿易管理制度」，避免企業輸出高階技術、高性能產品被作為軍事利用而違法，進而面臨被處刑罰、行政罰之風險，強化企業承擔責任之能力。 全球新興科技發展以及嚴峻疫情驅使之下，我國許多企業投入數位轉型、採取遠距辦公，與客戶間傳遞或保管重要技術資訊時，將增加一定程度的資訊外洩風險，日本3種技術資訊管理制度可供我國企業建構技術資訊管理機制、強化企業技術保護力之參考。
歐盟發布綠色政綱產業計畫，提供綠色轉型、國家補助、供應鏈韌性政策歐盟執委會於2023年2月1日公布「綠色政綱產業計畫(Green Deal Industrial Plan)」，該計畫主要包含淨零產品產業建立、國家補助、強化供應鏈、資金等綠色轉型重要政策。「綠色政綱產業計畫」將透過以下四大支柱協助歐盟進行綠色轉型。 （1）建立可預測、簡化且一致的管制環境 歐盟將提出《淨零產業法(Net-Zero Industry Act)》草案簡化管制框架來支持電池、風車、熱汞、太陽能板、電解、碳捕捉等技術；本法案將分析各產業部門後，建立各部門2030年能力目標，確保產業供應鏈不會遭遇瓶頸，並縮短淨零產品工廠選址和中小企業補助核准流程時間，以及增強核准流程的可預測性。另外歐盟並將提出《關鍵原物料法(Critical Raw Material Act)》草案，以管制生產淨零產品的關鍵物資，並透過回收、來源多樣化等方式來降低歐盟對第三方國家的依賴。 （2）更快的提供充足資金 歐盟將放寬各會員國的補助程序，並提高補助金額上限。另外因應中國和美國對淨零產業的補助，本計畫將提高歐盟與歐盟會員國的淨零產業補助額度，讓補助效果能和其他非會員國的補助達同樣程度。 （3）人才訓練與技術強化 歐盟將透過人才訓練、認證和補助來增加綠色及數位轉型技術之勞動力。 （4）為建立韌性供應鏈開放貿易 歐盟將加強與非會員國的自由貿易協定，增加關鍵原物料來源。歐盟也將透過《外國補助規則(Regulation on Foreign Subsidies)》保護歐盟市場的公平性、調查非會員國的傾銷行為、扭曲市場的補助。
日本發布《首席AI長指引》與《實務手冊》，強化資料來源可溯，引導企業將AI風險納入資料治理框架2026年3月1日，日本人工智慧（AI）安全研究所（Japan AI Safety Institute, J-AISI）發布《首席AI長指引 1.00版》（Chief AI Officer Guidebook (Version 1.00)，下稱指引）與《首席AI長設置與AI治理實施實務手冊 1.00版》（Practical Manual for Establishing a Chief AI Officer and Implementing AI Governance (Version 1.00)，下稱實務手冊）。兩份文件旨於促進AI時代下的永續企業經營（sustainable business operations），提升產品與服務品質、建立客戶與使用者的信任。 一、指引與實務手冊概覽 指引內容包含設立「首席AI長」（Chief AI Officer, CAIO）職位之目的、職責。實務手冊內容則進一步指出一種組織模式，其中首席AI長為獨立的高階主管，直接向執行長匯報，並在首席AI長下設立AI治理辦公室，以及建議設立一個「跨部門AI指導委員會（Company-wide AI Steering Committee）」，成員包括首席AI長、首席資料長、首席資訊長、首席技術官、首席資訊安全官、法律合規部門、資料保護官、人力資源部門以及關鍵業務部門。各業務部門與系統所有者應依照既有標準運作，並向人工智慧治理辦公室和資料治理組織提供必要資訊。 二、將AI特定風險納入資料治理框架：降低幻覺與偏見之具體作法 在AI系統的生命週期中，資料品質影響決定模型效能、可解釋應與透明度。 首席AI長的職責為整合AI、資料與技術策略，於確保企業信任與風險管理之基礎下，驅動企業創新與數位轉型，並最大程度提升企業價值。因此，首席AI長應與首席資料長、法務部門協調，規範資料的生命週期、設定品質指標（Quality Metrics），並嚴格核實第三方素材授權（licenses for third-party materials）。 以下介紹文件建議之AI資料生命週期（資料蒐集）之管理作法： （一）區分資料用途：針對每個使用案例與模型，區分（1）AI模型訓練用資料；（2）AI訓練完成後，用於驗證與評測模型產出品質的評估資料（evaluation data），此類資料不參與模型的優化調整，僅客觀確認模型的準確度；（3）於AI模型運行過程中，使用者輸入的資料（data entered during inference），包含提示詞、上傳的文件及系統日誌（Logs）。 （二）資料分類：企業應依資料機敏程度進行分類，如機密、個資、內部及公開資訊等分類，以便加以定義資料之蒐集方式、儲存方式、資料遮罩要求（masking requirement，包含去識別化），以及控管資料傳輸至外部AI服務之權限。 （三）落實可追溯性與透明度文件：應透過實務手冊18.3之資料表（Datasheets）進行標準化記錄，包含 1. 基本資訊，如資料及名稱與版本；資料所有者；資料建立日期、最後更新日期等。 2. 目的與使用範圍，如資料集的用於訓練、評估、優化等；資料使用範圍限內部，或可對外提供等。 3. 組成與範圍，如記錄資料筆數與特徵概況；目標期間、區域與族群，如年齡、產業；資料格式，如文字/影像/音訊等。 4. 資料來源與蒐集方法，包含資料來源（內部系統、客戶提供的資料、公開資料、供應商提供的資料等）；資料蒐集方法（日誌、調查、網路爬蟲等）；是否取得資料主體同意等。 5. 資料品質與預處理（preprocessing），包含：紀錄去識別化等資料轉換流程；規範資料標記之品質管理機制。 6. 代表性與偏見，如列出AI預期使用情境與目標客群的一致性；特定性別、年齡、地區是否存在代表性不足的偏差等。 7. 隱私與法源依據，如資料是否包含個人資料或敏感資訊；資料處理之法律依據，如資料主體同意、契約等；採取之隱私保護措施，如去識別化等。 8. 授權、權利與資料反覆使用之條件：使用條件，如授權條款、是否允許商業使用等。 9. 安全性與存取控制：儲存位置，如資料中心、雲端或本地以及是否加密；資料之存取權限，如控管檢視、編輯、匯出等權限。 10. 資料保存與銷毀：記錄訓練資料、評估資料、輸入資料等不同類型資料之儲存期限，並規定如儲存期限過後，需以不可回復之方式銷毀資料，或必要時，應匿名後歸檔等規定。 三、接軌國內實務：企業可參考EDGS規範健全AI風險管理需求 面對AI資料生命週期管理，建議我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》。EDGS同樣強調數位資料歷程管理，從資料生成、保護到維護的管理流程，有效強化資料的完整性。透過導入EDGS，企業不僅能提升內部創新、數位轉型，更能在面對AI糾紛時，提供歷程紀錄，從源頭端落實首席AI長所要求的循證治理目標。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）