美國擬將開放中國家禽類產品之進口
美國近期可能開放進口中國大陸將已處理或煮熟的家禽類產品至美國。美國農業部（The U.S. Department of Agriculture）表示中國若將處理過之家禽類產品出口至美國販售，前提是必須遵循美國相關食品進口規範完成妥當的進口申報程序，並且在中國所提出之出口健康認證（export health certificate）中，證明該家禽類產品有確實在適當的溫度等處理過程中進行妥善處理。
美國農業部食品安全及監督服務部門（Food Safety and Inspection Service, 簡稱FSIS）之相關負責官員於2014年6月初在美國國會中國事務執行委員會（Congressional-Executive Commission on China, 簡稱CECC）所舉行的聽證會（hearing）中指出，中國已經將出口健康認證提交給FSIS及動物植物健康監督服務（Animal and Plant Health Inspection Service, 簡稱APHIS）進行審核。在聽證會中，最讓美國負責官員顧慮是否通過開放中國進口家禽類產品之因素在於中國鬆懈的法律規範及其政府的貪汙問題，對於所出具的出口健康認證報告之確實性亦有待考證。美國負責的相關人員建議，中國大陸在產品製造過程的透明度是對於出口健康認證最重要的部分，能夠說服美國相信中國大陸對於食品及藥物安全在管理上的謹慎。
另外一個需要注意的地方在於食品原產地之標示（country-of-origin labeling，簡稱COOL）。在美國食品市場中，若食品大部分的成分來源是在美國境內處理的，則該食品會有「美國產品」（product of U.S.A.）之標示，但對於何謂「美國境內處理的食物」仍沒有明確的標準，對於國外進口美國的產品，在美國經過重新包裝或加工，則依據COOL相關規範，應標示該產品為「美國產品」。因此，在此條件下，若美國允許中國進口經過中國當局出口健康認證的家禽類產品，若進口至美國後，又在美國境內經過重新加工或是包裝，則該食品之COOL將會顯示該食品來自美國，而非出產自中國大陸。這樣的結果恐將會讓美國食品標示出現不完全精確之結果，也會讓消費者開始顧慮其購買的食品來源的顧慮及食品安全的可信度，美國將必須對進口食品的安全管控上建立更嚴謹的規範措施。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
墨西哥的聯邦資料保護法在二０一０年四月經墨西哥國會通過後，已於同年七月六日生效。這個新法旨在保護個人的隱私權並強化個人對自身資訊的掌控。與我國新近通過的個人資料保護法相同，墨西哥的這個新法所規範的範圍也包括了私部門對個人資料的蒐集、處理與利用。 在新法通過之後，原本的聯邦公共資訊近用機構（Federal Institute for Access to Public Information），亦擴張執掌並更名為聯邦公共資料近用及資料保護機構（Federal Institute of Access to Information and Data Protection）。在新制下，該機構將在原有負責事務外，另肩負起監督私部門就個人資料保護的相關事務。 此外，該法設計了一個雙重的監督機制：當資料的蒐集、處理或利用人，也就是所謂的資料控制者（Data Controller）出現可能違反聯邦資料保護法的狀況，將先由各相關部門的主管機關，例如主管經濟事務的機關或主管交通事務的機關來介入處理，而非由聯邦公共資料近用及資料保護機構立刻介入。
外籍專業人士來台法規將放寬經建會最近針對歐洲商會所提出之「 2005 到 2006 建議書」與該商會進行協調，歐洲商會表達希望政府針對跨國外商公司所聘僱之外籍專業人士，與因跨國企業內部調動來台之中國大陸專業人士，以及隨行來台之眷屬在台居留等相關規定，予以鬆綁。 為將國際人力資源引進台灣，以加速經濟的國際化與自由化，經建會宣布將進一步放寬有關外籍專業人士在台居留與聘僱許可的限制，並將簡化申請手續之處理原則。有關外籍專業人士聘僱許可之展延申請，原規定應於聘僱許可有效期限屆滿前 60 天提出展延，將放寬為前 4 個月提出即可；在居留證展延方面，也將由原本有效期限屆滿前 15 日，放寬為前 4 個月即可提出展延申請，使外籍專業人士規劃在台長期居留時更為便利。 至於歐洲商會提出延長中國大陸人士來台從事商務活動所核發之入出境許可證效期及展延後效期，陸委會將於近期內再召開協調會進行研議；其餘有關外籍專業人士大陸籍配偶「多次入出境證」之核發，以及開放大陸籍員工或隨行來台大陸籍配偶之父母能夠短期來台探親等建議，都將朝放?的方向規劃。另由於部分外商公司所聘僱大陸籍員工之子女目前無法在台取得學籍，經外僑商會反映後，政府表示將於近期內討論，以協助他們的未成年子女能夠取得學籍並在台就讀。
美國FDA發布於海內外應對2019年新型冠狀病毒之行動聲明美國食品及藥物管理局（Food and Drug Administration, FDA）於2020年2月14日，發布於海內外應對2019年新型冠狀病毒之行動聲明，其包括： 主動監控供應鏈：由於疫情可能影響醫療產品供應鏈，FDA已與數百家藥品與醫療器材製造商保持聯繫，並與歐洲藥品管理局等全球監管機構保持同步，以評估監控潛在之製造中斷的警訊，且與生物製劑製造商聯繫，以評估有關原料之供應問題。若FDA確定醫療產品可能會短缺，則可能會採取與製造商緊密合作、加快對替代供應之審查等措施來防止短缺。 針對海外生產之FDA產品合規性之查驗與監控：FDA採取基於風險之模型來確認要進行查驗之公司，基於某些特定條件，會被認為具有較高風險之場所會被優先查驗，這些條件包括固有之產品風險、患者接觸產品之程度、過去查驗之歷史紀錄等等。除了查驗之外，其他防止不符FDA標準之產品進入美國市場之工具包括進口警示、增加進口採樣與篩查、替代查驗之紀錄要求（requesting records）。FDA可對市場上不合法之產品或違法之公司或個人採取監管與強制措施，例如警告信、扣押或禁制令。 消費品安全：美國海關暨邊境保護局將輸入美國、受FDA監管之產品交由FDA審查，其必須遵守與美國國內產品相同之標準，在FDA決定其可接受性之前不得將其分銷至美國。FDA並成立跨機關之專案小組，密切監控聲稱可預防、治療或治癒新型冠狀病毒疾病之詐欺性產品和虛假產品，並採取可能之執法行動。 對於診斷、治療與預防疾病之努力：FDA致力於促進安全有效之醫療對策的發展，提供法規建議、指導和技術援助，以促進針對用於此病毒之疫苗、治療和診斷測試之開發和可用性。FDA已核發緊急使用授權（Emergency Use Authorization, EUA），以便立即使用由美國疾病管制與預防中心所開發之診斷試劑，並已制定用於檢測病毒之EUA審查範本，其中概述申請EUA前所需之資料要求，目前已提供給表示有興趣開發該病毒之診斷工具之多位開發者。 後續行動：FDA將密切監視疫情並與跨部門合作夥伴、國際合作夥伴、醫療產品開發商與製造商合作，以幫助推進針對病毒之應對措施。
德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南（Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen），旨在提升企業數位化與社會責任，並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議： 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時，必須將影響評估列入開發流程，並列為公司應遵守的道德倫理守則，以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義，企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息，並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此，企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下，可能會增加理解性和可追溯性難度，但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中，應特別關注並進一步討論。另外，透過教育及使用說明協助及控制功能，教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段（演算法，機器學習，AI）。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外，應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外，例如透過幫助頁面，儀表板或部落格，解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策，使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施，使用戶理解是否及如何使用相關演算法，此可能包括使用自動化決策，使用特定資料組和使用技術的目的，亦即使用戶對演算法，機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估，目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言，將可帶來巨大的利益，因此應該充分利用。例如，人工智慧可降低語言障礙，幫助行動不便的人可更加獨立自主生活，改善醫療診斷，提升能源供應效率，甚至是交通規劃和搜索停車位，都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展，應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間，同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要，但應兼顧受影響者的利益，並與廣大公眾利益找出妥協平衡點，且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時，應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如，可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分，必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同，資料不完整或錯誤，將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭，如果可能的話，只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此，確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況，特別是在自我學習系統中資料引入的標準，並根據錯誤來源進行檢查，且儘可能全面記錄，針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法，機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要，在開發預期用途的演算法時必須納入考量，對員工應針對道德影響進行培訓，並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題，並特別注意資料饋送，以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程，例如在車輛的自動控制或醫療診斷中，應設計成由責任主體保留最終的決策權力，直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任，並非透過對方法的無條件追踪來實現，而是經過仔細測試，學習和記錄來實現