美國聯邦眾議院在7月23日時通過極富爭議性的《2015安全與精準食物標示法》(Safe and Accurate Food Labeling Act of 2015)草案,目前該案已經交由美國聯邦參議院審理,並完成參議院二讀程序,交由參議院農業、營養與森林委員會(Committee on Agriculture, Nutrition, and Forestry)審理。本案主要目的在於替自願性基因改造與非基因改造標示建立一套統一的聯邦標準。引發爭議的是本案第203條b項的規定,該條款規定禁止各州建立強制性基因改造產品標示制度。
該案由堪薩斯州選出的共和黨籍聯邦眾議員Mike Pompeo提出。根據他及本案最主要的遊說團體美國雜貨製造商協會(Grocery Manufacturers Association)的說法,之所以要禁止各州建立強制性的GMO產品標示制度,目的有二:一是透過建立全國性的標準,避免各州標準不同的紊亂。一是他們認為「基改產品跟非基改產品一樣好」,如果強制標示可能會誤導消費者,使其認為基改產品可能是有問題或風險的。同時,他們也擔心強制標示可能將導致產品的價格上升。這樣的主張確實獲得了許多眾議院議員的支持。該案在眾議院通過時獲得了275張支持票,其中有45票是民主黨籍眾議員投下的。分析這些投下贊成票的民主黨籍眾議員,大部分是來自對食物價格較為敏感的選區,或是在競選期間就已經收到來自農業部門的巨額捐款。
至於反對者則認為,由於本案將使各州及聯邦食藥署無法建立強制性的標示規定,侵害人民對於基改產品知的權利,而將此案稱為「黑暗法」(DARK Act)。他們認為在科學界對基因改造產品安全仍無絕對的共識、人民又對基改作物存有疑慮的情況下推動這項法案完全不合理。而這樣的爭論隨著今年三月世界衛生組織所屬的研究機構──國際癌症研究機構宣布將廣泛用於GMO穀物的除草劑草甘膦(或稱嘉磷塞,Glyphosate)歸類為2A類致癌物 (對人類很可能有致癌性,probable human carcinogen)後,變得更為激烈。許多反對者因此對基因改造產品的安全性有更高的疑慮。
一般預料,美國聯邦參議院將開始處理本案,支持與反對本案雙方的競爭也越趨白熱化,目前也有幾個修正的提案正在醞釀。當前美國國內已有康乃狄克州及緬因州等少數州別通過了強制的基改食品標示法案,此外還有66個法律案正在27個不同的州審議中。本案如果通過將大幅改變美國在此領域的管制情形。而由於美國是全球重要的基改產品生產國,本案的最終結果預料也經影響未來國際上對基改產品標示的管制。
Twitpic公司為提供圖像分享服務軟體服務的公司,於2008年成立,2009年起,提供Twitter(微博)社群網站平台使用者,透過運用Twitpic的即時圖像分享功能,將照片及影像同時上傳至微博的服務;截至2014年6月已提供使用者此項微博平台的分享服務至少6年。Twitpic於2013年10月3日,以公司名稱「TWITPIC」為名稱,向USPTO(美國專利商標局)提出國際分類第42類之電腦服務之商標註冊案,並於2014年6月24日核准公告。 微博公司於知悉Twitpic商標申請資訊後,除了以Twitpic商標近似於先前註冊商標Twitter而提出商標異議外,並威脅Twitpic公司放棄商標申請,否則將切割Twitpic可直接連結照片至Twitter平台的服務。 同時,微博公司發言人表示,為了確保公司品牌及商譽不被侵害及淡化,故除了對於Twitpic公司提出商標異議外,並為了確保使用者能持續使用將照片及影像即時上傳至微博的服務,將由微博平台自行提供相關功能,以減少使用者無法運用Twitpic服務之不便。 因此,Twitpic公司負責人 Noah Everett於2014年9月初宣布,在無足夠的資源對抗大公司如微博的脅迫下,被迫於9月底關閉Twitpic服務。 依據Twitpic於微博上發布之最新消息顯示,Twitpic已被其他買家收購,將持續經營,但有關商標爭議案之後續發展,將持續觀察。
強化AI安全防線:八國連署AI與機器學習供應鏈風險管理指南日本國家網路安全辦公室(国家サイバー統括室)於2026年3月5日,代表日本連署了「AI、機器學習供應鏈風險與緩和措施」(Artificial intelligence and machine learning Supply chain risks and mitigations)之國際文書(下稱本文書),並公布本文書內容。本文書是由隸屬於澳洲訊號局(Australian Signals Directorate,簡稱ASD)之澳洲網路安全中心(Australian Cyber Security Centre,簡稱ACSC)主導訂定,主要針對有導入或開發 AI、機器學習系統與元件等需求的組織,揭示其可能存在供應鏈風險與提升整體網路安全之重要性,並就AI開發或採購階段,組織應留意相關風險與可採行之緩和措施。有關連署國家,除了日本與澳洲以外,也包括加拿大、紐西蘭、韓國、新加坡、英國與美國等共八個國家皆已完成連署。 本文書內容強調組織於管理 AI、機器學習等風險時,應將 AI 供應鏈視為整體網路安全戰略的一環,同時評估產品或服務之整體生命週期風險,不應著重於單一技術,而是組織需要掌握整體供應鏈的全貌,包括特定關係事業者、活用AIBOM(AI物料清單,主要用來記錄AI模型相關資產與資訊,提供快速定位與管控AI問題模型功能)或SBOM(軟體物料清單,主要記錄軟體相依元件,用於漏洞管理與供應鏈透明度)、意識到是否已針對AI、機器學習系統可能帶來的風險,進行漏洞管理,以及針對AI、機器學習系統所導致之網路安全事件建立應處機制等。 本文書將AI、機器學習供應鏈風險大致區分為五類:AI 數據、機器學習模型、AI 軟體、AI 基礎設施(含硬體),以及第三方服務,本文書指出AI、機器學習應用於供應鏈時可能產生之風險,其中包括數據品質不良、資料受竄改、模型遭植入惡意程式碼、軟體元件複雜導致難以保證其安全、硬體與韌體擴大攻擊面,以及導入第三方服務致使供應鏈產生弱點等。 此外,本文書也針對各類風險提出可行的因應方法,例如: 1.數據面:需做標準化搜集、外部資料檢疫、資料前處理與完整性驗證。 2.模型面:需從可信來源取得透明模型,實施性能驗證與惡意程式偵測。 3.軟體面:需做完整性驗證、元件審核,並透過 SBOM 掌握已知弱點。 4.硬體面:需確認設備無惡意內容,並在網路中適當分區。 5.第三方服務面:需持續評估與監控供應商的資安實務與脆弱性管理。 總結來說,日本已意識到國家網路安全治理下,針對AI、機器學習的安全,不單是模型安全,而是涉及整體性供應鏈安全。日本藉由與他國連署國際文書,不僅強化國際合作,同時建立供應鏈網路安全共識,因應AI對於國家供應鏈之網路安全挑戰,從資料、模型、軟體、硬體到第三方服務等視角提出具體因應方法,作為全面提升國家整體網路安全環境之參考指引。日本透過強化與他國合作,提升國家網路安全治理之作法,值得我國未來借鏡參考。
歐盟2019電子政府基準報告歐盟執委會(European Commission, EC)於2019年10月18日發布電子政府基準報告(eGovernment Benchmark 2019: trust in government is increasingly important for people)。電子政府基準是歐盟的年度檢測工具,用以確認公部門中資通訊技術使用狀況,亦是歐盟2016-2020年的重點政策之一:2016年4月,歐盟執委會發布「歐盟e政府四年行動計畫」(EU eGovernment Action Plan 2016-2020),歐盟應致力落實「公共行政現代化」、「跨境數位行動服務」和「加強公部門與公民和企業的數位互動」等三面向。電子政府基準報告即因應此一政策方向而生。 電子政府基準的評測指標有四:以使用者為中心(User centricity)、透明度(Transparency)、跨境移動(Cross-border mobility)、其他關鍵促成因素(Key enablers)。報告中評估2019年總體表現最佳的國家是馬爾他、奧地利等;立陶宛和芬蘭等國則為其次;表現低於平均者則多為東南歐國家。報告中亦提到,現階段公民已十分容易在機關官網上取得所需資訊,但相較於提供給一般公民的服務,機關官網對企業提供之服務通常更加完整及清楚。另外,在推行各項電子政府措施時,公民對政府的信任益發重要。唯有公民信任該機關,包含對機關安全在線服務、個人資料透明度、公共網路安全等的信賴,機關數位化改革才能常態運作。因此,電子政府的發展是建立在人們信任相關數位服務,並與政府交流時更容易知悉並利用該服務。 再觀我國電子化政府之發展,自民國87年至今已進入第五階段。初期致力建設政府骨幹網路和電子認證、90年代持續深化及擴大政府網路應用,並推動10大旗艦計畫實現網路政府主動、分眾、持續及紮根之服務。101年後建構電子化政府之設備、網路和應用服務,發展資訊服務系統整合、全程服務及跨部門協調。近期分別有「第五階段電子化政府計畫-數位政府」和「服務型政府推動計畫」,以資料驅動、公私協力、以民為本之核心理念,透過巨量資料、開放資料和服務個人化等工具,發展跨機關一站式整合服務及打造多元協作環境,落實數位政府服務。
政府科研計畫執行與貪污犯罪