買回用戶迴路的另一種選擇

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2005年05月,第191期
 

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  歐盟科學與新科技倫理委員會(European Group on Ethics in Science and New Technologies, EGE)在今(2009)年11月18日公布合成生物學(Synthetic Biology)公布相關之倫理、法制與社會議題之意見,其中指出合成生物學具有可大幅降低生技藥品生產成本的極大潛力,但也可能帶來的風險,故應予注意。     對很多人來說,合成生物學是一個相當新穎的概念,經濟合作發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development , OECD)在其所公布的2030生物經濟發展議程中,將其列為最具有發展潛力的新興生物技術之一,近來更被歐美先進國家視為生物技術產業的未來重點發展方向。     根據OECD的定義,所謂合成生物學,是以工程方法為基礎,以改進微生物的新興領域,此技術使設計與建構新生物元件(part)、裝置(device)及系統(system),及對於既存的自然生物系統,使其更具有使用性。合成生物學的目的,在於藉由設計細胞系統,使其具備特定功能,從而消除浪費細胞能量之非期待的產物,以增進生物效率。目前合成生物學與市場較為接近的案例,乃一種將青蒿(sweet wormwood herb)、細菌與酵素等基因、分子路徑(molecular pathway)作結合,製造出可以生產治療瘧疾(malaria)的青蒿酸之細菌,此項開發成功突破過去僅能透過植物青蒿獲得,並產量有限的瓶頸。     正由於看好和成生物學的發展潛力,美國、英國與歐盟都開始對此項技術可能帶來的倫理、法制與社會爭議進行評估,歐盟EGE更公布意見以作為未來訂定法規範時的參考。EGE在意見中表示合成生物學使用於能源技術、生物製藥、化學工業或材料科學等都深具前景,故建議歐盟執委會應對此技術發展給予支持,並在歐盟架構計畫下,以產業利用為前提,給予經費的支持;然也必須重視其ELSI問題,包括使用合成生物產品的安全性、對環境的長期影響、惡意使用之防免、專利與公共財的爭議等,為了解決此等問題,其也要求各會員國必須針對合成生物學的各種議題,加強與民眾、利害關係人及社會的對話。由於我國一直將生技產業視為發展重點,合成生物學關係著生技產業未來發展,其未來發展實不容為我國所忽略。

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英國政府於2025年1月31日發布「人工智慧網路資安實務守則」(Code of Practice for the Cyber Security of AI,以下簡稱「實務守則」),目的是提供人工智慧(AI)系統的網路資安指引。該實務守則為英國參考國際上主要標準、規範後所訂定之自願性指引,以期降低人工智慧所面臨的網路資安風險,並促使人工智慧系統開發者與供應商落實基本的資安措施,以確保人工智慧系統的安性和可靠性。 由於人工智慧系統在功能與運作模式上與傳統網路架構及軟體有明顯的不同,因此產生新的資安風險,主要包含以下: 1. 資料投毒(Data Poisoning):在AI系統的訓練資料中蓄意加入有害或錯誤的資料,影響模型訓練結果,導致人工智慧系統產出錯誤推論或決策。 2. 模型混淆(Model Obfuscation):攻擊者有意識地隱藏或掩飾AI模型的內部運作特徵與行為,以增加系統漏洞、引發混亂或防礙資安管理,可能導致AI系統的安全性與穩定性受損。 3. 輸入間接指令(Indirect Prompt Injection):藉由輸入經精心設計的指令,使人工智慧系統的產出未預期、錯誤或是有害的結果。 為了提升實務守則可操作性,實務守則涵蓋了人工智慧生命週期的各階段,並針對相關角色提出指導。角色界定如下: 1. 人工智慧系統開發者(Developers):負責設計和建立人工智慧系統的個人或組織。 2. 人工智慧系統供應鏈(Supply chain):涵蓋人工智慧系統開發、部署、營運過程中的的所有相關個人和組織。 實務守則希望上述角色能夠參考以下資安原則,以確保人工智慧系統的安全性與可靠性: 1. 風險評估(Risk Assessment):識別、分析和減輕人工智慧系統安全性或功能的潛在威脅的過程。 2. 資料管理(Data management):確保AI系統整個資料生命週期中的資料安全及有效利用,並採取完善管理措施。 3. 模型安全(Model Security):在模型訓練、部署和使用階段,均應符合當時的技術安全標準。 4. 供應鏈安全(Supply chain security):確保AI系統供應鏈中所有利益相關方落實適當的安全措施。 「人工智慧網路資安實務守則」藉由清晰且全面的指導方針,期望各角色能有效落實AI系統安全管控,促進人工智慧技術在網路環境中的安全性與穩健發展。

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