近年來,奈米科技已多方使用於食品製造業中,舉凡食品的殺菌、保存或食材的包裝等,皆為適例。然而,隨著奈米科技的影響層面逐漸擴大,無論係其功用的研發或風險的防範,仍有進一步研究之必要。 歐盟執委會(European Commission)根據2007年3月其新興健康風險科學委員會(SCENIHR)所提出之報告,認為應加強認識奈米科技對於食品安全之影響,遂邀請歐洲食品安全局(EFSA)就該領域提出科學看法。至2008年10月14日,歐洲食品安全局科學委員會即公布「奈米科技對於食品和飼料所引起之潛在風險(Potential Risks Arising from Nanoscience and Nanotechnology on Food and Feed Safety)」草擬意見,其內容係說明奈米科技應用於食品製造業之多種樣態、人為奈米材料(engineered nano materials,ENM)於食品或飼料製造過程中所產生之作用,以及判斷現有之風險評估方式能否合於需要。 該草擬意見歸結數項結論如下: (1) 因人為奈米材料之體積微小且具有高表面積,於人體吸收時較一般物質更容易產生反應。 (2) 關於化學物質於奈米尺寸下將產生何種變化,迄今無法做出令人滿意之科學論斷,因此就安全性與相關數據的累積,仍需要個別檢視。 (3) 建議應針對風險評估一事設置國際基準,且該基準可同時適用於人為奈米材料及一般化學物質。 (4) 食品與飼料中含有人為奈米材料者,於風險評估時應包括該材料特性之敘述,並進行毒理研究分析,使資訊蒐集更為完備。 由於人為奈米材料不確定之事項甚多,因此需要更豐富的資料加以釐清;而該草擬意見除提供歐盟執委會評估現行法制、研究可行措施外,亦向公眾廣徵回應;民眾可於2008年12月1日前,提供歐洲食品安全局相關科學證據或意見,待該局進行彙整後,將與歐盟會員國商討後續事宜。
為打擊境外逃漏稅,國際間持續擴大稅務資訊自動交換經濟合作暨發展組織(簡稱經合組織、Organization for Economic Cooperation and Development,下稱 OECD)於今年6月30日表示「2019年已有近百個國家/地區進行了稅務資訊自動交換,使其稅務機關可以獲得其居民在海外所持有的8,400萬個金融帳戶的數據,涵蓋的總資產達10兆歐元。相較於2018年(交換了4,700萬個金融帳戶資訊,約5兆歐元)有了顯著增長。」且「共同申報準則(亦稱共同申報及盡職審查準則、Common Reporting Standard, 下稱CRS)要求各國和各司法管轄區每年自動交換其金融機構提供的非居民的金融帳戶資訊,以減少境外逃漏稅的可能性。許多發展中國家已加盟其中,預計未來幾年會有更多國家加入。」 OECD秘書長Angel Gurría亦表示「由OECD創建並由全球論壇管理的這種多邊交換制度,此刻正為世界各國(含發展中國家)提供大量的新資訊,使各國稅務管理部門能夠確保境外帳戶被正確申報。尤在目前COVID-19危機中,各國正籌集急需的收入,一個無處藏富的世界,此點遂至關重要。 事實上,我國財政部於2017年11月16日所發布(民國109年4月28日修正)之「金融機構執行共同申報及盡職審查作業辦法」(簡稱CRS作業辦法),正是為了使我國接軌OECD發布及主導的CRS,藉由提高金融帳戶資訊透明度,據此與其他國家/地區進行金融帳戶資訊自動交換,以利我國與各國稅捐機關能正確且完整地掌握其境外納稅義務人的金融帳戶資訊。值得注意的是,我國第一波稅務資訊自動交換將於本年度9月份與我國32個稅捐協定國進行。
台灣每人二氧化碳排放量逐年增加 全球第二十二名台灣自一九九○年至二○○四年止,平均每人排放量自五‧五七公噸大幅增加至十一‧五九公噸,以國際能源總署 (IEA )截至2002年統計,全球排放量前三名為美國、中國及俄羅斯,台灣則排名全球第22名。 主計處表示,依 IEA 統計資料庫顯示,二○○二年全球二氧化碳排放量前六名為美國(57.1億噸,占全球23.3﹪)、中國(34.7億噸,占14.2﹪)、俄羅斯(15.2億噸,占6.2 ﹪)、日本(11.8億噸,占4.8 ﹪)、印度(10.5億噸,占4.3﹪)及德國(8.5億噸,占3.5 ﹪)。台灣則排第 22 名(1990年為第28名),排放量占全球總量約1﹪,而經濟發展程度與我國相近的南韓、新加坡排名分別為第9名(4.7億噸,占1.9﹪)及52名(5500萬噸,占0.2﹪)。 行政院主計處據工研院能源與資源研究所統計,公佈最新「我國燃料燃燒排放二氧化碳」概況,台灣溫室氣體排放以二氧化碳為最大宗,佔八成以上,至二○○四年為 2.6億噸。 主計處指出,為抑制人為溫室氣體排放導致全球氣候變遷加劇現象,聯合國在一九九二年通過「聯合國氣候變化綱要公約」,且為落實排放管制工作,具有約束效力的「京都議定書」,已在今年二月十六日正式生效,期使在二○○八至二○一二年間,六種溫室氣體排放量平均應削減至比一九九○年低五‧二 %水準。在全球持續增溫、海平面上升及氣候變遷加劇下,台灣雖非京都議定書締約國,但政府相關部會順應國際永續發展潮流,正積極落實檢討溫室氣體排放減量政策。
美國國家標準暨技術研究院規劃建立「人工智慧風險管理框架」,並徵詢公眾對於該框架之意見美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險,於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)之規畫並徵詢公眾意見,截止日為9月15日,並預計於10月發布正式報告。 依照NIST說明,公眾所建議之人工智慧風險管理框架,可促進人工智慧之可信賴性,其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」(accuracy)、「可解釋性」(explainability)、「偏見」(bias)等議題。此外,上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。 依現有公眾意見徵詢結果,其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期,必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之,當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時,如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費,將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者,從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民,故在設計系統時,應從預先設定之假設事實反面(counter-factual)思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題(例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」)。惟進行上述驗證需要大量社會資料,因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制,使這些社會資料可以被蒐集、使用。 此外,亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標,以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速,未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現,故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。 最後,目前也有許多徵詢意見指出,許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之,當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性,則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」(audit logs),惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料,因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標,為未來應持續關注之議題。