從國內外實務見解談企業對員工之電子郵件監控
今(2010)年3月，歐盟委員會正式批准Amflora基因改造馬鈴薯商業種植，此舉係歐盟自1998年以來首次核准種植的基因改造作物。 歐盟委員會內的消費者健康及安全政策部門代表John Dalli表示，經過徹底的科學分析與相關安全檢驗後，將排除與解答對於此一基因改造馬鈴薯之疑慮，因此並無不予核准之正當理由。再者，本次所核准的範圍係Amflora馬鈴薯經處理過後作為穀物飼料之用，將不會提供作為人類食品使用。此外，未來歐盟委員會將決定進口使用基因改造玉米品種與其製成之食品及飼料產品等，這將涉及多種歐盟委員會先前所核准的基因改造玉米品種，如MON810、MON863及NK603等。 但事實上，各界仍對於本次核准的Amflora馬鈴薯與其他三項基因改造玉米的標記基因存有抗藥性的疑慮與爭議，針對於此，去(2009)年6月間，歐盟食品安全管理局(European Food Safety Authority，簡稱EFSA)內的科學小組已再次進行安全檢驗，最後指出，以目前科技水準得出結論，基因改造作物中的標記基因不會對人體健康或是生態環境帶來負面影響。 為能解決批准基因改造作物商業化種植的問題，歐盟委員會考量將進一步規劃如何在決定種植基因改造作物的過程中強化各會員國的決定權，歡迎各界就此提出建議與發表意見，期望由消費者健康及安全政策部門提出一項具備共通性與科學證據基礎的決策過程，以供各會員國於過程中充分反映其立場，並自行決定是否將核准基因改造作物於境內的商業化種植。
人工智慧採購指南草案人工智慧作為一前瞻性技術，運用於公部門，可以降低成本、提高管理品質、節省基層公務人員時間，整體改善政府公共服務。然而AI技術進化以及市場發展過於快速，現有採購類型沒有可以直接適用AI採購的判斷標準範本。因此，英國人工智慧辦公室（Office for Artificial Intelligence）與產官學研各界進行研商後，於2019年9月20日發表人工智慧採購指南草案（Draft Guidelines for AI procurement），作為公部門採購AI產品與服務之準則。該指南旨在加強公部門採購人員能力、協助採購人員評估供應商，讓廠商可以隨之調整其產品和服務內容。 該指南提供採購人員規劃政府AI採購的方向，包含招標、公告、評選、決標到履約。但指南強調無法解決採購AI產品與服務時遇到的所有挑戰。 指南內容簡述如下： 在制定規範時應重視如何清楚闡述面臨到的問題，而非只是說明解決方案； 評估AI帶來的風險時應緊扣公共利益，在招標階段敘明以公共利益為核心，並有可能在招標、評選和決標階段變動評估標準； 在招標文件中確實引用法規和AI相關實務守則； 其他包含將AI產品的生命週期納入招標和履約考慮、為提供AI產品和服務的廠商創造公平競爭環境、需與跨領域的團隊進行採購討論、確保採購流程從一開始就建立資料管理機制等。
實現綠色工業 政府推動PC業G計畫將於 2006年中實行之歐洲環保指令，規定輸入歐盟的電子產品材料、及其後續回收等作業流程，皆須符合廢電子電機設備（Waste Electronics and Electrical Equipment，WEEE）以及有毒物質禁制令(Restriction of Hazardous Substances，ROHS)兩大法規。為此，經濟部於27日宣布啟動「寰淨計畫（G計畫）」，將結合系統廠商、檢測驗證機構、資訊服務業者等單位，以系統廠商帶動下游供應商的方式，加速國內電腦廠商推出符合環保規範的產品，目前所知包括華碩、神達、大眾等電腦廠商，都已經投入了此計畫。 本次所涉廢電子電機設備 (WEEE) 法規，是關於廢棄電子、電機產品的回收再利用，規定自2005年8月13日後所生產的產品需由生產者進行回收，範圍含括家用設備、資訊通訊設備、玩具休閒與運動設備、醫療裝置等產品。 另一則是有毒物質禁制令 (ROHS)，其明列自2006年7月後，製程、設備及材料處理研發禁止使用6種有毒物質，如鉛、汞、鎘等，內含六項管制物質的產品將不可在市面流通，屆時輸歐的電子、電機產品皆必須符合該標準。 另針對回收問題，經濟部表示將輔導國內廠商建立綠色產品回收體系及回收管理平台之示範系統，並在日後將 G計畫推廣對象擴及產險公司，以協助業者因應違反歐盟規範所生之求償索賠，並建立風險控管機制。
新加坡金融管理局（MAS）發布「人工智慧風險管理工具包」新加坡金融管理局（MAS）於 2023 年中旬啟動「MindForge 計畫」，旨在協助金融機構強化其人工智慧（AI）風險管理能力。該計畫於2026年3月20日完成第二階段，並發布由MAS聯合24家領先銀行、保險公司與資本市場公司等產業夥伴共同開發的「人工智慧風險管理工具包」。該工具包內含「AI風險管理營運手冊」（下稱「營運手冊」）與「AI風險管理實施案例」（下稱「實施案例」），提供實務資源以管理涵蓋「傳統AI」、「生成式AI」及「新興代理型AI」技術的相關風險，確保產業能安全且負責任的導入AI。「營運手冊」依據MAS的監理期望，將AI 風險管理框架分為四大核心：一、範圍與監管：建立AI治理框架並釐清AI監督的角色與責任。二、AI風險管理：透過組織的系統、政策與程序，識別AI應用情境，進行風險重大性評估，並建立AI盤點清單。三、AI生命週期管理：實施AI應用完整生命週期的控制措施。四、促成因素：發展組織能力、基礎設施與資源，以確保能持續支持負責任的AI應用。「實施案例」則收錄如星展銀行（DBS）及瑞士寶盛（Julius Baer）等機構的AI風險管理實務。未來，MAS 將於「BuildFin.ai」倡議下成立專責小組，持續開發建構管理新興技術風險的框架。 相較於新加坡著重建立全方位治理架構，資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心（下稱「資策會科法所創智中心」）於同年 2 月發布之「金融業人工智慧（AI）風險管理實務指引」，則更強調將風險控管「整合」至既有流程中，透過與業務流程的結合實踐韌性管理。該指引奠基於「人工智慧基本法」，並進一步連結「台灣智慧財產管理規範（TIPS）」驗證角度，協助機構精準掌握應用情境並具體化風險。透過將管控機制立基於資安、資訊及智財三大支柱，降低法遵成本與業務衝擊，並藉由分階段與分級管理，引導金融機構從核心防護逐步深化管控機制。 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）