英國環境食品與鄉村事務部於2018年12月18日提出「英國資源與廢棄物策略」(Resources and waste strategy for England),以全面性的角度提出英國對資源與廢棄物的處理政策,包含如何最有效利用資源與最小化廢棄物的產出,追求在2050年達到加倍資源生產力,並禁絕包含塑膠廢棄物在內之可避免廢棄物產生,作為英國推動循環經濟的政策藍圖。
這份政策文件可以區分為三大部分,第一部分為產品的生命週期,包含從製造、消費到生命週期的完結;第二部分為主要議題,聚焦在論證環境犯罪(waste crime)與食物浪費(food waste)此兩大議題並不適用於前述的產品生命週期;並且在第三部分的未來展望上,提出三大面向突破傳統的產品生命週期觀點,包含國際領導(international leadership)、研究創新(research & innovation)與監管措施(data, monitoring and evaluation),建立起資源與產品生命週期的循環,以達到追求最大化資源利用效益與最小化廢棄物產生的目標。
在政策文件當中特別呼應了歐盟塑膠對策(EU Plastic Strategy),強調在英國針對塑膠議題提出的2025指引(The UK Plastics Pact – A Roadmap to 2025)當中,目標在2025年達到消滅無法處理或一次性使用之塑膠廢棄物,使用100%可再利用、回收或可分解之塑膠包材,達成70%的塑膠包材可回收或分解效率,並於塑膠包材中使用30%以上的可再生原料。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
為促進美國境內個人化診斷醫療器材發展並進一步實現個人化醫療之理想與目標,於今(2011)年7月14日時,FDA於各界期盼下,正式對外公布了一份「個人化診斷醫療器材管理指引文件草案」(Draft Guidance on In Vitro Companion Diagnostic Devices)。而於此份新指引文件草案內容中,FDA除將體外個人化診斷醫療器材定義為:「一種提供可使用相對應之安全且有效治療產品資訊之體外診斷儀器」外,亦明確指出,將視此類個人化檢測醫療器材產品為具第三風險等級之醫療器材,並採「以風險為基礎」(Risk-Based)之管理方式。 依據上述新指引文件草案內容,FDA對於此類產品之管理,除明訂其基本管理原則外,於其中,亦另列出兩項較具重要性之例外核准條件。第一項,是關於「新治療方法」(new therapeutics)部分,FDA認為,於後述情況下,例如:(1)該項新治療方法係針對「嚴重」或「威脅病患生命」、(2)「無其他可替代該新治療方法存在」、或(3)將某治療產品與未經核准(或未釐清)安全或功效之體外個人化診斷醫療器材並用時,其為病患所帶來之利益,明顯高於使用該項未經許可或未釐清之體外個人化診斷醫療器材所將產生之風險等前提下,FDA或將例外核准該項新治療方法。其二,是關於「已上市治療產品」部分,依據新指引文件草案,於下列各條件下,或將例外核准製造商以補充方式所提出之「新標示」產品之上市申請案,包括:(1)該新標示產品乃係一項已通過主管機關審查之醫療產品,且已修正並可滿足主管機關於安全方面之要求;(2)該產品所進行之改良須仰賴使用此類診斷試劑(尚未取得核准或未釐清安全功效);(3)將此項已上市治療產品與未經核准或未查驗釐清安全(或功效)之體外個人化診斷醫療器材並用時,其為病患所帶來之利益,明顯高於使用該項未經許可或查驗釐清之體外個人化診斷醫療器材所具之風險等。 此外,FDA方面還強調,若針對某項個人化診斷醫療器材之試驗結果顯示,其具較顯著之風險時,將進一步要求業者進行醫療器材臨床試驗(Investigational Device Exemption,簡稱IDE)。而截至目前為止,此項新指引文件草案自公布日起算,將開放60天供外界提供建議,其後FDA將參考各界回應,於修正後,再提出最終修正版本指引文件;然而,究竟FDA目前所擬採取之規範方式與態度,究否能符合境內業者及公眾之期待與需求?則有待後續之觀察,方得揭曉。
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。
英國固網寬頻議題觀察Ofcom致力落實歐盟推動的「高速寬頻」(Superfast Broadband)發展,讓英國在2015年成為全歐洲寬頻發展最為優秀的國家,故於近期重新檢視固網市場的管制架構,促使資通訊市場健全發展。其中,今年7月Ofcom針對「加速超高速寬頻競爭」與「銅絞線網路批發價」(copper network)提出新的諮詢(Consultation),以加速基礎建設投資與提高市場競爭,讓消費者取得合理資、通訊服務。 在加速超高速寬頻市場競爭上,Ofcom除了要求Openreach面對其他競爭者要求協助安裝、維修BT的網路時,必須加快速度與品質外,BT與其他網路業者所簽訂的「批發契約」(Wholesale Contract),時限亦從現行1年縮短至1個月,以增加公平性。除此之外,消費者目前在更換高速寬頻業者時,新業者皆須付Openreach 50歐元轉換費,但這筆費用卻通常轉嫁至消費者,故Ofcom未來將降其至10~15歐元,降低民眾負擔。Ofcom這次要求BT合理化服務品質與費用,摒棄對光纖租用進行價格管制,其原因在於BT確實受到Virgin Media與其他業者的競爭、以及防範管制後BT不願再進行鋪設光纖之可能。這種透過降低消費者轉換網路服務業者之門檻,促進高速寬頻普及的方式是否可行,則須待進一步的觀察。 另一方面,在銅絞線的批發價上,Ofcom依據固網接取市場諮詢(Fixed Access Market Review Consultation)之結果,證明BT在寬頻市場仍具有顯著市場力量(Significant market power),故將對銅絞線批發價重新審議。目前,Ofcom在批發服務之價格上限,將透過消費者物價指數(Consumer price Index ,CPI)取代過去的零售物價指數(Retail Price Index , RPI),讓全迴路(Fully unbundled line)、分享式迴路(Shared unbundled line),或是批發線路出租(wholesale line rental)之接取費用皆可降低,讓消費者可獲得更為合理的價格。 Ofcom於今年10月提出年度「基礎設施報告」(Infrastructure Report update)。其中,在固網建設的發展上,無論是高速寬頻使用度、或是網路總流量,皆較2012年成長。因此,Ofcom是否可透過降低銅絞線的批發價、以及降低消費者轉換服務業者門檻的方式,提升高速寬頻涵蓋率與網路品質,讓消費者的需求得以滿足,將是英國資通訊環境未來發展的關鍵。
日本數位市場競爭中期展望報告提出數位市場競爭短中期策略日本數位市場競爭本部(デジタル市場競争本部)於2020年6月發布了「數位市場競爭中期展望報告」(デジタル市場競争に係る中期展望レポート案),該報告認為大型數位平台業者透過龐大的用戶資料,不斷地(1)擴大並連結用戶、(2)垂直整合上下游產業並(3)從虛擬鎖定實體的銷售,對市場形成動態競爭(ダイナミック競争)結果。此一結果將導致數位市場極易形成掠奪性定價或併購的風險、資料集中的風險、資料可靠性的風險,甚至是個人價值判斷的風險。 為促進數位市場的治理與信任,該報告提出了以下短期與中長期的政策方向: 鼓勵企業數位轉型以增加數位市場的多樣性:推廣數位轉型指標、擴大沙盒制度適用、加速數位政府戰略。 建立數位市場競爭制度:運用經濟分析強化競爭管制、推動《數位平臺交易透明法》(デジタルプラットフォーム取引透明化法)法制化、建立大型數位平台調查機制。 建構去中心化的資料治理技術:透過資料持有、交換的「去人工干預」,形成一個可信任的網路世界。 該報告已於2020年8月7日完成公眾意見募集,預計於2020年年底前提出最終報告。目前日本新經濟聯盟認為,高頻率的競爭策略以及智慧化交易模式下的反壟斷政策,除了不正競爭的禁止外,政府更應著重在透明化檢視機制的建立。此外報告目前並未處理到平台資料治理的課題,聯盟對此認為政府應更積極地從資料壟斷的概念,調整數位市場准入的障礙。