歐盟有機農民團體反對為新植物育種技術(NPBT)訂定新法
歐洲法院(European Court of Justice, ECJ)於2018年7月作出裁定，利用新植物育種技術(New Plant Breeding Techniques , NPBT)誘變(mutagenesis)所得之作物亦屬於基因改造生物(genetically modified organism , GMO)，因此須適用歐盟的基因改造生物管制指令(GMO Directive 2001/18/EC)。
對於不涉及外源基因添加的新植物育種技術，是否應視為基因改造生物，並需獨立於添加外源基因之基因改造生物另制定框架，對此引發了強烈的討論，科學界/農民跟環保團體/有機農法之農民之間抱持著相反的態度。
科學界/農民認為，歐洲法院是以近20年前所通過的基因改造生物管制指令所做出的解釋，並未考量該技術進步所造成的差異，其認為新植物育種技術之誘變與自然產生的誘變無實質差異，而需要就新植物育種技術另外進行立法。
歐盟有機農民運動聯盟(IFOAM EU)於2019年7月24日發出聲明，認為若將新植物育種技術排除於歐盟基因改造生物管制指令之適用，將造成有機農業與傳統非基因改造生物之農民無法於農作物生產過程中排除基因改造生物之存在，最終將使得消費者、農民、食品加工者失去選擇非基因改造生物之選擇自由，故樂見歐洲法院之見解。
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莊越程
高級法律研究員 編譯整理
PRESS RELEASE: THE ORGANIC MOVEMENT CALLS TO MAINTAIN AND CORRECTLY IMPLEMENT THE GMO LEGISLATION, IFOAM EU, https://www.ifoam-eu.org/en/news/2019/07/24/press-release-organic-movement-calls-maintain-and-correctly-implement-gmo (last visited Aug. 23, 2019).
Sarantis Michalopoulos, Andriukaitis: New plant breeding techniques need new regulatory framework, Euractiv, Mar 27, 2019, https://www.euractiv.com/section/agriculture-food/news/andriukaitis-new-plant-breeding-techniques-need-new-regulatory-framework/ (last visited Aug. 23, 2019).
Robert-Jan Bartunek, Top EU court: GMO rules cover plant gene editing technique, REUTERS, July 25, 2018, https://www.reuters.com/article/us-eu-court-gmo/top-eu-court-gmo-rules-cover-plant-gene-editing-technique-idUSKBN1KF15L (last visited Aug. 23, 2019).
日本獨立行政法人情報處理推進機構於2024年7月4日發布利用AI時的安全威脅、風險調查報告書。 隨著生成式AI的登場，日常生活以及執行業務上，利用AI的機會逐漸增加。另一方面，濫用或誤用AI等行為，可能造成網路攻擊、意外事件與資料外洩事件的發生。然而，利用AI時可能的潛在威脅或風險，尚未有充分的對應與討論。 本調查將AI區分為分辨式AI與生成式AI兩種類型，並對任職於企業、組織中的職員實施問卷調查，以掌握企業、組織於利用兩種類型之AI時，對於資料外洩風險的實際考量，並彙整如下： 1、已導入AI服務或預計導入AI服務的受調查者中，有61%的受調查者認為利用分辨式AI時，可能會導致營業秘密等資料外洩。顯示企業、組織已意識到利用分辨式AI可能帶來的資料外洩風險。 2、已導入AI利用或預計導入AI利用的受調查者中，有57%的受調查者認為錯誤利用生成式AI，或誤將資料輸入生成式AI中，有導致資料外洩之可能性。顯示企業、組織已意識到利用生成式AI可能造成之資料外洩風險。 日本調查報告顯示，在已導入AI利用或預計導入AI利用的受調查者中，過半數的受調查者已意識到兩種類型的AI可能造成的資料外洩風險。已導入AI服務，或未來預計導入AI服務之我國企業，如欲強化AI資料的可追溯性、透明性及可驗證性，可參考資策會科法所創意智財中心所發布之重要數位資料治理暨管理制度規範；如欲避免使用AI時導致營業秘密資料外洩，則可參考資策會科法所創意智財中心所發布之營業秘密保護管理規範，以降低AI利用可能導致之營業秘密資料外洩風險。 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）
德國聯邦資料保護暨資訊自由官聲明病人資料保護法恐違反GDPR德國聯邦資料保護暨資訊自由官（Der Bundesbeauftragte für den Datenschutz und die Informationsfreiheit,BfDI）Ulrich Kelber教授於2020年8月19日指出，2020年7月3日甫由德國議會通過的病人資料保護法（Gesetz zum Schutz elektronischer Patientendaten in der Telematikinfrastruktur; Patientendaten- Schutzgesetz, PDSG），恐違反歐盟一般資料保護規則（GDPR）。 該法規定自2021年起，健康保險業者必須向被保險人（病人），提供電子病歷（ePA）。而自2022年起，病人有權要求醫生將病人相關資料記錄於電子病歷，包括健檢結果、醫學報告或X光片、預防接種卡、孕婦手冊、兒童體檢手冊、牙科保健手冊等，而被保險人更換健康保險業者時，可要求移轉其電子病歷至新的健保公司。另外，2021年起將可透過手機，下載電子處方並至藥局領取處方藥。2022年1月1日起，將全面強制使用電子處方，病人將可透過智慧手機或平板電腦，決定他人對於電子病歷之近用權限。病人若無手機，可至健保公司查看電子病歷。依照規劃，目前電子病歷的使用仍採自願性。病人可決定保存或刪除哪些資料，以及誰可以近用該文件。自2023年起，被保險人可自願提供電子病歷資料作為研究用途，而因上述研究可處理病人資料之醫師、診所和藥劑師等，有義務確保其資料安全。 BfDI於立法過程中多次強調，在導入電子病歷使用時，病人必須可完全控制自己的資料。而該法規範僅提供病人使用部分設備，例如智慧手機或平板電腦，設定其電子病歷之存取權限，此意謂著將有一段空窗期，病人無法決定其電子病歷中各文件之存取權限。而對於電子病歷中，可否僅開放部分資料供瀏覽或存取，亦受到聯邦資料保護暨資訊自由官質疑。另外，對於無法或不想在手機或平板電腦上使用上述功能的人，本法並未進一步規定，亦即2022年起，上述病人為了能夠檢查或接受醫療，必須強迫病人控制其相關資料，但目前顯然尚缺乏相關配套。此外，以資料保護角度而言，目前電子病歷之認證程序有安全疑慮，尤其是未使用電子健康卡的替代驗證程序尚不夠嚴謹，因此命令相關單位應於2021年5月前完成改善。 電子病歷是對醫療保健改善的重要一步，因此相關健康資料保護需要符合GDPR規範水平。電子病歷雖已逐漸受到認可與重視，惟當前病人資料保護法恐無法完全保護病人資料安全。因此，BfDI將透過監管手段，確保健康保險公司不會因提供電子病歷而違反GDPR。
開放臍帶血移植 再等等林口長庚醫院透過專案申請，已經完成10例「非親屬臍帶血移植」手術，病人術後狀況良好，都不需再輸血，有2人連抗排斥藥物都不需要。目前學界草擬的「臍帶血移植草案」已出爐，將放寬為常規手術，不過須審慎訂定符合手術的資格，開放與否還得再等。 林口長庚原本預計在2年內完成4例手術，結果半年內就完成，再度以專案申請，1年2個月下來共完成10例。參與的兒童醫院血液腫瘤科醫師江東和表示，參與試驗的病童，多為重度海洋性貧血，在臍帶血配對上，不那麼嚴格，術後恢復情形良好，加上家長口耳相傳，所以不斷有人希望透過此一途徑，救自己的孩子。 不過，林口長庚暫時無法再繼續「加班」，江東和表示經費是主因，這10例由於是試驗性質，醫療費用、門診追蹤費用，全由長庚的研究經費支付，不可能無限量供應。江東和表示院方對於臍帶血移植手術，累積的信心度很高，未來須視手術開放的程度，列為常規醫療還是專案申請，才能決定如何繼續這項治療方法。
歐盟執委會提出「具可信度之人工智慧倫理指引」歐盟執委會人工智慧高級專家小組（High-Level Expert Group on Artificial Intelligence）於2019年4月8日公布「具可信度之人工智慧倫理指引」（Ethics Guidelines For Trustworthy AI）。該指引首先指出，具可信度之人工智慧需具備三個關鍵特徵：（1）合法（Lawful）：應遵守所有適用於人工智慧之法規；（2）合乎倫理（Ethical）：確保人工智慧符合倫理原則與價值；（3）健全（Robust）：自技術與社會層面觀之，避免人工智慧於無意間造成傷害。 該指引並進一步指出人工智慧應遵守以下四項倫理原則： (1) 尊重人類之自主權（Respect for Human Autonomy）：歐盟之核心價值在於尊重人類之自由與自主，與人工智慧系統互動之個人，仍應享有充分且有效之自我決定空間。因此，人工智慧之運用，不應脅迫、欺騙或操縱人類，人工智慧應被設計為輔助與增強人類之社會文化技能與認知。 (2) 避免傷害（Prevention of Harm）：人工智慧不應對人類造成不利之影響，亦不應加劇既有的衝突或傷害。人工智慧之系統運行環境應具備安全性，技術上則應健全，且確保不會被惡意濫用。此外，弱勢族群應於人工智慧運用中受到更多關注，並被視為服務對象。 (3) 公平（Fairness）：人工智慧系統之開發、布建與利用，必須具備公平性。除了透過實質承諾與規範，進行平等與公正之利益與成本分配外，亦須透過救濟程序確保個人或特定族群不受到歧視與偏見之侵害，並可對人工智慧之自動化決策結果提出質疑，且獲得有效之補救。 (4) 可解釋性（Explicability）：人工智慧應盡量避免黑箱（Black Box）決策，其系統處理程序須公開透明，並盡可能使相關決策結果具備可解釋性，分析特定訊息可能導致之決策結果，此外亦需具備可溯性且可接受審核。