國際海事組織(International Maritime Organization,下稱IMO)於2022年4月20日至29日於線上召開為期9天的海事安全委員會(Maritime Safety Committee,下稱MSC)第105屆例會,會議重點係咸稱之自駕船——亦即海上自動化水面船舶(Maritime Autonomous Surface Ship,下稱MASS)之航行與操作規則。本屆會議總結並延續了MSC近年針對MASS的工作,包括2018年提出MASS實驗框架規範,以及2021年提出MASS法制框架評估等。本屆會議除了賡續規劃MASS的法制路線圖(Roadmap)外,鑒於船舶相關智慧科技快速發展,MSC決議於2025年之前,針對各級MASS制定非強制性(voluntary)之章程及規定後,蒐集各國的實務經驗與意見,再於2027年將其轉為強制性(mandatory)的規定,以於2028年生效並適用於IMO全體會員國。
部分會員國(例如日本)從造船技術出發,建議未來的MASS指南與規範內容應全面覆蓋船舶的設計、建造、系統、設備的功能要求。挪威則建議應按第103屆會議所盤點之法規,優先處理「人員」相關議題,包括船員、船長及遠端操作員的資格,以及當值與行為準則等。韓國則建議,即便是等級最高的全自駕船,亦不可能全面取代人為操作,因此MASS的法制應以「人機協同」為基礎,方能合乎SOLAS公約與IMO促進海上航行安全的目的及宗旨。最後,各國亦擬議將MASS規範優先適用於「貨船」,而非「客船」。本屆會議顯示IMO已加快MASS法制工作的進程並規劃具體之立法期程,我國除了在《無人載具科技創新實驗條例》建立的監理沙盒下已有兩件自駕船實驗案,未來勢必需要對接國際海事規範,航政機關實須提前因應及規劃。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
2012年3月Google將世界各地總共60個相異的個人資料隱私權政策統一後,即受到歐盟個人資料保護機構「第29條工作小組」的關注,該小組認為Google修訂後的個人資料隱私權政策違反歐洲資料保護指令(European Data Protection Directive (95/46/CE)),將難以讓使用者清楚知悉其個人資料可能被利用、整合或保留的部分。同時,Google亦可能利用當事人不知情的情況下,大量利用使用者個人資料。因此,2012年10月歐盟要求Google在4個月內對該公司的個人資料隱私權政策未符歐盟規定者提出說明,惟至今Google仍無回應。因此,歐洲6個國家,包括法國、德國、英國、義大利、荷蘭及西班牙的個資監管機構,將聯合審視Google的個人資料隱私權政策是否違反各國的法律,並依據各國法律展開後續措施,如鉅額罰款等。法國之資訊自由國家委員會(Commission nationale de l'informatique et des libertés,簡稱CNIL)率先表示,若Google於4月11日前未改善其資料隱私權政策,法國將首先採取法律行動。然Google對此僅簡單回應,表示其資料隱私政策尊重歐盟的法律,且可以讓Google提供更簡單、更有效率的服務。
美國和歐盟合作推動統一優良臨床試驗規範美國聯邦食品藥物管理局(U.S. Food and Drug Administration)和歐洲醫藥局(European Medicines Agency)在2009年7月31日共同公佈了一項名為優良臨床試驗行動(Good Clinical Practices Initiative)的合作計畫,期能藉由該計畫,使得不論是在美國或歐盟,所有臨床試驗之執行,都有遵守相同且適當的規範。 在醫藥品上市申請的實務中,因為大部份的醫藥品都會企圖向廣大的歐美市場扣關,同樣的臨床試驗通常也會分別提交到兩地的醫藥品上市許可申請程序中。故若兩地主管機關可以合作訂出統一的優良臨床試驗規範,則可避免因重複審查所造成的資源浪費,申請者也可以因為統一的規範而加速其在兩地審查的程序,且在跨國資訊交流整合下,也可為臨床試驗研究的參與者提供更好的安全基礎。 此次美國聯邦食品藥物管理局,和歐洲醫藥局合作之優良臨床試驗行動的幾個主要目標如下: 一、定期交換有關優良臨床試驗之實務操作資訊:交換的資訊包括(1)彼此的優良臨床試驗(Good Clinical Practices, GCP)查核計畫,以了解有那些臨床試驗或地點是對方會去查核的,就不需要重覆查核;(2)彼此受理的上市申請案件中,有關GCP的如科學上的建議或上市申請的結果等;以及(3)彼此執行GCP查核之結果。二、共同執行優良臨床試驗審查:藉此了解對方之GCP查核程序,並進而信賴彼此之程序,也藉由共同執行時之交流,提昇彼此查核之技巧,及精進查核之程序。 三、合作增進優良臨床試驗規範:藉由對彼此GCP相關法規、指導原則、和政策等的交流及了解,找出現有規範中可予以改進之處,以增進臨床試驗研究的品質。 自2009年9月1日起,此項合作行動將首先開始一個為期18個月的先期行動,在此先期行動結束後,兩主管機關將會共同發布一份包含其整體行動計畫,及雙方就各自既有法規或程序應予以調整部分。
國際標準化組織(ISO)在COP29上發布全球ESG原則實施框架.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 在2024年11月11日至22日舉辦第29屆聯合國氣候變化大會(COP29)上,國際標準化組織(ISO)發佈全球第一部ESG國際標準:ISO ESG IWA 48《實施環境、社會和治理(ESG)原則框架》(Framework for implementing environmental, social and governance (ESG) principles)(簡稱為IWA 48:2024),為全球各地區、不同規模的企業提供統一管理標準,同時提供實施指引和行動範例,應對永續發展挑戰。 IWA 48有以下幾大重點: 1. ESG原則和實踐(Principles and practices in ESG):強調誠信、成效、公平、風險與機會、證據、持續改善等原則。 1.1風險與機會:風險跟機會應由高階管理階層從組織整體評估,因風險可能同時伴隨機會;同時,管理層面要運用科學方法及可靠數據紀錄,評估與建立行動方案與追蹤管控。 1.2負責及公開透明:在ESG原則為關鍵要素,清楚揭露經營績效和永續資訊,不僅可增強利害關係人信心,也有助於保護組織商譽。 1.3利害關係人參與:組織應重視內、外部利害關係人的意見,如員工、股東、客戶、供應商等;舉例來說,組織落實資訊公開,並藉由問卷或會議形式,請利害關係人回饋期望或意見。 1.4重大主題:組織評估內外部之營運狀況所可能遭遇挑戰,且考量利害關係人回饋、產業特性,進而辨識各項議題之衝擊程度與關聯性,及排定優先順序來制訂行動方案。 1.5關鍵績效指標(KPI)評估:針對各項重大主題依可靠數據紀錄,進而運用量化或質化手段,設定短期、中期和長期之具體目標。 2. 環境(Environmental):評估組織營運活動與環境變化之相互關係,因此須要根據科學方法建立基準與制訂目標,確保營運過程能有效執行策略。 3. 社會(Social):主要關注組織如何承擔社會責任,推動具有社會價值行為和政策,除遵循當地勞動法令外,可額外提供福利或照顧措施,如組織接納各國人民,公平方式進行面試,培訓應保障不會發生任何歧視情事。 4. 治理(Governance):董事會或管理階層要明確公告組織永續政策與要求,並建立道德規範,如誠信經營,法令遵循、風險管理等,尤其鑑別永續相關風險,如當地法令異動、環境變化,更要與利害關係人保持溝通與合作,進而評估組織政策與執行方向,再依據營運需求調整。 5. 合規性和一致性(Compliance and conformity):組織可採用第三方查(驗)證方式,協助組織評估有無符合當地法令、達到ESG要求標準,及組織對於ESG之承諾。 6. 報告(Reporting):組織可公開揭露永續資訊,如永續報告書或年報等;再者,組織應確保揭露內容之準確、清楚與可靠,並正面及負面資訊均清楚完整揭露,以讓利害關係人了解狀況與趨勢。 7. 持續改善(Continual improvement):透過關鍵績效指標(KPI)檢核,定期確認組織達成永續目標狀況,如有未達預期情事者,應落實根因分析、制訂矯正預防措施,並予以揭露與執行改善,以確保能達到長期目標。
英國資訊委員辦公室提出人工智慧(AI)稽核框架人工智慧(Artificial Intelligence, AI)的應用,已逐漸滲透到日常生活各領域中。為提升AI運用之效益,減少AI對個人與社會帶來之負面衝擊,英國資訊委員辦公室(Information Commissioner’s Office, ICO)於2019年3月提出「AI稽核框架」(Auditing Framework for Artificial Intelligence),作為確保AI應用合乎規範要求的方法論,並藉機引導公務機關和企業組織,評估與管理AI應用對資料保護之風險,進而建構一個可信賴的AI應用環境。 AI稽核框架主要由二大面向所構成—「治理與可歸責性」(governance and accountability)以及「AI特定風險領域」(AI-specific risk areas)。「治理與可歸責性」面向,係就公務機關和企業組織,應採取措施以遵循資料保護規範要求的角度切入,提出八項稽核重點,包括:風險偏好(risk appetite)、設計階段納入資料保護及透過預設保護資料(data protection by design and by default)、領導管理與監督(leadership management and oversight)、政策與程序(policies and procedures)、管理與通報架構(management and reporting structures)、文書作業與稽核紀錄(documentation and audit trails)、遵循與確保能力(compliance and assurance capabilities)、教育訓練與意識(training and awareness)。 「AI特定風險領域」面向,則是ICO特別針對AI,盤點下列八項潛在的資料保護風險,作為風險管理之關注重點: 一、 資料側寫之公平性與透明性(fairness and transparency in profiling); 二、 準確性(accuracy):包含AI開發過程中資料使用之準確性,以及應用AI所衍生資料之準確性; 三、 完全自動化決策模型(fully automated decision making models):涉及人類介入AI決策之程度,歐盟一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)原則上禁止無人為介入的單純自動化決策; 四、 安全性與網路(security and cyber):包括AI測試、委外處理資料、資料重新識別等風險; 五、 權衡(trade-offs):不同規範原則之間的取捨,如隱私保護與資料準確性; 六、 資料最少化與目的限制(data minimization and purpose limitation); 七、 資料當事人之權利行使(exercise of rights); 八、 對廣泛公共利益和權利之衝擊(impact on broader public interests and rights)。 ICO將持續就前述AI特定風險領域,進行更深入的分析,並開放公眾討論,未來亦將提供相關技術和組織上之控制措施,供公務機關及企業組織進行稽核實務時之參考。