歐洲區塊鏈夥伴關係(European Blockchain Partnership, EBP)的成員於2023年6月正式向歐盟執委會(European Commission, EC)申請成立區塊鏈的「歐洲數位基礎設施聯盟」(European Digital Infrastructure Consortium, EDIC),若審核通過,未來歐盟將有一個正式的機構負責推動區塊鏈的發展與應用。
歐盟執委會於2023年1月發布了「2030年數位十年政策計畫」(Digital Decade Policy Programme 2030, DDPP),為促進歐盟數位轉型的大規模部署及能力建構,達到DDPP所設定的具體目標,執委會提出跨(多)國專案(Multi-Country Projects, MCPs)的概念,期待整合歐盟、各成員國、私部門的資源,以實現單一成員國無法獨立部署的數位化基礎設施。
執委會參考2009年開始陸續成立的「歐洲研究基礎設施聯盟」(European Research Infrastructure Consortium, ERIC),提出了「歐洲數位基礎設施聯盟」(EDIC)的規劃。EDIC並非由歐盟的資助計畫支持,而是由成員國申請(至少要包含3個成員國)成立以執行MCPs,EDIC具有法人格,並有獨立的財務來源;此外,EDIC成立後開放私部門參加。
2023年3月執委會發布的「數位歐洲2023~2024年工作計畫」(Digital Europe Work Programme 2023-2024)中,即將「區塊鏈」列為MCPs的重要發展項目之一。2023年6月15日於瑞典舉辦的歐盟數位大會(Digital Assembly 2023)上,執委會表示EBP及歐洲區塊鏈服務基礎設施(European Blockchain Services Infrastructure, EBSI)的相關成員國已遞交EDIC的申請。
斯洛維尼亞共和國(Republic of Slovenia)的區塊鏈小組負責人Nena Dokuzov是成立聯盟的主要推動者之一,其受訪時表示,EBSI從2018年以來,主要是由執委會以專案方式支持,未來聯盟成立以後,將能集結更充足的資源,強化歐洲區塊鏈的治理和穩定性,進一步地擴大推動歐洲區塊鏈的公共應用服務。我國「司法聯盟鏈」於2022年成立,為我國第一個跨部會、大規模的區塊鏈應用案例,並制定了跨組織協作標準規範(簡稱b-JADE),未來可持續觀測歐盟區塊鏈聯盟的發展,作為我國的參照。
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2008年10月,美國參議院通過「寬頻資料促進法」(Broadband Data Improvement Act),由總統簽署後施行。此新法賦予機關提升寬頻有關資料正確性的義務,以精確的資料作為相關政策制定時之衡量基準。美國政府認知,必須架構最完善的寬頻網路基礎,方能保持美國在科技領域的世界領先地位,因此聯邦政府有責任持續拓展寬頻接取網絡,並著手佈建次世代寬頻技術。而此前提,在於取得精確資料供後續施政依循。 以往美國聯邦通訊委員會(FCC)蒐集寬頻相關資料的方式,常被批評不合時宜,2008年3月FCC主動改善其蒐集資料的方式,要求寬頻業者必須透過地域性人口調查方式,提供使用者人數、速度、及技術類型等資料。此新法更要求FCC表列出欠缺寬頻設施的地區,兼調查該等地區人口及收入水準,而改善寬頻接取的情形,為加速佈建寬頻環境的第一步。 除此以外,新法的要求尚包括:1、美國商業部及其他機關應促進所蒐集相關資料的正確性,以擬定較妥適政策來提升寬頻技術架構;2、FCC針對寬頻佈建展開年度例行調查,以五碼郵遞區為一地理單位,列出尚未有寬頻的地區。並依據未有寬頻服務地域的人口數據,劃定可提供最多連線且傳輸高畫質影像的寬頻服務層級。此外,研究其他25個國家與美國寬頻服務的異同點;3、美國國勢調查局(Census Bureau)應持續調查社區居民是否擁有電腦,採取撥接或寬頻連線;4、設置補助金來促進網路普及。 惟有評論家指出,該法雖立意甚佳,但直至下個會計年度通過配套法案前,政府根本沒有足夠預算可執行此法律,該法可能只是政策測溫,並無太大實質效益。
美國與歐盟共同發布《藥品開發優良人工智慧實務指導原則》近年來,人工智慧(Artificial Intelligence, AI)於藥品生命週期各階段的應用快速發展,有望促進藥品研發創新並縮短上市時程。然而,AI技術開發、部署、運用與維護皆涉及複雜的治理議題,為確保AI產出結果準確且可靠,並保障藥品安全且有效,有必要於藥品監管體系建立AI管理機制。 美國食品及藥物管理局(Food and Drug Administration, FDA)與歐洲藥品管理局(European Medicines Agency, EMA)於2026年1月14日共同發布《藥品開發優良人工智慧實務指導原則》(Guiding Principles of Good AI Practice in Drug Development),建立AI應用於藥品生命週期的治理框架。 該文件提出10項指導原則,包括: 1.AI開發與使用須符合倫理原則並落實以人為本的價值 2.採取風險為本的方法進行驗證、風險緩解與監督 3.遵循相關法律、倫理、技術、科學、資安及與監管標準,包括優良實務規範(GxP) 4.明確界定使用情境(Context of Use) 5.整合AI技術與使用情境之跨領域專業能力 6.強化資料治理與文件化 7.依循系統設計與軟體工程最佳實務進行模型開發並採用適切資料 8.採行風險為本的效能評估 9.落實AI技術生命週期管理 10.提供清楚且必要的資訊揭露 兩大監管機關強調,該文件可作為未來制定共識標準與監管指引的基礎,並促進國際監管調和與合作。預期將成為各國監管機關建構AI應用於藥品監管體系相關政策、法規與指引的重要參考。