英國工黨政府在2024年7月17日的議會開幕致詞上宣布,將於2025年提出「網路安全與韌性法案」(Cyber Security and Resilience Bill),用以更新現有的網路與資訊系統規則(The Network and Information Systems Regulations 2018)。現有的法規涵蓋5大行業領域:交通運輸、能源、飲水、健康衛生,以及數位基礎設施和部分數位服務(含網路市集、網路搜尋引擎、雲端運算服務等),分別由12個主管機關負責在各自領域落實該法規。
根據英國國家網路安全中心的評估,英國正面臨著來自敵意國家(或受其資助的行為人)日益增加的威脅。而英國的基礎設施在運作時不應該忽視這些威脅。工黨政府希望加強英國的網路防禦和面臨惡意攻擊時的網路韌性,從而確保英國社會所依賴的基礎設施和關鍵服務能夠持續運作,並確保數位經濟能夠持續增長。
根據目前公布的資訊,該法案將會在既有框架下面針對三個方向進行強化:
1. 擴大法規的職權範圍,將更多的數位服務和供應鏈納入保護範圍,保護英國的必要公共服務,避免受到網路攻擊。
2. 提供監管機關採取必要性網路安全措施的法源依據,從法律層面賦予監管機關採取更多安全措施的權利。
3. 強制要求納管對象網路安全事件通報,讓政府確實掌握網路攻擊的次數與相關資訊,以提升整體英國社會對於此類事件的理解與掌握。
該法案預計於2025年提交給英國議會審議,其對於網路安全、數位基礎設施和關鍵設施的安全保護框架,可以作為我國未來提升數位基礎建設及關鍵設施資訊網路安全的重要參考對象。
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。
世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件,期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧世界衛生組織(World Health Organization, WHO)於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」(Regulatory considerations on artificial intelligence for health)文件,旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧,發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素: (1)文件化與透明度(Documentation and transparency) 開發者應預先規範(pre-specifying)以及明確記錄人工智慧系統(以下簡稱AI系統)之預期醫療目的與開發過程,如AI系統所欲解決之問題,以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項,並建議以基於風險之方法(Risk-based approach),根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 (2)風險管理與AI系統開發生命週期方法(Risk management and AI systems development lifecycle approaches) 開發者應在AI系統生命之所有階段,考慮整體產品生命週期方法(total product lifecycle approach),包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外,須考慮採用風險管理方法(risk management approach)來解決與AI系統相關之風險,如網路安全威脅與漏洞(vulnerabilities)、擬合不足(underfitting)、演算法偏差等。 (3)預期用途、分析及臨床確效(Intended use, and analytical and clinical validation) 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄,將用於建構AI系統之訓練資料集組成(training dataset composition)之詳細資訊(包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等)提供給使用者。此外,可考慮透過一獨立資料集(independent dataset)之外部分析確效(external analytical validation),展示訓練與測試資料以外之效能,並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後,於AI系統之上市後監督與市場監督階段,可考慮進行一段期間密集之部署後監督(post-deployment monitoring)。 (4)資料品質(Data quality) 開發者應確認可用資料(available data)之品質,是否已足以支援AI系統之開發,且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估(pre-release evaluations),以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題,且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險,並繼續努力創建資料生態系統,以促進優質資料來源之共享。 (5)隱私與資料保護(Privacy and data protection) 開發者於AI系統之設計與部署過程中,應考慮隱私與資料保護問題,並留意不同法規之適用範圍及差異,且於開發過程之早期,開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規,並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 (6)參與及協作(Engagement and collaboration) 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間,需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台,以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作;為加速人工智慧領域實務作法之進化,透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。
何謂公共出借權(Public Lending Right;PLR )?隨著科技及網際網路的普及,扮演著知識保存及傳遞角色的圖書館,在近幾年來因應讀者的需求,逐漸朝向數位化邁進。提供數位化服務對於圖書館的使用者來說,可降低資料蒐集的時間成本。然而,對於著作創作人而言,圖書館若提供數位化服務,可能會造成整個著作市場的失序,著作權人無法由著作市場取得著作權法所賦予的相當報酬,同時因應數位時代來臨所衍生的電子資料庫業者的生存空間亦大幅被壓縮。目前已有28個國家立法承認著作人的租借權,對於圖書館出借館藏造成著作權人的損失,採取補償制度,即賦予著作權人「公共出借權」(Public Lending Right;PLR),對於著作權人因為圖書館出借館藏所可能的損失,予以一定額度的補償,而歐盟亦正醞釀推行統一的出借權制度。依據法源的不同,PLR在實施上會有不同的做法。目前已實行PLR的28國,其立法基礎大致可分為三類:(1) 根據著作權法中租借權的授權,如德國、澳洲;(2) 根據著作權法外的補償權,如英國;(3) 或是透過地方文化機構的補助。 所謂「公共出借權」或稱「公共借閱權」乃指圖書或其他媒體資料,透過圖書館出借給讀者,而衍生政府以補償金或酬金支給作家的一種權利,是一種權利補償金制度。這個制度經濟上的假設是圖書館的出借行為會對於著作在市場上的銷售產生不利的影響,從而減損了著作權人的收入。但因為圖書館出借圖書乃是整個著作權法促進文化發展下所必須的一環,因此,對於著作權人的特別犧牲加以補償。從文化政策的角度來看,是屬於國家對文化創造者所實施的保護與獎勵措施。而基於圖書館對社會大眾提供免費服務的信念,實施公共出借權的國家,皆以政府經費或另設基金的方式來運作,並未直接向圖書館使用者要求收費,也並非以圖書館經費來支應給予作者的報酬。