2024 年 12 月 19 日 主题:非政府组织呼吁欧盟委员会尊重《可再生能源指令》中的法律义务,审查关于将原料扩展到高碳储量地区的授权条例 尊敬的欧盟委员会主席冯德莱恩 (von der Leyen), 尊敬的副主席里贝拉 (Ribera) 和委员胡克斯特拉 (Hoekstra)、约尔根森 (Jørgensen) 和谢夫乔维奇 (Šefčovič), 下列签名组织致信您,内容涉及生物燃料以及《可再生能源指令》中授权条例 2019/807 的持续修订,该条例涉及确定高间接土地利用变化风险原料,对于这些原料,生产区域显着扩展到高碳储量土地。 2019 年,委员会根据全球相关粮食和饲料作物生产扩大状况报告,通过了一项关于将原料扩展到高碳储量地区的授权条例。该法规包括一种方法,用于确定任何给定原料是否具有导致“间接土地利用变化”的高风险所需的标准。在此背景下,欧盟委员会有法律义务在 2021 年 6 月 30 日之前审查 2019 年原料扩张报告 1 的所有相关方面。因此,到 2023 年 9 月,欧盟委员会应该根据本报告的最终结果,审查授权法规中规定的标准,并在必要时进行修订 2 。但是,该报告尚未更新,因此授权法规尚未审查。只有由欧盟委员会技术援助部门领导的数据修订第一阶段的初步结果已公开。这些数据记录了截至 2019 年的森林砍伐率,并显示大豆扩张与高碳储量区域重叠的百分比已从之前的 8% 增加到现在的 9.5%。这使得大豆非常接近《授权法案》规定的 10% 的门槛,这将使其被归类为高 ILUC 风险原料。第一阶段研究的结果纠正了委员会 2019 年对高碳储量土地碳损失的假设 3 ,这意味着当前 10% 的门槛应该降低到 8% 4 ,从而自动将大豆归类为高 ILUC 风险原料。2019 年,棕榈油被归类为高 ILUC 风险原料,导致印度尼西亚和马来西亚向世界贸易组织挑战这些措施。然而,世贸组织于 2024 年 3 月就与马来西亚的争端作出裁决,支持欧盟停止将棕榈油生物柴油归类为可再生燃料的决定。
在美国,联邦和州强制性合规计划包括限额与交易类型的计划,例如由加州低碳燃料标准 (LCFS) 制定的计划,以及与《清洁水法案》(CWA) 和《清洁空气法案》(CAA) 相关的交易计划。这些计划通常会建立市场,实体可以在其中购买环境信用以履行其合规义务并出售多余的信用。支持者认为,环境信用为实体提供了一种实现可持续发展目标和创造企业价值的手段。然而,这些计划在美国的扩张带来了会计复杂性,因为它们变得更加复杂,以满足利益相关者日益增长的环境和财务期望。
我们的 2022 年审查报告涵盖了影响股票和衍生品市场的技术中断。关于 2020 年 11 月经历的 ASX 股票市场问题,以及 ASX 之前致力于解决 IBM 澳大利亚建议,我们注意到 ASX Limited 已完成所有 59 项审查建议,独立评估结果为“已完全解决”。关于 2022 年 3 月 17 日发生的 ASX 24 NTP 网络交换机问题,ASX 24 已与硬件供应商完成合作,以降低发生类似问题的风险。总体而言,交易系统稳定,可用性高,审查期间 ASX 24 没有发生重大事件。
继 2021 年 5 月 26 日《医疗器械条例》修订版生效后,联邦委员会于 2022 年 5 月 26 日颁布了新的《体外诊断医疗器械条例》。为确保质量、安全和功效标准与欧盟成员国的标准一致,该立法以新的欧盟医疗器械法规 ( MDR 1 ) 和体外医疗器械法规 ( IVDR 2 ) 为基础。根据之前的法规(指令 90/385/EEC、93/42/EEC 和 98/79/EC),瑞士与欧盟关于相互认可合格评定的协议(相互认可协议或 MRA)使瑞士能够在平等伙伴关系的基础上进入欧洲医疗器械单一市场。由于 MRA 未于 2021 年 5 月 26 日更新,瑞士已制定措施,旨在限制这一发展带来的负面影响,特别是瑞士当局无力
(SHRI JITIN PRASADA)(a)至 d):印度政府强调“全民人工智能”的概念,这与总理在全国范围内培育和推动尖端技术应用的愿景相一致。这一举措旨在确保人工智能惠及社会各界,推动创新和增长。政府致力于利用人工智能 (AI) 的力量,在医疗、农业、教育、政府治理、新闻部和其他领域造福人民。与此同时,政府也意识到人工智能带来的风险。幻觉、偏见、错误信息和深度伪造是人工智能带来的一些挑战。为了应对人工智能的挑战和风险,政府认识到需要建立护栏以确保人工智能的安全和可信。因此,中央政府在与相关利益相关方进行广泛的公众协商后,于 2021 年 2 月 25 日公布了《信息技术(中介机构指南和数字媒体道德规范)规则》2021 年(“2021 年 IT 规则”),该规则随后于 2022 年 10 月 28 日和 2023 年 4 月 6 日进行了修订。2021 年 IT 规则对中介机构(包括社交媒体中介机构和平台)规定了具体的法律义务,以确保他们对安全可信的互联网负责,包括迅速采取行动消除被禁止的虚假信息、明显虚假的信息和深度伪造。如果中介机构未能遵守 2021 年 IT 规则规定的法律义务,他们将失去《2000 年信息技术法》(“IT 法”)第 79 条规定的避风港保护,并应根据任何现行法律承担相应的诉讼或起诉。 《2023 年数字个人数据保护法》于 2023 年 8 月 11 日颁布,该法案规定数据受托人有义务保护数字个人数据,追究其责任,同时确保数据主体的权利和义务。政府已成立人工智能咨询小组,针对印度特定的监管人工智能框架,由印度总理首席科学顾问 (PSA) 担任主席,来自学术界、工业界和政府的不同利益相关者参与,目标是解决与制定负责任的人工智能框架有关的所有问题,以实现人工智能的安全和可信开发和部署。
本报告的目的是探讨如何(或不能)与法律和道德治理制度集成并嵌入并嵌入法律和道德治理制度,以确保算法决策系统的设计和部署(包括利用AI的设计和部署),将专注于法律义务,将其专注于跨跨跨跨副准则和责任。它的重点是由旨在告知或自动化的输出的组织部署的算法(ADM)系统,该组织可以自动化“决策”,从而导致实质性干预措施,从而实现实质性干预,从而对受影响的人(一个决策”)产生法律或其他重大影响。我们的分析进行的基础是,在实际实践中,ADM系统通常嵌入更大的社会技术系统中,并通过“组织决策系统架构”执行,其成员应遵循其任务和职责。这样的架构通常会识别决策授权的正式链条,通过这些链条进行了执行指定任务和职责的责任。
Mayer Brown 是一家领先的国际律师事务所,致力于代表世界各大公司、基金和金融机构处理其最重要和最复杂的交易和纠纷。请访问 www.mayerbrown.com 获取我们所有办事处的全面联系信息。本 Mayer Brown 出版物提供有关我们的客户和朋友感兴趣的法律问题和发展的信息和评论。上述内容并非对所涵盖主题的全面处理,并非旨在提供法律建议。读者在就本文讨论的事项采取任何行动之前应寻求法律建议。Mayer Brown 是一家全球服务提供商,由作为独立实体的相关法律业务组成,包括 Mayer Brown LLP(美国伊利诺伊州)、Mayer Brown International LLP(英格兰和威尔士)、Mayer Brown(香港合伙)和 Tauil & Chequer Advogados(巴西法律合伙)以及提供咨询服务的非法律服务提供商(统称“Mayer Brown 业务”)。Mayer Brown 业务在不同的司法管辖区设立,可能是法人或合伙企业。PK Wong & Nair LLC(“PKWN”)是我们在新加坡的持牌合资律师事务所 Mayer Brown PK Wong & Nair Pte. 的组成新加坡法律业务。Ltd.有关各个 Mayer Brown 业务和 PKWN 的详细信息,请参阅我们网站的法律声明部分。“Mayer Brown” 和 Mayer Brown 徽标是 Mayer Brown 的商标。
在澳大利亚首都领地向净零排放过渡的推动下,澳大利亚首都领地家庭中电动空调、蒸发冷却器和热水系统的使用继续加速。这得益于太阳能和电池技术的采用以及澳大利亚首都领地政府承诺在 2045 年前从网络中去除天然气。这导致与这些系统相关的噪音投诉数量相应增加。1997 年环境保护法下的“一般环境责任”要求安装供暖和制冷系统的人采取一切合理和切实可行的措施来将环境危害降至最低。如果这些系统发出的过大噪音超过了环境保护条例 2005 中详细规定的噪音区标准,则被视为对环境造成危害。为了协助履行这一义务,环境保护局 (EPA) 在此提醒您注意 AIRAH 的澳大利亚首都领地空调最佳实践指南。所有销售人员和安装人员都应该了解其内容。 《简介:空调、蒸发冷却器和热泵的安装》提供了噪音区标准的详细信息以及有关在 ACT 安装这些系统的要求的更多信息。我们鼓励您将这些信息分发给您的客户。AIRIAH Fair Air 网站是您和您的客户的另一个有用资源,其中包含一个在线噪音计算器,可帮助您定位加热和冷却系统。有关更多信息,请访问 Access Canberra 网站上的噪音门户,或致电 Access Canberra 13 22 81 联系 EPA。
- 整个欧洲,尤其是在德国都达成了广泛的共识,由于其社会政治重要性,应传播和促进职业养老金和利益计划。这反映在国家法规中(例如:Betriebsrentenstärkungsgesetz)以及联邦劳工和社会事务部的当前专家对话。根据这一点,应降低有关现有养老金和福利计划的障碍。如果保险公司不得不毫无例外地应用CSDDD的法规,这将与公司养老金的社会政治观念相矛盾。
合成数据与人工智能医疗设备的创新、评估和监管 Puja Myles,公共卫生硕士、博士;Johan Ordish,文学硕士;Richard Branson,理学硕士、文学硕士 摘要 合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。它有望促进数据访问、验证和基准测试,解决缺失数据和欠采样、样本增强以及在临床试验中创建对照组的问题。英国药品和保健产品管理局 (MHRA) 正在利用其目前对高保真合成数据开发的研究,制定其对经过合成数据训练的人工智能医疗设备的监管立场,并将合成数据作为人工智能医疗设备验证和基准测试的工具。 关键词 人工智能作为医疗设备 (AIaMD)、数据隐私、健康数据、合成数据、验证、监管 简介 人工智能 (AI) 在医疗和社会保健领域的应用预计将会兴起,这意味着人工智能作为医疗设备 (AIaMD) 将成为医疗设备中越来越突出的子类别。 1 因此,医疗器械法规是否适合人工智能变得越来越重要,制造商是否了解并遵守其义务也变得越来越重要,其中最主要的是证明其 AIaMD 具有良好的效益风险比。2 强大的数据集是展示 AIaMD 性能的核心,通常是此类设备开发的主要障碍。3 医疗器械监管机构有责任确保制造商拥有履行这些义务所需的工具,并提供更广泛的支持以鼓励此类创新设备的开发。合成数据集的开发很可能成为这样一种辅助工具。本文概述了 MHRA 在研究和开发合成数据方面的努力,并考虑在更广泛的改革背景下使用合成数据,以确保医疗器械法规适用于人工智能。合成数据概况 近年来,人们对合成数据的兴趣日益浓厚,原因有很多,包括在数据治理法规更加严格的世界中可能易于获取、保护患者隐私、在机器学习算法背景下的基准测试和验证能力,以及解决真实数据局限性的能力,如数据缺失、欠采样和样本量小。4 更重要的是,尽管合成数据的潜在应用已经讨论了多年,但直到最近,合成数据生成方法的进步才能够产生高质量的合成数据。5 定义合成数据 从概念上讲,合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。合成数据的质量取决于生成合成数据的方法。合成数据的质量通常用其“效用”或“保真度”来描述。“能够捕捉各种数据字段之间复杂的相互关系以及真实数据的统计特性的合成数据集可称为“高实用性”或“高保真度”合成数据集。在患者医疗保健数据方面,高保真度合成数据集将能够捕捉复杂的临床关系,并且在临床上与真实患者数据难以区分。高效用合成数据的生成往往需要大量资源,并且根据需要合成数据的应用,使用低效用或中等效用合成数据可能是可以接受的。