八位美國眾議員於2007年2月6日連署提出新法案,擬賦予司法部門首長更大的權限要求網路服務提供者(ISP)記錄用戶的網路活動並留存特定的用戶資訊。草案提交眾議院審議後,隱私保護機構紛紛表達反對立場。
此次由德州眾議員Lamar Smith主導的新法案「the Internet Stopping Adults Facilitating the Exploitation of Today's Youth Act of 2007(簡稱SAFETY Act)」中,ISP業者必須保留的用戶資料,最低限度需包括用戶姓名、地址、電話及IP位址;至於用戶資料的留存期間,則將交由美國司法部決定。以現況而言,多數ISP業者所保存的用戶資訊均在半年以下;然而美國司法部部長Alberto Gonzales曾於2006年9月公開倡議ISP業者資料留存期間,應以兩年為宜。
此外,草案亦要求ISP業者發現其所提供的服務存在兒童色情情事時,應主動通報主管機關,否將面臨15至30萬美元的罰金;若其有意地助長兒童色情的流傳,更可能面臨最高10年的徒刑。
批評者如「民主及科技中心」(Center for Democracy and Technology;CDT)表示,此法案不啻為對憲法修正條文第一條的威脅,毫無限制的授權更可能肇致用戶資料的留存期間成為司法首長個人得以專擅決策之事項。
日本學術會議於2020年9月15日提出「邁向感染症對策與社會改革之ICT基礎建設強化和數位轉型推動」(感染症対策と社会変革に向けたICT基盤強化とデジタル変革の推進)法制建議。新冠肺炎疫情突顯出日本ICT基礎建設不足和急需數位轉型之問題,日本學術會議從「醫療系統之數位轉型」、「社會生活之數位轉型」和「資安與隱私保護」等觀點提出建議,希望能在確保資安及隱私的前提下,達到防止感染擴大與避免醫療崩壞,以及減少疫情對社會經濟影響等目標。針對「醫療系統之數位轉型」,未來應建立預防和控制感染症之綜合平台,統一地方政府感染資訊之公開內容、項目,檢討遠距醫療和數位治療法規,進行相關法制環境和基礎設施之整備;針對「社會生活之數位轉型」,日後應積極推動遠距醫療、遠距工作和遠距教育,並進行所需基礎建設、設備和人才培育之整備;針對「資安與隱私保護」,除檢討建立利用感染者個人資料,以及可知悉個人資料利用狀況之制度,亦應擴大及強化信用服務(trust service)和感染資訊共享系統等措施。
英國Ofcom公佈電視廣告交易機制的反競爭調查報告英國Ofcom在2011年12月15日公佈了有關電視廣告交易機制是否有限制或扭曲市場競爭、最終傷害消費者的反競爭調查報告。最後認定並無明確證據顯示英國當前的電視廣告交易機制妨礙競爭,因此決定不依「2002年企業法」(Enterprise Act 2002)所賦予之權限,移送競爭委員會(Competition Commission)進一步調查。 雖然英國的電視廣告市場一年仍有40億英鎊的產值,但廣電業者的收益實已長期且穩定減少中,故Ofcom同年6月啟動本諮詢與調查,並從以下三個角度檢視電視廣告市場是否存在流弊,而使廣告價格高漲、廣告獲利配置不效率、阻礙廣電業者之創新與不利閱聽眾之經驗: 1、價格不透明:電視廣告市場長期以來因聯合報價、股權交易或各類折扣,導致價格不透明,使廣告買主可能無法進行有意義的比價。但Ofcom認為廣告公司皆屬老練業者,熟悉交易內容與約款;而廣告主則可透過閱聽眾的行為反應判斷廣告成效,且證據亦顯示廣告主經常替換廣告公司以獲得更好的交易條件。 2、 捆綁銷售時段:廣電業者可能運用市場力搭售離峰時段(off-peak airtime)。但證據顯示廣告買主尚可分別購買時段;而英國每月有250萬個廣告開口,強制分別交易將造成交易成本顯著上升。 3、交易模式僵化:雖然英國的電視廣告交易模式已20年不變,但科技進步使頻道數目大增,連帶使閱聽眾分化與廣告開口爆增,證據顯示廣告部門對此適應良好。 最後Ofcom認為在有害競爭證據不明顯,且進一步調查會產生更多成本的情況下,決定仍維持商業機制,不介入管制電視廣告市場。
歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效歐洲專利局(European Patent Office, 下稱EPO)於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧(Artificial Intelligence, AI)與機器學習(Machine Learning, ML)的可專利性審查細則。 在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項,然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明,例如:神經網路、遺傳演算法、支援向量機(Support Vector Machines, SVM)、K-Means演算法、核迴歸和判別分析,不論它們是否能夠藉由數據加以訓練,此類運算模型和演算法本身,因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。 其中,EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形,說明可否具備發明技術特徵: (一)可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳,此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵(例如:影像邊緣、像素數值)的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類,屬於分類演算法的技術應用。 (二)可能不具技術性 根據文字內容進行分類,本身不具技術目的,而僅是語言學的目的(T 1358/09) 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類,但未說明所產生分類的技術用途,亦被認定本身不具技術目的,即使該分類演算法的數據價值高(例如:穩健性)(T 1784/06)。 在新版審查指南中亦指出,當分類方法用於技術目的,其產生之訓練集(training set)和訓練分類器(training the classifier)的步驟,則能被視為發明的技術特徵。 近年來,人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中,無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等,隨著人工智慧和機器學習技術快速發展,新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準,EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術,將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw )」
美國衛生及公共服務部「曲速行動」透過公私合作夥伴加速COVID-19疫苗研發美國衛生及公共服務部(Department of Health and Human Services, HHS),於2020年6月16日提出「曲速行動(Operation Warp Speed)」,目標是在2021年1月前,提供3億劑具安全有效性的COVID-19疫苗,給所有美國人民使用。參與行動的政府夥伴,包括國家衛生研究院(National Institutes of Health, NIH)、食品藥品監督管理局(U.S. Food and Drug Administration, FDA)、疾病預防管制中心(Centers for Disease Control and Prevention);與多家製藥公司包含嬌生、默克、輝瑞、Moderna、AstraZeneca等,簽訂研究製造及保證收購疫苗的競爭型補助協議,直接由政府需求主導疫苗藥劑的研發、生產與銷售,藉此滿足國家防疫的戰略需求。 曲速行動為政府部門及公私夥伴間的合作計畫,依據美國國會通過《新冠病毒援助、救濟和經濟安全法》(Coronavirus Aid, Relief, and Economic Security, CARES Act),計畫補助資金達100億美元,其中超過65億美元用於生物醫學高階研究和發展管理局(Biomedical Advanced Research and Development Authority, BARDA),30億美元用於NIH研究。公私夥伴合作項目包括:「加速研發新冠病毒藥物及疫苗計畫」(Accelerating COVID-19 Therapeutic Interventions and Vaccines, ACTIV)、「快速診斷技術計畫」(Rapid Acceleration of Diagnostics Tech program, RADx)等。 曲速行動從100多種疫苗中先行選出14種候選疫苗,由美國政府補助,進行早期臨床實驗,再分次篩選出最具潛力者,進行大規模檢測。透過公私夥伴合作,不僅成功帶動製藥廠商積極研發,也協助候選廠商間彼此競爭、提升製藥能力,進一步反饋研究經驗給最終產出的疫苗成果。