WTO歐盟生技產品案解析(上)

刊登期別
第19卷,第2期,2007年02月
 

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

※ WTO歐盟生技產品案解析(上), 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=2103&no=67&tp=1 (最後瀏覽日:2025/12/05)
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  兩年前蘋果選擇開放原始碼成像引擎( rendering engine ) KHTML 做為 Safari 瀏覽器的基礎;兩年後,蘋果則打算以自己的程式碼取代該引擎,藉以解決相容性的問題。 KHTML 成像引擎──也是其瀏覽器的核心,考慮在其架構上放棄 KHTML 的程式庫( code base ),或者所謂的「樹狀圖」( tree ),改用蘋果自己的版本,也就是所謂的 WebCore (網頁核心)。 KHTML 原本是為了要在 KDE ( K Desktop Environment )上執行而撰寫的──這是 Linux 和 Unix 作業系統的介面。   Safari 並不是蘋果唯一以開放原始碼為基礎的軟體,其麥金塔( Macintosh )作業系統就是以達爾文( Darwin )開放原始碼計畫為基礎。   企業在某些方面受到限制,而開放原始碼社群以不受限制為傲。蘋果自己內部有些問題搞不定,以致銜接不上 KDE 開發 KHTML 的模式,導致 KHTML 與 Safari 逐漸產生分歧,後來情況則越來越嚴重。

美國最高法院認定警方向通信業者取得嫌犯之通信之基地台位址資訊須持有搜索票

  繼2012年最高法院認為警方在無搜索令的情況下,以GPS追蹤裝置查探犯罪嫌疑人之位置資訊違反憲法第四修正案。最高法院於2017年6月5日,認為警方未持搜索票,而向電信公司取得犯罪嫌疑人過去127天共計12,898筆之行動通信基地台位置資訊(cell-site data)之行為,違反憲法第四修正案。   由於個人利用行動通訊服務時,必須透過基地台進行通訊,因而可藉由該基地台位置,得知每個人所在之區域位置,而此一通訊紀錄過去被電信公司視為一般的商業資訊,因為得知通訊基地台的位置資訊,無法直接得知個人所在的精準位置,僅能得知其概略所在地區。   因此,犯罪調查機關基於1979年 Smith v. Maryland案所建立之原則,即只要該個人資訊屬於企業的一般商業紀錄(normal business record),警方可以在無搜索令的情況下,向企業取得個人資訊, 此一原則又稱為第三方法則(third-party doctrine)。過去在地方法院或上訴法院的審理中,法院對此多持正面見解,認為只要該資料與進行中之犯罪偵查活動有實質關聯(relevant and material to an ongoing criminal investigation),警方即可向業者取得。大法官Sonia Sotomayor早在前述2012年GPS追蹤裝置案的協同意見書中表示,第三方法則不應適用在數位時代,例如用戶撥電話給客服人員,或以電子郵件回覆網路購物的賣方等,無數的日常活動已經大量的向第三方揭露許多資訊。   在數位時代,大量的個人資訊以電磁紀錄的形式掌握在第三方手中,本案最高法院的見解,將會對美國的犯罪調查機關在未持搜索令的情況下,更慎重的判斷向業者取得個人資訊做為犯罪偵查使用時,是否與憲法第四修正案有所違背。

美國FDA為因應藥品汙染事故公告四項製藥新指導原則

  美國食品藥物管理局(the United States Food and Drug Administration,以下簡稱FDA)於2015年2月13日公告四項與藥品製造有關之指導原則(guidance)作為補充相關政策執行之依據,主要涉及藥品製程中,藥品安全不良事件回報機制、尚未經許可之生技產品的處理模式、藥品重新包裝,以及自願登記制度中外包設施之認定應進行的程序與要求。   該四項指導原則係源於FDA依據2013年立法通過之藥物品質與安全法(The Drug Quality and Security Act,以下簡稱DQSA)所制定之最新指導原則。因2012年位於麻州的新英格蘭藥物化合中心(The New England Compounding Center),生產類固醇注射藥劑卻遭到汙染,爆發致命的黴菌腦膜炎傳染事故,故美國國會制定DQSA,以避免相同事故再次發生。DQSA要求建立自願登記制度(system of voluntary registration),倘若製藥廠自願同意FDA之監督,成為所謂的外包設施(outsourcing facilities)。作為回饋,FDA即可建議特定醫院向該製藥廠購買藥品。   而本次四項指導原則之內容,其一主要涉及外包設施進行藥物安全不良事件回報之相關規定,要求製藥廠必須回報所有無法預見且嚴重的藥物安全不良事件。在不良事件報告中必須呈現四項資訊,其中包括患者、不良事件首名發現者、所述可疑藥物以及不良事件的類型。同時,禁止藥品在上市時將這些不良事件標示為潛在副作用。第二份指導原則對於尚未經許可的生技產品,規定可進行混合,稀釋或重新包裝之方法;並排除適用某些類型的產品,如細胞療法和疫苗等。第三份指導原則涉及重新包裝之規定,內容包括包裝地點以及如何進行產品的重新包裝、監督、銷售和分發等其他相關事項。而第四份指導原則規範那些類型之藥品製造實體應登記為外包設施。為此,FDA亦指出聯邦食品藥物和化妝品法(the Federal Food Drug & Cosmetic Act)之規定裡,已經要求製造商從事無菌藥品生產時,必須將法規針對外包設施之要求一併納入考量。

歐盟提出人工智慧法律調和規則草案

  歐盟執委會(European Commission)於2021年4月21日提出「人工智慧法律調和規則草案」(Proposal for a Regulation Laying Down Harmonised Rules on Artificial Intelligence (Artificial Intelligence Act) and Amending Certain Union Legislative Acts)(簡稱AI規則草案),旨在平衡「AI運用所帶來的優勢」與「AI對個人或社會所帶來的潛在負面衝擊」,促使會員國在發展及運用AI時,能採取協調一致的態度及方法,共同維護歐洲公民基本權利與歐盟價值。   歐盟自2019年起即倡議發展「值得信賴的AI」(Trustworthy AI)。AI規則草案之提出,除了落實執委會2019年至2024年之政策願景外,亦呼應2020年歐洲議會(European Parliament)之建議—針對AI應用之機會與利益採取立法行動,並確保合乎倫理原則。惟鑒於歐盟在環境、健康、公共事務、金融、交通、農業等領域對AI應用之高度需求,以及企業仰賴AI技術提升競爭優勢等因素,執委會係以「風險為基礎」之概念取向(risk-based approach)制定AI規則草案,避免對新技術發展造成不必要的限制或阻礙。   本規則草案將AI系統,依其「對歐盟基本權利或價值所創造的風險程度」,分為下列三種類型,並施以不同程度的監理方式: 一、不可接受之風險:原則上禁止使用此類型AI系統或使其進入歐盟市場。例如:利用潛意識技術操控個人、在公共場合利用「即時遠端生物辨識系統」進行執法、公務機關普遍對個人進行社會評分等。 二、高風險:於附錄中列出所謂高風險AI系統,要求高風險AI系統之提供者遵循風險管理、資料治理、文件紀錄保存、透明性與資訊揭露、人為監督、健全性、準確性與資安等要求;且AI系統進入歐盟市場前,需進行符合性評估(conformity assessment),進入市場後,則需持續監控。 三、非不可接受之風險亦非高風險:鼓勵AI系統提供者或使用者,自願建立行為準則(codes of conduct)。   AI規則草案亦鼓勵會員國建立AI監理沙盒(regulatory sandbox)機制,且以中小企業、新創公司為優先對象,使創新AI系統進入市場之前,能於可控環境中依明確計畫進行開發、測試與驗證。

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