美國最高法院認定美國環保署須負責管制溫室氣體排放
今（2007）年4月2日，美國最高法院以5票對4票之決議，認定美國環保署（the Environmental Protection Agency）必須負責管制美國境內二氧化碳等溫室氣體之排放。過往，美國環保署主張其並無權限去管制溫室氣體排放，因為溫室氣體並不是美國潔淨空氣法（the Clear Air Act）所定義的空氣污染源（air pollutant）。然而，法院指出，在潔淨空氣法中要求美國環保署必須管制可能危害公眾健康或福祉的任何空氣污染源，而溫室氣體符合該法對於空氣污染源之定義，所以除非美國環保署可以斷定溫室氣體並未導致氣候變遷，或者可以提供合理解釋說明為何其無法判斷是否溫室氣體導致氣候變遷，否則美國環保署須依法對溫室氣體採取進一步行動。
判決同時指出，美國環保署不能以氣候變遷之不確定性為理由來迴避其職責，如果該不確定性足以防止美國環保署對於溫室氣體與氣候變遷兩者關聯做出合理判斷，則美國環保署必須說明清楚。
然而，持不同意見的法官則指出，法院應將全球暖化問題留給國會與總統來處理；且州政府（訴訟是由Massachusetts州為首的12個州政府對美國環保署提出）並無立場對美國環保署提出告訴。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
歐盟《人工智慧法》（Artificial Intelligence Act, AIA）自2024年8月1日正式生效，與現行的《醫療器材法》（Medical Devices Regulation, MDR）及《體外診斷醫療器材法》（In Vitro Diagnostic Medical Devices Regulation, IVDR）高度重疊，特別是針對用於醫療目的之人工智慧系統（Medical Device AI, MDAI）。為釐清三法協同適用原則，歐盟人工智慧委員會（Artificial Intelligence Board, AIB）與醫療器材協調小組（Medical Device Coordination Group, MDCG）於2025年6月19日聯合發布常見問答集（Frequently Asked Question, FAQ），系統性說明合規原則與實務操作方式，涵蓋MDAI分類、管理系統、資料治理、技術文件、透明度與人為監督、臨床與性能驗證、合規評鑑、變更管理、上市後監測、資安與人員訓練等面向。 過去，MDR、IVDR與AIA雖各自對MDAI有所規範，但始終缺乏明確的協同適用指引，導致製造商、監管機關與醫療機構在實務操作上常面臨混淆與困難。本次發布的指引透過36題問答，系統性釐清三法在高風險MDAI適用上的關聯，重點涵蓋產品分類原則、合規評鑑流程以及技術文件準備要點，具高度實務參考價值。此外，傳統醫療器材的上市後監測，難以有效因應AI系統持續學習所帶來的風險。AIA因此要求高風險MDAI建立強化的上市後監控系統，並評估AI系統與其他系統交互作用可能產生的影響。 整體而言，該指引的發布不再僅限於MDAI技術層面的合規審查，而是進一步擴展至資料正當性、系統可控性、使用者能力與整體風險治理等層面，體現歐盟對AI倫理、透明與責任的制度化落實。此文件亦為歐盟首次系統性整合AI與醫療器材監管原則，預期將成為MDAI產品研發與上市的重要參考依據。 本文同步刊載於stli生醫未來式網站（https://www.biotechlaw.org.tw）
美國科羅拉多州通過《人工智慧消費者保護法》2024年5月17日，科羅拉多州州長簽署了《人工智慧消費者保護法》（Consumer Protections for Artificial Intelligence Act，Colorado AI Act，下簡稱本法），其內容將增訂於《科羅拉多州修訂法規》（Colorado Revised Statutes，簡稱CRS）第6篇第17部分，是美國第一部廣泛對AI規範的法律，將於2026年2月1日生效。 本法旨在解決「高風險人工智慧系統」的演算法歧視（Algorithmic Discrimination）的問題 ，避免消費者權益因為演算法之偏見而受到歧視。是以，本法將高風險AI系統（High-risk Artificial Intelligence System）定義為「部署後作出關鍵決策（Consequential Decision）或在關鍵決策中起到重要作用的任何AI系統」。 而後，本法藉由要求AI系統開發者（Developers）與部署者（Deployers）遵守「透明度原則」與「禁止歧視原則」，來保護消費者免受演算法歧視。規定如下： (一)系統透明度： 1.開發者應向部署者或其他開發者提供該系統訓練所使用的資料、系統限制、預期用途、測試演算法歧視之文件以及其他風險評估文件。 2.部署者應向消費者揭露高風險人工智慧系統的預期用途，也應在高風險人工智慧系統做出決策之前向消費者提供聲明，聲明內容應該包含部署者之聯絡方式、該系統的基本介紹、部署者如何管理該系統可預見之風險等資訊。 (二)禁止歧視： 1.開發者應實施降低演算法歧視之措施，並應協助部署者理解高風險人工智慧系統。此外，開發者也應該持續測試與分析高風險人工智慧系統可能產生之演算法歧視風險。若開發者有意修改該系統，應將更新後的系統資訊更新於開發者網站，並須同步提供給部署者。 2.部署者應該實施風險管理計畫，該風險管理計畫應包含部署者用於識別、紀錄降低演算法歧視風險之措施與負責人員，且風險管理計畫應定期更新。在制定風險管理計畫時，必須參考美國商務部國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）的《人工智慧風險管理框架》（AI Risk Management Framework, AI RMF 2.0）與ISO/IEC 42001等風險管理文件。 美國普遍認為科羅拉多州的《人工智慧消費者保護法》為目前針對人工智慧系統最全面之監管法規，可作為其他州有關人工智慧法規的立法參考，美國各州立法情況與作法值得持續關注。
談電磁紀錄證據定義與方法－比較加拿大電子證據統一法與我國刑事訴訟法相關規定 新加坡個人資料保護委員會2017年7月發布資料共享指引新加坡個人資料保護委員會(Personal Data Protection Commission, PDPC)於2017年7月27日發布資料共享指引(GUIDE TO DATA SHARING)，該指引協助組織遵守新加坡2012年個人資料保護法(Personal Data Protection Act 2012, PDPA)，並提供組織內部和組織之間的個資共享指引，例如得否共享個資，與如何應用，以確保符合PDPA共享個資之適當方法；並得將特定資料共享而豁免PDPA規範。該指引共分為三部分，並有附件A、B。 指引的第一部分為引言，關於資料共享區分為三種類型探討： 在同一組織內或關係組織間共享 與資料中介機構共享(依契約約定資料留存與保護義務) 與一個或多個組織共享(在不同私部門間、公私部門間) 共享包含向一或多組織為利用、揭露或後續蒐集個資；而在組織內共享個人已同意利用之個資，組織還應制定內部政策，防止濫用，並避免未經授權的處理、利用與揭露；還應考慮共享的預期目的，以及共享可能產生的潛在利益與風險。若組織在未經同意的情況下共享個資，必須確保根據PDPA的相關例外或豁免之規定。 指引的第二部分則在決定共享資料前應考慮的因素： 共享目的為何？是否適當？ 共享的個資類型為何？是否與預期目的相關？ 在該預期目的下，匿名資料是否足以代替個資？ 共享是否需要得同意？是否有例外? 即使無須同意，是否需通知共享目的？ 共享是否涉及個資跨境傳輸? 上述因素還能更細緻對應到附件A所列應思考問題，附件B則有相關作業流程範例。 指引的第三部分，具體說明如何共享個資，與資料共享應注意規範，並提供具體案例參考，值得作為組織遵守新加坡個人資料保護規範與資料共享之參考依據。