美國參議院通過「2008年基因資訊平等法」（Genetic Information Nondiscrimination Act of 2008）
美國參議院以95對0票通過了「2008年基因資訊平等法」（Genetic Information Nondiscrimination Act of 2008），該法案主要是為了增補「2007年基因資訊平等法」（The Genetic Information Nondiscrimination Act of 2007）所制定。
「2008年基因資訊平等法」的內容主要為：1.保險業者不得基於被保險人的基因資訊，拒保或是提高保費，也不得要求被保險人提供其基因資訊以供保險用途，除非符合該法的例外規定。2.雇主不得以員工的基因資訊來限制、隔離、分級員工的工作，更不可據此來剝奪員工的工作機會。但是，本法所稱的基因資訊不包含個人的性別與年齡。
在本法通過之前，美國已有41個州立法保護個人的基因資訊被保險公司使用，並且進行不平等的對待；另有32個州立法保護員工因為基因資訊，兒在工作場合受到歧視。美國並於2000年發佈行政命令（Executive Order 13145），禁止利用基因資訊歧視聯邦單位的員工；另外，「1996年醫療保險可攜與責任法」（Health Insurance Portability and Accountability Act of 1996, HIPAA）也針對歧視做了若干的保護，但是仍有許多漏洞，諸如沒有限制保險公司收集被保險人的基因資訊，或是沒有禁止保險公司要求被保險人進行基因檢測等，所以觀察家認為本法的通過對於個人權利保護是一項進步，但是遺傳病醫藥業者與研究者卻憂慮本法阻礙了醫療研究的發展。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
宋佩珊
資深管理師 編譯整理
Genetic Information Nondiscrimination Act Passes U.S. Senate，http://www.sciencedaily.com/releases/2008/04/080424173942.htm，最後瀏覽日：2008年04月30日
Congress Near Deal on Genetic Test Bias Bill，http://www.nytimes.com/2008/04/23/business/23gene.html?ref=health，最後瀏覽日：2008年04月28日
Genetic Information Nondiscrimination Act Clears Senate, USA，http://www.medicalnewstoday.com/articles/105347.php，最後瀏覽日：2008年04月30日
Genetic Discrimination，http://www.genome.gov/10002077，最後瀏覽日：2008年04月30日
美國聯邦巡迴上訴法院在2009年底於The Forest Group Inc. v. Bon Tool Co. 一案中將美國專利法35 U.S.C. § 292中關於不實專利標示(false patent marking)的懲罰金計算方式認定為罰金之計算是以每一個標示錯誤專利資訊的產品為基礎。美國專利法35 U.S.C. § 292中要求法院對專利資訊標示不實或錯誤之產品或包裝處以最高美金$500的罰金。在此案之前，許多地方法院將35 U.S.C. § 292解釋為罰金之計算是以每一次被告”決定”將產品標示不實專利資訊為基礎 (single penalty for each “decision” to falsely mark products)，不論此決定是包含一個或一整批產品。在本案中，聯邦巡迴上訴法院同意地方法院的看法認定被告Forest Group意圖藉不實專利標示企圖欺騙大眾但撤銷地方法院將罰金定為$500之判定，而將目前專利法35 U.S.C. § 292 解釋為罰金是以”每一個”標示錯誤專利資訊的產品為基礎 (penalty for false marking on a per article basis)。 為了防範日後因此案罰金計算方式而造成所謂”標示流氓”(marking trolls) 之興起，聯邦法院於其判決中特別說明其解釋並非要求法院必須將每一標示錯誤專利資訊的產品處以$500美元的罰金。因法條中之罰金是以美金$500為上限，法院有權利權衡各案例背景決定罰款金額。例如，針對大量製造但價錢低廉的產品， 法院可對每一個產品處以極少的罰金。 The Forest Group 一案是美國聯邦巡迴上訴法院第一次針對不實專利標示之罰金提出解釋，直得關注其後續引發反應。廠商也應重新檢視其產品專利標示是否有不實或錯誤之狀況以避免被控標示不實專利資訊而被處以罰款。
日本經產省為了促進智慧家庭（smart home）計畫，以促進資料共享與利用。經產省為了在智慧家庭領域創造新事業，整備相關資料活用環境，蒐集共有及分析從多種多樣機器及服務所實際產出之資料，於2017年8月開始實施實證實驗。在實施前，為了使參加實證之民間公司間，得為資訊合作而完備相關規則及保安對策，於5月24日召開「智慧家庭資料活用環境整備推進事業」檢討會。因物聯網（IoT）的擴大得以蒐集龐大資料，以及現在人工智慧（AI）解析能力提高下，期待在各種領域提高生產效率及創造新的事業模式。特別是在智慧家庭領域，其在「新產業構造願景的中間整理」（2016年4月27日、產業構造審議會新產業構造部會）中，為有力重要領域。因此，以IoT技術等使家庭內機器網路化，活用此一資料，除了使既存事業模式發生變革或創造新事業模式外，也期待可以透過把握製品之使用資訊，而提高產品回收（recall）率，並促進資源回收以及家庭部門節能化等相關社會課題解決上。為此，本事業係以對於家庭內機器網路化及透過此而創造新事業為目標，整備事業環境與社會課題及各主題新事業服務創造相連結，因應每個人的生活模式而使得生活空間客製化成為可能，實現智慧家庭之社會目標。
德國提出反競爭-數位化法草案（GWB-Digitalisierungsgesetz）擬進一步擴大競爭監管機關之職權德國聯邦經濟事務暨能源部（Federal Ministry for Economic Affairs and Energy）於2020年1月24日提出反競爭-數位化法草案（GWB-Digitalisierungsgesetz），主要係針對競爭法相關規範進行修正、調適，意在解決數位經濟中濫用市場地位、權力不平衡之問題。因大型數位公司和營運平台往往擁有大量的用戶資料而居於市場優勢支配地位，將阻礙、影響到其他新進公司的整體競爭和創新發展。 從而，數位經濟時代的競爭政策需要有適當的競爭規則和監管手段，以便強化有效的市場競爭，本草案進一步擴大德國競爭監管機關（Bundeskartellamt）的職權，目的在嚴格監管濫用市場力量之大型數位公司和平台營運商（如FACEBOOK、GOOGLE等），同時增加競爭對手的市場創新和共享資料存取的機會，確保相關規定與執法達到適當平衡。 茲將該草案擬修正之主要內容，重點整理如下： 禁止大型數位公司刻意阻礙用戶將其個人資料移轉至其他數位服務提供者的限制競爭行為－促使用戶更易選擇轉換到其他平台，使德國競爭監管機關在判斷數位公司是否涉及限制競爭行為時，有更明確的介入依據。 提出有關濫用（abuse）的新概念，係針對「在跨市場競爭上具顯著影響」之公司（paramount significance for competition across markets），並賦予德國競爭監管機關新的干預權限－在評估時，德國競爭監管機關不僅會考慮單一市場，也會透過規定的要件檢視整體市場（例如：該公司在一個或數個市場上的主導地位、財力、對資料或其他資源的存取、垂直整合）。若競爭監管機關發現該公司雖尚未在市場上取得主導地位，但依其判斷已經對於跨市場競爭具顯著影響性，除有正當理由外，原則上可以提出命令，並禁止該公司繼續進行特定行為。 提出「中介力量（Intermediation power）」的概念—對於依賴中介者（Intermediaries）（例如多樣化數位平台）提供產品或服務的企業而言，中介者對於控制市場的進入具有一定程度之影響力。由於這種影響力可能遭濫用，因此草案中引入「中介力量」的概念，擴大數位服務提供者市場力量的評估標準，需考量中介者對於市場進入的影響性。 重新定義和擴大關鍵設施原則（Essential Facility Doctrine）之規定—關於是否應強制公司授予對資料的同意存取權及如何規範這種存取權限，存在爭議，為了強化競爭法的存取權，草案擬重新定義和擴大關鍵設施原則的規定，使其他公司可向居於市場優勢地位的企業要求開放資料、網路或其他基礎設施的存取權限以開展業務，否則將阻礙競爭。 濫用相對市場力量（relative market power）原則之擴大適用—現行法雖規範具有相對市場力量之公司不得濫用此地位，但此原則僅適用於對中小型企業的保護。因此，草案希望擴大保護大型公司，避免其受到傳統或數位平台的濫用行為所影響。因為資料的使用對於在數位經濟中提供相關服務、創新和競爭而言相當重要。 賦予競爭監管機關充份權限以避免市場獨占（monopoly）發生—現行法下若已經有一定規模但尚未具主導地位的公司試圖以反競爭行為（anti-competitive manner）引發市場傾銷（tipping of the markets）時，競爭監管機關並無權干預。草案則擬賦予競爭監管機關在公司居於主導優勢地位前介入的權利。又，為因應數位市場變化，並使競爭監管機關可即時介入，草案在程序上擬放寬競爭監管機關為暫時性措施（Interim measures）的要件。 針對企業併購之新規範—擬規範小型公司之連續併購（Successive acquisition）以及「殺手併購」（killer acquisitions）行為，係因現行法對於前者之交易情形並未規範需要通知主管機關，而有致市場壟斷之虞，因此於草案中擬為規範；後者則是考量此惡意的手段係透過阻礙新創公司對其創新產品的研發，以達到避免與收購方自身產品競爭之目的，因此草案擬增訂規範予以限制。 該草案目前預計將於2020年下半年通過，使德國競爭監管機關在數位經濟領域針對數位公司和平台營運商的執法上有所變化，後續值得留意。
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 ）」