國際保險公司探討奈米保險機制可行性
特定奈米科技經歷研發階段過後，所獲致的成熟技術產品，要邁向市場商業化階段，能否真正成功，取決於市場消費大眾能否具有信心願意採用。而奈米科技由於新興發展存有未知之不確定風險，所以有論者開始規劃研擬，引進責任保險機制，藉由責任風險分散之功能，期望解決面對不確定風險時，能夠足以妥適因應。
依據國際最具份量之瑞士再保公司（Swiss Re） 對於奈米科技之保險機制，2008年出版「奈米科技：微小物質，未知風險（Nanotechnology--Small Matter, Many Unknowns：The Insurers' Perspective）」研究報告 ，其中明文點出，保險業（Insurance Industry）之核心業務即為移轉風險（Transfer of Risk），由保險公司（Insurer）經過精算程序後收取一定費用，適時移轉相關風險，並產生填補功能。
然而，保險業對於可藉由保險機制所分散之風險，亦有其極限範圍，如果超過以下三原則者，則會被認為超出可承擔風險範圍，屬保險業無力去承擔者，所以保險機制之引進將不具可行性：
（1）風險發生之可能機率與發生嚴重程度，現行實務沒有可行方式能加以評估者。
（2）當危害產生時，所造成之影響為同時擴及太多公司、太多產業領域、或太廣的地理區域者。
（3）有可能產生的巨大危害事件，已超過私領域保險業所能承受之範圍者。
此外，為確保未來得以永續經營，保險公司對於願意承保之可保險性（Insurability）端視對於以下各因素性質之評估：
（1）可加以評估性（Accessibility）：對於所產生之損害係屬可評估，並得以加以計量化、允許訂出價格者（be Quantifiable to Allow Pricing）。
（2）無可事先安排者（Randomness）：對於保險事故之發生，必須是不可預測者，並且其所發生必須獨立於被保險者本身主觀意志（the Will of the Insured）之外。
（3）風險相互團體性（Mutuality）：相關保險者必須基於同時參加並組成共同團體性，藉以達到分擔分散相關風險性。
（4）經濟上可行性（Economic Feasibility）：必須使私人保險公司藉由收取適宜保費，便得以支付對等之賠償費用，可以確保業務經營得以永續持續下去。
綜上所述，可以明瞭並非所有風險，保險公司均願意承保而能達到分散風險者，對於風險必須是可預測性並有承保價值，保險公司本身具有商業機制，依據精算原則確定願意承保之費用，此才可謂實務上可行，對於奈米科技引進保險機制之衡量思考，也當是如此。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
李科逸
副主任 編譯整理
http://www.lloyds.com/，最後瀏覽日：2008年03月17日
Nanotechnology：An insurer's perspective，http://www.safenano.org/Uploads/Features/SAFENANO_NanotechnologyInsurance.pdf，最後瀏覽日：2008年03月17日
歐盟防禦基金（European Defence Fund）係於2016年，由歐盟執委會主席Juncker所宣布成立，旨在促進成員國之技術與設備合作、鼓勵中小企業參與項目，促進突破性創新（breakthrough innovation）解決方案，俾達協調、供給並擴大國防設施投資、捍衛歐盟戰略自主之目的。 歐盟防禦基金之進程目前可分為兩階段。第一階段係於2017-2020年，透過「國防研究籌備行動」與「歐盟防禦工業發展項目」等兩個項目，對歐盟成員國間之防禦合作進行測試。其後，為進一步強化戰略自主與抵禦之能力，歐盟執委會於2018年6月13日決議增加基金2021-2027年之預算至130億歐元，與成員國共同進行防禦科技與設備之研發，是為第二階段。 於130億歐元之預算中，89億歐元將以共同投資之方式，讓歐盟與成員國共同投入發展計畫，包含原型（prototype）之開發（占20%）、認證與測試（占80%）。而為確保、鼓勵研發成果之可用性，共同投資係以成員國承諾採購研發成果為前提。具體而言，此一共同投資計畫具下述特點： 投資項目需有助於歐盟國防安全、符合《共同安全與防禦政策》（Common Security and Defence Policy）之優先項目，並經其成員國與NATO等國際組織同意。 以突破性創新為目標，提撥5%的資金專用於破壞式創新技術和設備之研發，以提升、鞏固歐盟長期之技術領先地位。 合作項目需有三個以上、來自不同成員國之參與者；並以優惠利率為誘因，吸引中小型企業跨境參與。 參與之成員國需承諾採購最終之研發成果。
加拿大公布新的企業個資保護自評工具加拿大聯邦政府與亞伯達省（Alberta）及英屬哥倫比亞省（British Columbia）的隱私委員會針對一般企業，聯合推出新的個人資料保護自我評量線上工具，該線上工具之內容包括風險管理、政策、記錄管理、人力資源安全、物理安全、系統安全、網路安全、無線、資料庫安全、作業系統、電子郵件和傳真安全、資料完整性和保護、存取控制、信息系統獲取，開發和維護、事件管理、業務連續性規劃、承諾等項目之評估測驗。 聯合制定該線上自我評量工具的隱私委員辦公室表示，該線上工具可用於任何私人組織，特別是小型及中小型企業，而且新的線上工具是針對企業為一全面性的評估，並且該評估的內容十分鉅細靡遺。另外，為了提供使用者於使用該線上工具時的靈活性，故使用者亦可以將重點放在最切合自己的企業的部分，亦即僅選擇其中一項或數項為自我評估的內容即可。 又，該線上自我評量工具會將使用者的自我評估和分析過程的結果做成結論，而使用者可以獲得該分析得出之結論，並將作成之結論用來有系統地為評估組織本身的個人資料保護安全性，並藉以提高個人資料保護的安全。
歐盟單一專利法院（UPC）將於2023年開始運作歐盟單一專利法院（(Unified Patent Court, UPC）預計於2023年6月1日正式運作，歷經英國脫歐等事件後，於去年（2021）12月2日奧地利批准單一專利法院協議暫行議定書（Protocol to the Agreement on a Unified Patent Court on provisional application, PAP-Protocol）並提交後，正式進入最後階段。 UPC為歐盟所設立之國際法院，對歐盟授予之專利具管轄權，負責審理歐洲專利的侵權與訴訟案。UPC之裁決結果將適用於所有UPC成員國，透過建立單一的審理制度，避免各國法院標準不一致的情形。截至目前（2022年12月20日），已有16個歐盟成員國批准單一專利法院協議（下稱協議）。 現有歐洲專利（EP）將直接適用UPC制度，為降低影響，協議給予專利權人申請退出單一專利制度（Unitary Patent, UP）的選擇權，若未於規定時間內提出申請，仍可於UPC啟用後7年內提出。其他針對UPC提出幾點說明： 一、UPC成員國之歐洲專利，皆受到UPC管轄。 二、UPC分為初審法院（Court of First Instance）與上訴法院（Court of Appeal），初審法院為UPC成員國之地方或區域法院並非單一法院。 三、訴訟期限於初審分為三階段，總時程約為12至14個月，上訴法院受理後原則不會再發回初審法院，審理過程約為12個月。 四、UPC管轄權僅限於專利事務，如侵權訴訟、專利撤銷、申請強制令等。 五、UPC受協議、歐洲專利公約及有關的國際協議、規範等約束。
美國平等就業機會委員會發布「評估就業篩選程序中使用軟體、演算法及AI之不利影響」技術輔助文件美國平等就業機會委員會（Equal Employment Opportunity Commission, EEOC）於2023年5月18日發布「根據 1964 年《民權法》第七章評估就業篩選程序中使用軟體、演算法和AI之不利影響」（Assessing Adverse Impact in Software, Algorithms, and Artificial Intelligence Used in Employment Selection Procedures Under Title VII of the Civil Rights Act of 1964）之技術輔助文件（下簡稱「技術輔助文件」），以防止雇主使用自動化系統（automated systems）對求職者及員工做出歧視決定。 該技術輔助文件為EEOC於2021年推動「AI與演算法公平倡議」（Artificial Intelligence and Algorithmic Fairness Initiative）計畫的成果之一，旨在確保招募或其他就業決策軟體符合民權法要求，並根據EEOC 1978年公布之「受僱人篩選程序統一指引」（Uniform Guidelines on Employee Selection Procedures, UGESP），說明雇主將自動化系統納入就業決策所應注意事項。 當雇主對求職者與員工做出是否僱用、晉升、終止僱傭，或採取類似行動之決定，是透過演算法決策工具（algorithmic decision-making tool），對特定種族、膚色、宗教、性別、國籍或特定特徵組合（如亞洲女性），做出篩選並產生不利影響時，除非雇主能證明該決策與職位工作內容有關並符合業務需求，且無其他替代方案，否則此決策將違反《民權法》第七章規定。 針對如何評估不利影響，雇主得依UGESP「五分之四法則」（four-fifths rule），初步判斷演算法決策工具是否對某些族群產生顯著較低的篩選率。惟EEOC提醒五分之四法則推導出之篩選率差異較高時，仍有可能導致不利影響，雇主應依個案考量，使用實務常見的「統計顯著性」（statistical significance）等方法進一步判斷。 其次，當演算法決策工具係由外部供應商所開發，或由雇主授權管理人管理時，雇主不得以信賴供應商或管理人陳述為由規避《民權法》第七章，其仍應為供應商開發與管理人管理演算法決策工具所產生之歧視結果負責。 最後，EEOC鼓勵雇主應對演算法決策工具進行持續性自我評估，若發現該工具將產生不利影響，雇主得採取措施以減少不利影響或選擇不同工具，以避免違反《民權法》第七章。