為確保歐洲民眾於健康醫療方面之利益,歐洲製藥工業協會聯合會(European Federal Pharnaceutical Industrial Association;簡稱EFPIA)於2009年2月17日,向歐洲議會(European Parliament)提出建議,並敦促其應儘速通過歐盟執委會(European Commission)於去年年底所提出一項關於醫藥品安全、創新與易近用性之議案。而一位業界代表Günter Verheugen於當(17)日會面後指出:「此次會面,主要是希望能就新近執委會所提交之醫藥品管理整體配套方案(Pharmaceutical Package),進行初步意見之交換與討論」。
由於保障歐盟境內民眾之健康安全,實乃歐盟決策者(Decision-makers)所應掮負之重要責任,故EFPIA總幹事Brian Ager於此次會面交流之前,亦曾高聲向歐洲議會與各會員國家呼籲,應優先將病患安全(Patient Safety)議題納入考量,並採取果斷之行動;同時,其也指明,歐洲醫藥各界為尋求各種可能落實之方法,先前早已經歷過各個階段,並遲延了決策做成之時機;故,此次會面,除要為執委會提案之審查,奠定啟動之基外,亦盼能再次集聚並挹注歐洲醫藥各界之能量,於保護歐洲人民健康安全相關之行動當中。
關於歐盟執委會於去(2008)年底所提出之議案,由於其中有多項內容對歐洲醫藥各界之影響實廣且深;因此,該項提案目前業已廣泛地受到EFPIA與業者之重視。此外,就此項醫藥品管理整體配套方案中擬採行之具體立法規範措施,實包含如後3個面向:首先,是欲透過規範擬提昇藥物警戒(Pharmacovigilance)方法之現代化;其次,強化管制規範以減少假藥滲入歐洲整體醫藥品供應鏈之機會;最後,則是要要提供高品質之健康與醫藥品相關資訊給有需要之病患或大眾近用(Access)等。
由此可知,未來歐盟整體醫藥品管理立法方向,將分由3個不同之角度出發;並同時朝「改善歐洲大眾用藥安全」之目標前進;不過,在進一步進行條文化之前,前述由執委會所提出之醫藥品管理整體配套方案,將會先交由歐洲議會與歐盟理事會官員共同進行初步之討論。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
當工業的製造生產過程經過一連串自動化、產量化以及全球化之變革歷程之後,智慧工廠的發展已經成為未來各國的重點目標。生產力4.0的設計中,巨量資料(Big Data)是重要的一環,以製造業為例,傳統上將製造生產取得的數據僅用於追蹤目的使用,鮮少做為改善整體操作流程的基礎,但在生產力4.0推進之後,則轉變為如何藉由巨量資料來提升生的效率、利用多元資源的集中化與分類處理,並經過分析取得改善行動方式,使生產最佳化,再結合訂單需求預期分析,依市場變化調整製造產量,達成本控制效果。 在我國104年9月公布之「2015行政院產力4.0科技發展方案」,亦提及智慧機械、智慧聯網、巨量資料、雲端運作等技術開發,使製造業、商業服務業、農業產品服務等,提升其附加價值。除此之外,經濟部積極規劃佈建巨量資料自主技術研發能力並且促成投資,落實應用產業智慧化與巨量資料產業化之目標。然而,巨量資料的應用因涉及大量的資料蒐集與利用,因此,未來應著重於如何將資料去辨識化,顧及隱私與個人資料之保護。目前,針對此部分,法務部將研擬個人資料保護法修正案,制訂巨量資料配套法規。
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。
歐盟創業教育政策推動對我國創業人才培育之啟示