美國聯邦交易委員會延展紅旗規則之施行日
美國聯邦交易委員會（Federal Trade Commission，FTC）因應眾議院之要求，再次延展了紅旗規則（Red Flags Rule）之施行日，目前將由原先預定之2009年11月1日，延後至2010年6月1日施行。此規則最初預計於2008年11月1日施行，此次已是第四次延展。
所謂紅旗規則，原為「公平與正確信用交易法（Fair and Accurate Credit Transactions Act）」中之規定，依該法眾議院指示美國聯邦交易委員會及相關部門制定法規，用以規範金融機構及授信單位降低身分盜用之風險。基於此一指示，金融機構及授信單位必須研擬防止身分盜用的方案。詳言之，紅旗規則係要求凡管理使用包括性帳戶（covered account）者都應研擬並執行防止身分盜用之書面計劃。所謂的包括性帳戶係指：1.用於多次消費計算用途之帳戶，如信用卡帳戶、汽車貸款帳戶、手機帳戶、支票帳戶等；2.所有預期會產生身分盜用風險的帳戶，並不僅指於金融機構中所設立之帳戶。而前述應研擬之計畫將用以協助確認、偵測並解決身分盜用之行為。
由於只要用於支付計算，或有可能產生身分盜用風險之帳戶，均為包括性帳戶，而用於支付會計師款項之帳戶亦包含在內。惟美國會計師協會（American Institute of Certified Public Accountants, AICPA）要求FTC免除註冊會計師適用紅旗規則，該協會執行長Barry Melancon認為：「我們很在意紅旗規則的廣泛應用，因為我們並不認為當CPA之客戶付款時，會產生相當的身分冒用風險。」他指出該紅旗規則所帶來之負擔已超過其風險。AICPA並要求各州會計師協會去函對FTC表達排除適用之意見。而Melancon贊同FTC延後適用紅旗原則之決定，其並認為紅旗規則並無須廣泛運用於會計業，因為作為值得信賴的顧問，會計師對於其客戶應該都很熟悉，也會要求對身分資訊採取嚴格的隱私保護標準。
為了推動紅旗規則之適用，FTC已於紅旗規則之官方網站提供了該規則之適用綱領，並以座談會之方式對各團體進行運用之培訓。同時以出版企業之應用綱領，大量之文宣及宣導短片，對民眾提供諮詢服務等方式推廣紅旗規則。
而司法實務界對於此一規則之適用範圍亦開始表達其見解，在2009年10月30日，哥倫比亞地方法院判決律師業不適用紅旗規則。不過此次的延展施行公告並不會影響相關案件的進行及上訴流程，也不會影響其他聯邦部門對於金融機構及授信單位的監督。
蘇柏毓
專案經理 編譯整理
Federal Trade Commission，2009年10月30日，http://www.ftc.gov/opa/2009/10/redflags.shtm ，最後瀏覽日：2009年11月27日
美國食品和藥物管理局（FDA）於2018年9月6日發布關於「制定醫療器械在上市前核准（PMA）、低風險創新器材(De Novo)分類和人道用途器材免除（HDE）的利益-風險決策之不確定性考量指引草案。」 為滿足FDA促進公共健康的使命，醫療器械上市前核准(PMA)通常涉及較高的不確定性，因此本指引是適當的解決利益風險的判定以支持FDA的決策。包含考量患病群願意接受醫療器械帶來的益處及風險之更多不確定性，特別是沒有可接受的替代治療方案時。 根據指引草案，FDA依據具體情況，判定其利益-風險的適當程度之不確定性，包括： (1) 醫療器械可能帶來好處程度。 (2) 醫療器械存在的風險程度。 (3) 關於替代治療或診斷的利益-風險之不確定程度。 (4) 如果可能，需瞭解患者對醫療器械可能帶來的益處和風險之不確定性觀點。 (5) 公共衛生需求的程度。 (6) 依據臨床證據可支持上市前之可行性。 (7) 能夠減少或解決醫療器械的上市後利益-風險留下之不確定性。 (8) 上市後緩解措施的有效性。 (9) 建立決策類型。(如上市前核准（PMA）和人道用途器材免除（HDE）的核准標準不同。) (10) 對於早期患者訪問醫療器械的可能帶來的益處。 本指引草案中，FDA基於考量有關醫療器械臨床/非臨床訊息之利益風險，需與FDA的規範、監管機關和要求要有一致性。
歐洲議會批准提升線上平台商業行為公平性之新規則有鑑於線上市集（如Google Play）、訂房網站等線上平台提供了迅速進入國際消費市場之機會， 因此成為了數百萬企業提供服務的首選之地。然而，存在於「平台對商家」（platform–to-business, P2B）之間的某些結構性問題，卻導致了企業之間的不公平交易行為。是以，歐洲議會、歐盟理事會與歐盟執委會於2019年2月14日就「提升線上中介服務商業用戶的公平性與透明性規則」（Regulation on promoting fairness and transparency for business users of online intermediation services），達成政治協議，歐洲議會並已於2019年4月17日批准。 該規則為全世界第一個針對線上平台與商業用戶訂定之規則，係數位單一市場策略（Digital Single Market Strategy）的一部分，預計適用於整個線上平台經濟，亦即，目前在歐盟境內營運的7000個線上平台或市集都包含在內，無論是科技巨擘，抑或是規模雖小但對商業用戶具重要議價能力的新創公司（small start-ups）皆屬之。此外，新規則中涉及搜尋結果排序透明度之部分，亦將適用於搜尋引擎。 其中，由於數以百萬計的中小企業是構成歐盟經濟的重要支柱，是以此番訂定的新規則，係專門針對此些較無議價能力的中小企業而設計。中小企業可自新規則中獲益之項目主要有四： 1. 禁止特定不公平行為 (1) 不得突然且未附理由的暫停帳號使用權 線上平台不得在無明確理由或未提供申訴可能性之情況下，暫停或終止賣家帳戶。 (2) 條款與條件需簡明易懂且變更時須提前通知 條款與條件需易於取得且以簡明易懂之文字書寫，當條款與條件有所變更時，線上平台需在15天之前通知，使賣家得即時調整業務，並可視業務調整複雜度適時延長通知期間。 2. 提升線上平台透明度 (1) 排序透明化 市集與搜尋引擎需揭露其排序商品或服務的主要參數，以利賣家進行適度優化。 (2) 強制揭露線上平台的部分商業行為 由於部分線上平台除了提供市集促進交易進行，更在該市集中身兼賣家之角色，是以，為維護公平競爭的環境，新規則強制此些線上平台全面揭露任何可能給予自家產品的優勢。此外，該等線上平台還需揭露所蒐集之資料及使用方式，尤其是與其他商業夥伴共享之資料。當涉及個人資料時，則有一般資料保護規則（General Data Protection Regulation, GDPR）之適用。 3. 增設爭端解決機制 (1) 建立投訴處理系統 線上平台應建立內部投訴處理系統以對商業用戶提供適當協助。 (2) 設置調解程序 線上平台應提供調解之協助，以助賣家在法庭外解決爭議，有效節省時間與金錢。 4. 規則之實施 商業公會能對違反規則之線上平台提起告訴，以降低賣家對平台報復行為的恐懼，並降低個別賣家的訴訟成本。 在歐洲議會批准後，一旦歐盟理事會同意，新規則將在公布後12個月後正式施行，且為了確保新規則與時俱進，歐盟將在適用後的18個月內進行檢視，並設立專門的線上平台觀測站（Online Platform Observatory），以監控市場的變化，並確保新規則有效施行。
德國發布國家資料戰略─《透過資料利用取得進展》2024年德國預計制訂或修正多部法規，以達成2023年8月公布的德國資料戰略《透過資料利用取得進展》（Fortschritt durch Datennutzung）文件中所設定的目標。該戰略由內政部、經濟與氣候行動部、數位與交通部聯合訂定，規劃德國資料政策與法規的工作進程，以期打破資料封閉的現狀、拓展資料應用的範圍。 德國資料戰略目標與重點摘要如下： 1.更多的資料： (1)公部門資料：藉由統整跨部門的資料增加資料的可近用性，並透過新訂法規提升資料近用機會，包括《交通資料法》（Mobilitätsdatengesetz）確保交通資料的品質和使用規則、《聯邦透明度法》（Bundestransparenzgesetz）作為取得政府資料的法源依據、《研究資料法》（Forschungsdatengesetz）簡化科研資料的取得，以及為增加健康資料二次利用起草的《健康資料利用法》。 (2)私部門資料：德國政府將訂定並提供資料共享之契約範本，以降低資料的交易、操作成本，並評估增修公平競爭相關法規來協助企業間的資料合作。另將新訂《員工資料保護法》（Beschäftigtendatenschutzgesetz），重整散於歐洲人權法院及德國國內與員工資料相關之規範。 2.更好的資料：德國將積極參與國際資料標準訂定與遵循，確保資料的品質、互操作性，以及標準化的資料描述。相關工作包括草擬關於業者使用cookie等數位追蹤技術如何取得使用者同意的管理規範，並將依歐盟準則評估是否訂定不法重新識別之刑責；另外預計建立文化、農業等主題資料室用以協助政府決策。 3. 資料利用和資料文化：為使資料可持續地利用與發展，政府機關方面將設置資料專責人員，並在以政府資料訓練大型語言模型技術時由新設的資料諮詢中心協助。公民數位能力方面，將於STEM 2.0教育計畫中規劃培育資料概念，促進未來社會發展出更多樣的資料應用機會。 德國資料戰略涉及政府、企業、研究單位和公民各層面，顯示資料的重要性逐漸成為德國重大的課題，亦是我國在建立資料治理時如何確保資料品質、交換義務與使用規則的參考方向。
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 ）」