為求能妥善管理現暨有之歐洲專利與健全歐洲共同體專利制度,歐盟執委會(Commission)正致力於尋求各成員國同意,欲滙集境內能量,來建、整出一套「單一化」專利訴訟制度(Unified Patent Litigation System;簡稱UPLS),以解決境內智財爭議與相關衍生問題,來達到『鼓勵私人發明』及『刺激歐洲境內中小型企業 (Small & Medium Enterprises;簡稱SMEs)持續成長』等目標」。 目前,就已取得歐洲專利局(European Patent Office)所核發專利之專利權人而言,其雖可逐一於歐盟各成員國家中,利用該國專利訴訟程序來保障其自身之發明;然,由於利用不同成員國家之司法系統興訟,甚可能因各類商業習慣或其他種種因素,而致生不同之審判結果;因此,於現行歐洲專利訴訟制度下,除時間與成本外,業者亦須面對司法裁判上之高度不確定性風險。一位負責國際市場暨服務事務官員Charlie McCreevy指出:「已有許多業者表示,歐洲現行之專利訴訟制度,實相當地複雜且繁瑣;且於訴訟進行過程中,除須繳納許多費用外;至取得判決前,其所耗費之時間,亦相當冗長」。 有鑑於此,執委會正擬儘快協調各會員國並統整出一套單一化之專利訴訟制度,以提升訴訟結果之可預見性(Predictability)並減輕訴訟成本。大體而言,該項UPLS制度,應可為歐洲專利權人帶來如後數項利益:(1)提升專利訴訟結果之法律上確定性、(2)減輕訴訟成本與(3)促進專利訴訟制度之商業性近用等;而一位執委會官員補充:「事實上,建置單一化專利法院與訴訟系統,其目的,無非是欲借強化解決智財爭議機制之方法,來達到『鼓勵私人發明』及『刺激歐洲境內中小型企業持續成長』等目標」。 最後,根據一份由德國慕尼黑大學學者Dietmar Harhoff所提出之分析報告顯示,倘若能透過該項措施來避免「重複專利侵害訴訟」或「訴訟撤回」等問題,估計每年將可為業者省下高達1億4千8百萬至2億8千9百萬歐元之專利訴訟費用。
網路賭博是否應加以規範?-以美國「違法網路賭博執行法案」為借鏡 加拿大隱私主管機關發布個人資料保存與處理指引文件在世界各國,無論是公務機關或非公務機關,均無可避免地大量蒐集個人資料,這些資料包括一般民眾、雇員、顧客或潛在客戶等。對此,加拿大隱私委員會辦公室(Office of the Privacy Commissioner of Canada,簡稱OPC)發布關於「個人資料保存與處理指引文件:原則與良好實作」(Personal Information Retention and Disposal:Principles and Best Practices),以協助聯邦機構與私人機構對組織內部保有之個人資料,做好妥善保存與處理。 OPC建議組織應在內部制定相關管理政策與程序,並於指引文件中提出11項參考要點,其中包括1.是否定期審查蒐集個人資料與保有目的之關連與妥適性?多久審查一次;2.對於保有之個人資料及保存目的是否進行清查與盤點?多久確認一次?3.個人資料儲存的形式與地點為何?是否有備份?4.法律是否有規定最低保存期限?5.組織如何處理個人資料與相關備份檔案?6.對於儲存個人資料之裝置或設備,是否採行適當地安全維護措施?7.個人資料保管與處理相關政策的核決人為誰?8.對於利用資料生命週期追蹤資料,是否存在適當管制程序?9.內部員工是否了解並熟悉組織關於個人資料保存與處理之政策規定?;是否有制定文件銷毀之安全措施?10.資料等候處理期間是否受到安全妥善之保管?11.對於使用資料之第三方,是否有透過合約或其他機制進行有效監督管控措施?是否制定定期查核機制?等,期以協助組織掌握政策與程序制定要領。
世界衛生組織公布「人工智慧於健康領域之倫理與治理」指引世界衛生組織(World Health Organization, WHO)於2021年6月底公布「人工智慧於健康領域之倫理與治理」(Ethics and governance of artificial intelligence for health)指引。目前人工智慧於在改善診斷、治療、健康研究、藥物開發及公共衛生等健康領域皆有廣泛之應用與前景,而該指引首先指出人工智慧應用於健康領域中最相關之法律與政策外,並強調相關應用皆須以「倫理」及「人權」作為相關技術設計、部署與使用之核心,最後則提出人工智慧應用於健康領域之六大關鍵原則: 一、保護人類自主性(autonomy):本指引認為人類仍應該掌有關於醫療保健系統之所有決定權,而人工智慧只是輔助功能,無論是醫療服務提供者或患者皆應在知情之狀態下作決定或同意。 二、促進人類福祉、安全與公共利益:人工智慧不應該傷害人類,因此須滿足相關之事前監管要求,同時確保其安全性、準確性及有效性,且其不會對患者或特定群體造成不利影響。 三、確保透明度、可解釋性與可理解性(intelligibility):開發人員、用戶及監管機構應可理解人工智慧所作出之決定,故須透過記錄與資訊揭露提高其透明度。 四、確立責任歸屬(responsibility)與問責制(accountability):人工智慧在醫學中所涉及之內部責任歸屬相當複雜,關於製造商、臨床醫師及病患間相關之問責機制之設計將會成為各國之挑戰,故須存在有效之機制來確保問責,也應避免責任分散之問題產生。 五、確保包容性(inclusiveness)與衡平性(equity):應鼓勵應用於健康領域之人工智慧能被廣泛且適當地使用,無論年齡、性別、收入及其他特徵而有差別待遇,且應避免偏見之產生。 六、促進具適應性(responsive)及可持續性之人工智慧:人工智慧應符合設計者、開發者及用戶之需求與期待,且能充分具適應性之回應且符合使用環境中之要求。