國內藥廠發起外銷策略聯盟
經濟部工業局將協助國內製藥業成立「藥廠外銷策略聯盟」，集合藥界力量共同打開外銷市場，希望至少推動十幾個學名藥外銷，而明年外銷產值可達 20 億元，每年成長 20 ％，五年後外銷產值可到 100 億元；主要鎖定美、日、歐為主的 PIC/S （國際藥品稽查協合會）市場，由熟悉市場的專家來協助製藥界一起拓展海外市場，目前已有近十家業者有意加入此聯盟。
由於過去國內藥廠都主攻健保市場，不過未來成長有限，國內藥廠必須積極拓展海外市場，才可以保持競爭力。今年 4 月，日本實施新藥事法後，採取產銷分離，國內製藥業者有機會爭取到代工的機會，工業局將協助國內業者爭取日本代工注射劑、口服液等機會，以及在台採購原料藥和其他藥劑。以歐盟為主的 PIC/S 市場，近年會員增多，美國 FDA 也有意加入，國內藥廠如能爭取成為會員，可以降低藥廠重複檢驗的成本，有利拓銷海外市場。
國內藥廠拓銷海外市場已漸有成績，如優良藥廠和永光化學合作避孕藥 GyMiso ，與歐洲 HRA 藥廠合作進軍歐盟市場，並順利通過 PIC/S 查核，取得產品製造許可。生達製藥和永信製藥都在美國設廠，努力耕耘美國市場十年後，已開始賺錢，不過仍希望和國內業者合作。南光則已有和日本代工非 PVC 材質注射劑的經驗。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
為了使歐洲的著作權法規更符合數位時代及單一市場所需，歐盟執委會（European Commission）於2016年9月所提出的「數位單一市場著作權指令」（The Directive on Copyright in the Digital Single Market）提案，於今年2月13日由歐洲議會（European Parliament）與歐盟理事會（Council of the EU）、歐盟執委會達成最終協議，歐洲議會與歐盟理事會並分別於3月26日及4月15日通過提案，歐盟理事會於4月17日簽署正式指令。新指令的重點內容包含： 文字與資料探勘（Text and data mining）：第3條規定，研究組織為了科學研究而需對文字與資料探勘時，得例外對著作進行重製、擷取（extraction）。 強化著作人和表演者在數位環境中的地位：第14條規定，當著作人和表演者將著作權讓與或授權給出版商後，出版商必須定期向著作人和表演者告知這些著作的利用情形。另外，第15條規定，如果著作人和表演者覺得先前約定的報酬太低時，可以要求與出版商重新磋商更公平且適當的報酬。 賦予新聞內容重製權及向公眾傳播權：規定於第11條，使用新聞的內容（尤其網路新聞）時，須向新聞出版者取得重製權及向公眾傳播權的授權。另外，本次通過的正式指令，已無之前提案中具有爭議的「須得到新聞出版者同意才能使用新聞頁面超連結」條文內容，而無先前的超連結稅（Link Tax）爭議。 網路服務提供者義務：第13條規定，網路服務提供者如Instagram、YouTube等，有義務透過有效的機制，迅速刪除未經著作權人授權許可的內容，並防止這些未經授權的內容重新上架，以保護著作權人的利益。 不過，從歐盟執委會提案之後，第13條就引起了德國民眾的強烈反彈，從今年2月最後一個禮拜開始，德國各大城市展開了一連串名為「反對歐盟著作權改革法案」（gegen EU-Urheberrechtsreform）的抗議活動，包含線上連署及上街遊行，並已擴散至其他歐盟會員國。抗議訴求認為，使用所謂的「上傳過濾器」（Upload-Filter）會對網路的言論自由和多樣性產生巨大影響，由於在實際操作上，網路服務提供者只會依據著作權人所提供的著作授權清單，利用上傳過濾器自動過濾未得到授權的內容，因此經合法使用其他著作後所創作的新著作（例如文章內含有合法引用的內容），可能會成為被過濾、刪除的對象，因為上傳過濾器可能無法判別法定例外的合法使用。所以上傳過濾器被認為是有爭議的審查手段。 雖屢有爭議，但本次通過數位單一市場著作權指令，使歐盟的著作權法規更能適應當今數位世界，在音樂串流服務、影音點播平台、新聞彙整平台、以及各種社群平台已成為人們接觸著作和新聞的主要門戶時，加強網路使用者享有的自由和權利，創作者也將獲得更好的保護和報酬，以創造更繁榮的網路經濟。
淺談美國行動健康服務應用程式之管理規範 美國CAFC透過Abbvie, Inc. v. Kennedy Inst.案確認顯而易見重複專利制度 美國國家標準與技術研究院公布人工智慧風險管理框架（AI RMF 1.0）美國國家標準與技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）於2023年1月26日公布「人工智慧風險管理框架1.0」（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF 1.0），該自願性框架提供相關資源，以協助組織與個人管理人工智慧風險，並促進可信賴的人工智慧（Trustworthy AI）之設計、開發與使用。NIST曾於2021年7月29日提出「人工智慧風險管理框架」草案進行公眾徵詢，獲得業界之建議包含框架應有明確之衡量方法以及數值指標、人工智慧系統設計時應先思考整體系統之假設於真實世界中運作時，是否會產生公平性或誤差的問題等。本框架將隨著各界使用後的意見回饋持續更新，期待各產業發展出適合自己的使用方式。 本框架首先說明人工智慧技術的風險與其他科技的差異，定義人工智慧與可信賴的人工智慧，並指出設計該自願性框架的目的。再來，其分析人工智慧風險管理的困難，並用人工智慧的生命週期定義出風險管理相關人員（AI actors）。本框架提供七種評估人工智慧系統之信賴度的特徵，包含有效且可靠（valid and reliable）：有客觀證據證明人工智慧系統的有效性與系統穩定度；安全性（safe）：包含生命、健康、財產、環境安全，且應依照安全風險種類決定管理上的優先次序；資安與韌性（secure and resilient）；可歸責與資訊透明度（accountable and transparent）；可解釋性與可詮譯性（explainable and interpretable）；隱私保護（privacy-enhanced）；公平性—有害偏見管理（fair – with harmful bias managed）。 本框架亦提出人工智慧風險管理框架核心（AI RMF Core）概念，包含四項主要功能：治理、映射（mapping）、量測與管理。其中，治理功能為一切的基礎，負責孕育風險管理文化。各項功能皆有具體項目與子項目，並對應特定行動和結果產出。NIST同時公布「人工智慧風險管理框架教戰手冊」（AI RMF Playbook），提供實際做法之建議，並鼓勵業界分享其具體成果供他人參考。