情理法難兼顧，人工生殖法再掀波瀾
在正式同意人工受孕之前，如果有醫師私下協助進行，衛生署將得以「其醫療行為違反醫學倫理」為由﹙醫師法第二十五條﹚，依同法二十五條之一予以懲戒。至於衛生署長侯勝茂先前表示，要檢討人工生殖法草案之具體內容，放寬「不孕夫妻而且雙方健在」的限制，吳浚明則坦承，此項指示的難度很高，因為目前連草案都還在等待立法院審查，如果等草案過了再行修正，退案修正一來一往間，將耗費相當時日，更何況死後取精可否進行人工生殖之情形更屬複雜，預期難在短期之間獲得定論。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
為了便利經常透過網際網路與政府打交道的民眾，芬蘭人口登記中心 (The Finnish Population Register Centre) 推出了一項創新的方式，也就是利用行動電話提供網路服務的安全憑證。而 Elisa 是首家與芬蘭人口登記中心合作並提供行動電話使用者身分認證這項服務的電話公司。 由芬蘭第二大行動電話網路公司 Elisa 所推出的第一批載有行動簽章 (mobile signature) 所需之安全憑證的行動電話 SIM 卡正式問世，此種 SIM 卡是以國際高科技集團捷德公司 (Giesecke & Devrient, G&D) 的 UniverSIM 產品為基礎所研發，卡片上載有一張類似我國自然人憑證的公民憑證 (citizen certificate) ，具有簽章功能與加密機制。此種技術屬於行動安全建置 (mobile security architecture) －也就是公開金鑰基礎建設 (PKI) －的一部份，能夠確保身分辨識所需具備的安全性與獨特性。 想要利用這項透過行動電話之數位簽章享受政府服務的民眾 可以在當地警察局登記， 預計在 ２００５ 年底前，芬蘭的 OKO 銀行、社會保險機構、稅務機關以及勞工局等都會利用這個新的行動公民憑證 (mobile citizen certificate) 來提供服務，這將會使芬蘭人民擁有一個全國性數位服務的電子身分證。此舉也使得芬蘭在行動通訊與電子化政府領域的領先地位更形穩固。
資訊揭露立場分歧：著作權集體管理團體條例修正草案著作權集體管理團體條例（集管條例）自2010年2月10日公布施行以來，終於今年（2019）5月中旬展開修法公聽會，智慧局提出三大項修法目的：「一、強化專責機關監督輔導；二、提升集管團體公信力與透明度；三、健全著作權授權市場環境。」依此分別提出修正條文。 其中，關於集管團體的財務治理透明化的規定，智慧局參考歐盟指令與德國集管條例，增訂集管團體之資產負債表、收支決算表、現金流量表等財務報表之揭露的法律義務（修正第21條第1項），且「應上網供公眾查閱」（增訂第22條第2項），係為建立集管團體公信力並強化良善治理與健全體質。 在場集管團體持不同意見，認集管團體僅係對身為會員的權利人以及利用人負責，且每年均已被主管機關與會員檢視相關報表，似無公開上網讓不特定大眾開放查閱之理。利用人則提出「重複管理」是須要被解決的議題，以授權移轉的實務問題舉例，故希望未來修新法有即時性的權利與管理的資訊揭露。權利人則反應授權金分配不透明，建議以資訊化的方式讓報酬分配機制透明化，並可應用區塊鍊技術達成之。
世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件，期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧世界衛生組織（World Health Organization, WHO）於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」（Regulatory considerations on artificial intelligence for health）文件，旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧，發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素： （1）文件化與透明度（Documentation and transparency） 開發者應預先規範（pre-specifying）以及明確記錄人工智慧系統（以下簡稱AI系統）之預期醫療目的與開發過程，如AI系統所欲解決之問題，以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項，並建議以基於風險之方法（Risk-based approach），根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 （2）風險管理與AI系統開發生命週期方法（Risk management and AI systems development lifecycle approaches） 開發者應在AI系統生命之所有階段，考慮整體產品生命週期方法（total product lifecycle approach），包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外，須考慮採用風險管理方法（risk management approach）來解決與AI系統相關之風險，如網路安全威脅與漏洞（vulnerabilities）、擬合不足（underfitting）、演算法偏差等。 （3）預期用途、分析及臨床確效（Intended use, and analytical and clinical validation） 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄，將用於建構AI系統之訓練資料集組成（training dataset composition）之詳細資訊（包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等）提供給使用者。此外，可考慮透過一獨立資料集（independent dataset）之外部分析確效（external analytical validation），展示訓練與測試資料以外之效能，並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後，於AI系統之上市後監督與市場監督階段，可考慮進行一段期間密集之部署後監督（post-deployment monitoring）。 （4）資料品質（Data quality） 開發者應確認可用資料（available data）之品質，是否已足以支援AI系統之開發，且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估（pre-release evaluations），以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題，且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險，並繼續努力創建資料生態系統，以促進優質資料來源之共享。 （5）隱私與資料保護（Privacy and data protection） 開發者於AI系統之設計與部署過程中，應考慮隱私與資料保護問題，並留意不同法規之適用範圍及差異，且於開發過程之早期，開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規，並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 （6）參與及協作（Engagement and collaboration） 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間，需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台，以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作；為加速人工智慧領域實務作法之進化，透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。
美國專利商標局結束專利申請審查後試行程序美國專利商標局(United States Patent and Trademark Office, USPTO)於2017年1月12日宣布其不再依其審查後試行程序(Post-Prosecution Pilot Program, P3 Program)受理新的案件。該程序係用以使發明人在專利申請程序受到駁回以後得提出更多回饋意見，以期減少上訴至專利審判暨上訴委員會(Patent Trial and Appeal Board, PTAB)之數量。 該程序係在2016年7月11日公布施行，在該程序中，申請人在最終駁回做成後兩個月內得請求召開聽證；申請人得對審查員進行20分鐘內之口頭簡報。簡報進行完畢以後，申請人即被排除於會議之外，審查委員之裁決將會以書面之形式通知申請人。 在P3程序創設以前，專利申請被駁回的發明人得採取上訴前先期審查會議試行計畫(Pre-Appeal Brief Conference Pilot Program)或是最終審議後試行程序2.0(After Final Consideration Pilot 2.0, AFCP2.0)的方式提出明顯錯誤的爭執或是申請內容的修改，但這兩種申訴方式並無法讓申請人取得直接向專利審查員進行簡報的機會。 在2016年7月11日公布本項試行程序時，USPTO即宣布本項計畫試行時間直到2017年1月12日，或是USPTO受理1600位合格申請為止，在本計畫按照預定時程結束後，USPTO表示將會依公眾回饋意見以及試行程序的結果來決定未來是否會施行類似於本計畫之措施。