台美貿易談判 藥廠權益是焦點

  據報載, 5 25 起在我國舉行兩天之台灣與美國貿易投資架構協定( TIFA )會談,藥廠權益乃雙方談判焦點,美方這次來台所提出之談判項目中,對台灣藥廠衝擊較大的是資料專屬權( Data Exclusivity ),及專利連結( Pattern Linkage )兩項,本土製藥業擔心,政府若妥協將可能造成台灣藥廠及研究單位新台幣上百億元的損失。


  儘管去年初立法院已經三讀通過藥事法 40 條之 2 的「資料專屬權保護」條文,但預料美方這次將要求政府重新修法,以保障外商藥廠的權益。此外,專利連結( patent linkage )也是衛生署嚴陣以待的項目,外商訴求此一機制之目的,係希望透過專利資訊之揭露,使任何申請上市許可之學名藥品,均係在專利到期後或未侵害專利之前提下,使得上市。


  專利連結制度首見於美國,美國食品藥物管理局 (FDA) 對藥品有所謂之「橘皮書」,要求公布各藥品的專利內容及安全性與療效資訊,並以此作為日後學名藥賞上市或與原開發藥廠發生專利侵權爭訟時之參考。業界認為,如果台灣也比照美國 FDA 專利連結的規定,可能導致外商藥廠得以輕易對台灣藥廠展開侵權訴訟官司,衝擊我國製藥產業。

相關連結
※ 台美貿易談判 藥廠權益是焦點, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=441&no=57&tp=1 (最後瀏覽日:2026/09/06)
引註此篇文章
你可能還會想看
中研院開發「奈米質譜檢測技術」1小時知道是否罹癌

  「蛋白質體學」是醫學研究的新領域,透過對「蛋白質變異」的研究來瞭解疾病的機制,現在已經可以成功診斷出許多疾病。不過,因為血液中跟疾病有關的「標記蛋白質」,含量往往很低;傳統「酵素免疫法」( ELISA )的檢測流程總得進行個大半天,往往造成時間的浪費。   中央研究院發表獨步全球的「磁性奈米粒子」質譜驗血技術,只要使用小學生使用的磁鐵,就可以迅速「大海撈針」,從血液中吸出和SARS、癌症、中風等病症相關的標記蛋白質,可以在一小時內診斷病情。這項研究成果正在申請國內外專利,臨床實驗、認證後,民眾未來只要多花幾百塊錢,就能夠享受這項最新的奈米科技。不管胃癌、乳癌或大腸癌,只要 ELISA 能夠檢測的項目,這套技術都可以更有效率地完成。不過因為「質譜儀」價格昂貴,臨床運用又需相關認證,普及化可能還得再等一段時間。

強化AI安全防線:八國連署AI與機器學習供應鏈風險管理指南

日本國家網路安全辦公室(国家サイバー統括室)於2026年3月5日,代表日本連署了「AI、機器學習供應鏈風險與緩和措施」(Artificial intelligence and machine learning Supply chain risks and mitigations)之國際文書(下稱本文書),並公布本文書內容。本文書是由隸屬於澳洲訊號局(Australian Signals Directorate,簡稱ASD)之澳洲網路安全中心(Australian Cyber Security Centre,簡稱ACSC)主導訂定,主要針對有導入或開發 AI、機器學習系統與元件等需求的組織,揭示其可能存在供應鏈風險與提升整體網路安全之重要性,並就AI開發或採購階段,組織應留意相關風險與可採行之緩和措施。有關連署國家,除了日本與澳洲以外,也包括加拿大、紐西蘭、韓國、新加坡、英國與美國等共八個國家皆已完成連署。 本文書內容強調組織於管理 AI、機器學習等風險時,應將 AI 供應鏈視為整體網路安全戰略的一環,同時評估產品或服務之整體生命週期風險,不應著重於單一技術,而是組織需要掌握整體供應鏈的全貌,包括特定關係事業者、活用AIBOM(AI物料清單,主要用來記錄AI模型相關資產與資訊,提供快速定位與管控AI問題模型功能)或SBOM(軟體物料清單,主要記錄軟體相依元件,用於漏洞管理與供應鏈透明度)、意識到是否已針對AI、機器學習系統可能帶來的風險,進行漏洞管理,以及針對AI、機器學習系統所導致之網路安全事件建立應處機制等。 本文書將AI、機器學習供應鏈風險大致區分為五類:AI 數據、機器學習模型、AI 軟體、AI 基礎設施(含硬體),以及第三方服務,本文書指出AI、機器學習應用於供應鏈時可能產生之風險,其中包括數據品質不良、資料受竄改、模型遭植入惡意程式碼、軟體元件複雜導致難以保證其安全、硬體與韌體擴大攻擊面,以及導入第三方服務致使供應鏈產生弱點等。 此外,本文書也針對各類風險提出可行的因應方法,例如: 1.數據面:需做標準化搜集、外部資料檢疫、資料前處理與完整性驗證。​ 2.模型面:需從可信來源取得透明模型,實施性能驗證與惡意程式偵測。​ 3.軟體面:需做完整性驗證、元件審核,並透過 SBOM 掌握已知弱點。 4.硬體面:需確認設備無惡意內容,並在網路中適當分區。 5.第三方服務面:需持續評估與監控供應商的資安實務與脆弱性管理。 總結來說,日本已意識到國家網路安全治理下,針對AI、機器學習的安全,不單是模型安全,而是涉及整體性供應鏈安全。日本藉由與他國連署國際文書,不僅強化國際合作,同時建立供應鏈網路安全共識,因應AI對於國家供應鏈之網路安全挑戰,從資料、模型、軟體、硬體到第三方服務等視角提出具體因應方法,作為全面提升國家整體網路安全環境之參考指引。日本透過強化與他國合作,提升國家網路安全治理之作法,值得我國未來借鏡參考。

歐盟「開放網路規則」實施指引

  歐盟會員國電子通訊傳播監理機關組織(Body of European Regulators for Electronic Communications, BEREC)於2016年8月公布「歐盟會員國網路中立規則監理機關執行指引」(BEREC Guidelines on the Implementation by National Regulators of European Net Neutrality Rules)。本執行指引係依歐盟於2015年11月通過之「有關開放網路近用並修正全球服務與使用者有關電子通訊網絡與服務之第2002/22/EC號指令以及於歐盟境內於公用行動通訊網絡進行漫遊之第531/2012號規則」的第2015/2120號規則(下稱「開放網路」規則)第5條第(3)項所訂定,用以作為歐盟各會員國相關監理機關於實施「開放網路」規則時之參考依據。   以網路中立性所蘊涵之不歧視原則為例,「開放網路」規則第3條第3項第一段規定,「網際網路近用服務提供者於提供相關服務時,對所有流量應平等對待(treat all traffic equally),而無歧視、限制、或干擾,且亦不論係對於發送方與接收方、所近用或散布之內容、所使用或提供之應用或服務、或所利用之終端設備」。對此,執行指引明確表示,不歧視原則是網際網路服務提供者在提供網路近用服務時之義務,且對於本項之違反,亦將同時構成對於終端使用者受「開放網路」規則第3條第1項所保障權利之侵害。不過執行指引也強調,各會員國相關監理機關應該注意到,所謂的「平等對待」不必然意味著所有終端使用者都將體驗相同的網路效能或服務品質。

歐巴馬宣布將立法保護學生數位隱私權

  美國總統歐巴馬日前表示其將訂立「學生數位隱私法」(The Student Digital Privacy Act)以確保因教育目的而被蒐集之學生個人資料將不會被用於無關之用途。換言之,該法將禁止,例如,利用所蒐集資料對學生進行精準行銷的行為,但仍會許可蒐集者利用所蒐集資料改善其所提供之軟硬體教育設備或用以幫助學生之學習品質。   針對學生之隱私保護,目前於聯邦層級至少已有家庭教育權利與隱私法(Family Educational Rights and Privacy Act,FERPA),該法及其授權法令雖賦予學生及其家長對學校所保有之教育紀錄(educational record)之蒐集、使用有知情同意權及其他如修正教育紀錄之權利。但FERPA也列了相當多的例外情形,例如,醫療資料、受雇紀錄等均不在教育紀錄之列;此外,學校亦可不經同意即公布學生的姓名、電子郵件、出生地、主修、預計畢業日期等資料。   學生數位隱私法未來如能獲國會通過成為法律,該法與FERPA的異同,及其內容與施行實務是否確有助於學生隱私之改善,仍有待觀察。

TOP