據報載, 5 月 25 日 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。
「合成資料」(synthetic data)的出現,是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料,或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下,透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式,讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用,透過這個方法,資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下,使合成資料所訓練出來的分類模型(classifiers)不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中,最熱門的研究為運用「生成對抗網路」(Generative Adversarial Network, GAN)形成合成資料(亦有其他生成合成資料之方法),生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」(generator)與辨識網路(discriminator)對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果,使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料,也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室(Defense Science and Technology Laboratory, DSTL)於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告,此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司(BAE Systems)的應用智慧實驗室(Applied Intelligence Labs, AI Labs)執行「後勤科技調查」(Logistics Technology Investigations, LTI)計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一,探討在隱私考量下(privacy-preserving)「合成資料」當今技術發展情形,並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出,資料的種類多元且面向廣泛,包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等,針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同,也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估;報告指出,目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法,建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。
自動駕駛車輛之分級與責任所謂自動駕駛(autopilot),原來是指一個用來控制載具軌道而無需人工一直干預的系統,亦即無須人類持續干預,但人類仍須於關鍵時刻介入進行決定或作為,此時機器僅作為輔助。 而自動駕駛汽車或稱全自動駕駛,則只完全無須人類干預,由機器自動感應偵測,自動做成決策控制車輛行駛。故由人類的介入程度區別究竟是駕駛輔助或自動駕駛。美國國家公路交通安全管理局(NHTSA)於2016年已提出正式的分類系統,除手動駕駛(0級)外,區分弱駕駛輔助(1級)、部分自動駕駛(2級)、有條件全自動(3級)、高度/完全自動化(4級)不同程度的自動駕駛。其他國家如德國,在聯邦政府的「自動駕駛圓桌會議」也對自動駕駛有類似的四等級區分。 德國聯邦政府也在於2017年1月25日提出規範自動駕駛之法律草案,亦即道路交通法修正法(Änderung des Straßenverkehrsgesetzes),核心在於賦予電腦與人類駕駛者法律上同等地位。亦即,駕駛人的定義未來擴張延伸到「使用不同程度自動駕駛系統者」。根據草案將來在車輛行駛中,人類可以在特定時間與特定狀況下接管整個行駛。而最重要的修正:人類始終應該負使用電腦的最終責任。 故在行駛中駕駛人將會被輔助機器替代,更要求自駕系統應該具備“隨時可以由駕駛人接手操控或停俥”的功能。 分類中,駕駛人的角色只有到全自動駕駛實現時才退場,屆時才會發生無駕駛人只有乘客的狀況。 修法也重視自駕技術失敗並導致事故所生責任分擔的問題。對於責任的調查將採用如同飛航安全中之「黑盒子」的方式,該裝置會記錄行駛中的所有基本資料。這將有助於發生事故後澄清,查明究竟是技術上原因、製造商或駕駛員的過失,以確保駕駛人無法將責任全部推給自動化系統的故障。
德國通過電力市場發展法和能源轉型數位化法以因應下階段德國聯邦議會通過電力市場發展法(Gesetze zur Weiterentwicklung des Strommarktes)和能源轉型的數位化法(Gesetze zur zur Digitalisierung der Energiewende)。 本次新制定之電力市場法,是90年代後德國電力市場重大發展。目的在於調適電力市場,以配合當今德國快速成長的再生能源發電比例。為使電力供應繼續保持合理價格和電力供應可靠安全,在確認未來電力市場發展繼續朝向增加越來越多風力發電和太陽能發電之路線的同時,預先架構法制環境,為將來配合運用發電端的彈性、需求端彈性與電力儲存技術,確定電力市場發展方向和框架條件。在上述等規範之下,電力交易商有義務,亦即售電者應該設法建構自身電量儲備作為因應,在電網需要時饋入電網,為供電安全提供必要準備。另外在注重必要容量儲備上之投資外,亦強調電力批發市場上的自由定價原則,維持整體市場所需容量在均衡、平衡之穩定電力供應狀態。 另外,能源轉型數位化法則是使電力部門成為創新之有效制度工具。蓋其作為基礎建設,使新創業模式,例如藉由與消費者持有之再生能源發電設備之連結,發展出新商業獲利模式。修法核心內容係引入智慧量測系統,功能在於作為安全的通訊平台,使電力供應系統能夠配合能源轉型發揮最大功用。 最後,為配合巴黎協定後德國環境政策,在遏止溫室效應氣體的實施具體作為,電力市場法一部份重要內容在於暫時停止褐煤電力電廠發電運轉。配合電網安定的調度需求,僅在指定時間內,使其成為電力安全預備,並最終不再使用褐煤發電,以實現到2020年德國在電力部門的氣候目標。 德國完成電力市場法,結束由“綠皮書”和“白皮書”開始的進程,與鄰國經過廣泛的公眾諮詢和協調會議之後,最終選擇電力市場2.0與市場自由定價的機制,而反對所謂的容量市場。決定性的因素在於,如此一來政策所需花費的成本較另一選項來得低,且更容易使德國融入歐洲電力單一市場架構。依據本法新創建的容量儲備,將與電力市場中其他電力嚴格區分,專門作為應對突發事件額外的安全網。 在「區域合作聯合聲明」中,德國經濟與能源部長於2015年6月8日與11鄰國商討後決定,保證在電力短缺和高電價時,德國側將提供電力的自由定價和跨境交易,如此一來可用更低成本以生產電力,德國和周邊國家的內部單一市場在此看到了巨大的經濟優勢。 與歐洲各國相較,德國在電力供應安全議題上處於領先地位。再加上新的電力市場法,預計未來幾年電力市場能夠達到持續健全發展之目標。