美最高法院擬受理各州要求聯邦政府採訂定更為嚴格的環保標準以抑制全球暖化
美國最高法院最近決定將重新考量，聯邦政府是否應依照部分州和市政府及環保團體要求，制定新車廢氣物排放標準，以對抗全球暖化的問題。本案首開先例，成為美國高等法院針對政府的環保法令進行裁決。
包括美國加州、麻州和紐約州等州政府在告訴中指出，其認為根據聯邦的「空氣清淨法」， EPA 有責任針對排放二氧化碳和其他三種氣體的車輛和大型工廠進行管制；然而， EPA 則堅持「空氣清淨法案」中並沒有規範到全球氣候變化的情狀，也沒有將二氧化碳定義為污染源，故聯邦政府認為應由相關單位和業者自行制定控制標準。
在提交最高法院的文件中，美國聯邦政府稱這項官司只是一種「猜測」，目前根本不清楚全球暖化是否和新車廢氣排放有關，也沒有任何證據可以證實，使用可使燃料燃燒更完全的車輛，是否會對氣候變化有重要的影響。美國政府認為，解決全球暖化現象的議題，可能透過國際努力更有效果。
「群眾募資(crowdfunding)」過去原泛指一切提出資金需求計畫，向社會大眾招募資金的行為；目前則指資金需求者透過群眾募資網路平台提出資金需求，由平台代為籌資後再將資金轉交與資金需求者之活動。 群眾募資可紓解創業家有創意無資金無擔保品的資金困境，因此主要運用於難以透過傳統金融管道取得資金之產業，例如文化創意產業。然而除了商品生產或短期計劃的募資，廣義的群眾募資運用尚包含永續的事業資本募集以及週轉資金募集。目前各種群眾募資模式可分為捐贈模式、股權模式及債權模式： 1、捐贈模式：群眾捐錢贊助某個特定方案，但不期待因個人的捐助而獲得任何金錢上的回報。但通常會獲得提案者承諾提供之實物或者是體驗服務作為回饋。 2、資本模式(或稱股權模式)：群眾透過網路平台將金錢投入某個專案，未來可以獲得因該專案所成立之公司的股票，或者是獲得盈餘或收益的分配。 3、債權模式：群眾透過網路平台將金錢借給某個專案或某人某公司，承諾未來會償還所借之金額及利息。
美國加州法院認定Broadcom控訴Netflix侵權之US 8365183專利不具適格性2022年4月美國加州法院於Broadcom控訴Netflix專利侵權一案中，就Broadcom的第US 8365183號美國專利（下稱183專利）做出無效的判決。 於2020年3月，Broadcom就Netflix對消費者提供的影音服務提起訴訟，認為Netflix影音內容傳輸方式使用到Broadcom的多件專利技術，此次的183專利，主要是用來在多個電腦/伺服器設備中進行處理工作的分配，依Broadcom的主張，該技術應用於影音機上盒這類產品時，可有效的提升影音媒體的效率。這類專利與演算法有關，對於專利本質是否為抽象概念，需要通過美國最高法院就Alice案對於抽象概念的兩階段測試法，先檢驗請求項是否指向抽象概念，再檢驗請求項是否因其中元件（包含電腦/軟體）的配置，改變其性質而成為適格的專利標的。 加州法院法官James Donato認為，就183專利所主張之請求項內容，主要是在於多個伺服器間進行工作分配，此種行為與辦公室裡進行工作分配並沒有不同，且日常生活中也充滿類似情況，如服務生依照顧客需求進行位置安排，就此Broadcom雖提出該專利方法可提高伺服器效率的論點，但法官認為該專利只是列出傳統電腦技術中會執行的步驟順序，未因該專利所揭露的方法促進電腦的功能，而不足以使抽象概念的性質轉化，因此就該專利做出無效的判決。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」
義大利發布最新全國性AI法案，預計設立醫療AI用平臺，並強化權利保護與病患福利壹、義大利最新AI法案簡介 義大利於2025年9月17日通過《人工智慧規範與政府授權》立法法案（Disposizioni e delega al Governo in materia di intelligenza artificiale，下稱1146‑B法案），為該國首次針對AI全面立法，亦為歐盟成員國內AI專法先驅。義大利將歐盟《人工智慧法》（AI Act，下稱AIA）框架轉化為國內法，並設立獨立窗口與歐盟對接。為確保落地效率並兼顧國家安全與資料治理，本法採「雙主管機關制」，由隸屬於總理府（Presidenza del Consiglio dei Ministri）之數位局（Agenzia per l’Italia Digitale，AgID）及國家網路安全局（Agenzia per la Cybersicurezza Nazionale，ACN）共同執行。AgID 負責AI技術標準、互通性與公共行政實務執行；ACN則負責資安韌性、事故通報與高風險AI安全性。 目前該法案已由參議院（Senato della Repubblica）審議並表決通過，2025年9月25日已載於義大利《官方公報》（Gazzetta Ufficiale），再經過15天緩衝期後，預計於2025年10月10日正式生效。然截至2025年10月27日為止，未有官方宣布該法案正式生效之證明，故法案是否依該版本內容正式施行仍待確認。其中醫療為AIA顯示之高風險領域之一，亦涉及資料隱私與病患權益等敏感法益，可謂本法落地機制中具代表性之政策面向，故本文特以醫療AI應用為分析重點。 貳、設立醫療AI應用平臺，輔助專業醫護及強化醫療服務取得 1146‑B法案第10條規定，將由義大利衛生服務局（Agenzia nazionale per i servizi sanitari regionali，AGENAS）主導設立該國家醫療AI應用平臺。該平臺定位為全國級資料治理與AI導入審查機制工具，主要功能為對醫療專業人員提供照護病患與臨床實踐時無法律約束力之建議，並對病患提供接觸社區醫療中心AI服務之管道與機會。該平臺僅得依「資料最小化原則」（dati strettamente necessary）蒐集以上醫療服務所需之必要資料，經向衛生部（Ministero della salute）、資料保護局（Garante per la protezione dei dati personali）及CAN徵詢意見後，由 AGENAS 負責資料處理，並經地方常設協調會議同意後，得以公告方式制定符合歐盟《一般資料法規》（General Data Protection Regulation，GDPR）之風險控管與敏感健康資料處理細則。 在確保資料安全合規後，法案強調對醫療保健之服務可及性（accesso ai servizi）進行改善，病人能透過此平臺更便利地接觸到社區醫療中心所提供之各類AI健康醫療服務，如診斷輔助、數位健康檔案調閱等，亦符合AIA強調AI發展應確保社會公益等權利之宗旨。 參、醫療用AI之限制與目標 法案第7條第5項規定AI僅能作為醫療決策輔助工具提供無拘束力之建議，重申前述醫療平臺相關規定；AI亦不得根據歧視性標準選擇或限制病人獲取醫療服務。病人享有「知情權」（diritto di essere informato），即有權知悉診療過程中是否使用有使用AI、使用方式（如僅為輔助）及其限制。針對健康資料之隱私處理方面，如病歷、基因資料、診斷紀錄等，要求醫用AI系統須持續監測、定期驗證與更新，以降低錯誤風險，維護病人健康安全，亦明文強調醫療AI之使用應以改善身心障礙者生活為目標。 四、總結 1146-B法案在醫療 AI 治理上，透過雙主管機關制平衡歐盟對接、技術發展與風險控管，符合AIA要求並避免權責衝突。建立由 AGENAS 主導的醫療 AI 應用平臺，在相關部門意見下運作，確保資料處理與服務推動合規與安全。病人權利方面，強調知情權、健康資料隱私與地方醫療AI普及，符合資料最小化與 GDPR 規範，展現義大利在醫療 AI 上兼顧創新、透明與權益保障之立場，往後應持續關注AGENAS釋出之關於該平臺使用之相關細則。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
金融穩定委員會報告指出金融領域採用AI之模型、資料品質與治理風險.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告，探討人工智慧（Artificial Intelligence, AI）在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響，分析相關風險並提出建議。 報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處，但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性（Vulnerability），進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括：「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」，以及「模型風險、資料品質和治理」。 在模型風險、資料品質與治理中，廣泛應用AI可能導致模型風險上升，因某些模型難以驗證、監控及修正，且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外，在大型語言模型（Large Language Model, LLM），大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性，使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型（Pre-trained Model）中，金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉，進一步增加管理難度。 若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源，模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰，包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。 報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測，評估現行金融政策框架是否充分，並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形，並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外，主管機關可考慮利用監督科技（SupTech）及監管科技（RegTech）等AI驅動工具強化監管效能，以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。