全球四大晶片業者共同研發奈米蝕刻技術
世界四大電腦晶片業者決定與紐約州合作，在今後五年內出資 5.8億美元，研究發展下一代電腦微晶片製造技術。紐約州預定出資1.8億美元，美國IBM、超微半導體(AMD)、美光科技(Micron)與德國英飛凌預定各出五千萬美元的現金與設備，另2億美元由多家提供物料與設備的廠商提供。惟世界最大晶片廠商英特爾(Intel)並未參與此計畫，英特爾目前在x86微處理器市場中，占有銷售量的80%、銷售額的90%。
此國際奈米蝕刻事業（ International Venture for Nanolithography, INVENT）計畫的基地，預定設在奧伯尼紐約州立大學奈米科學與工程學院，預期共有500多位研究人員、工程師與其他人員，投入此計畫。
奈米科技是研究分子與原子級的科學，此一計畫研究重心是利用光線，蝕刻大約頭髮直徑十萬分之一大小的電路，讓參與公司及早取得與學習應用研究出來的蝕刻工具。由於近年半導體速度與複雜性快速提高，晶片業者製造更小、更快晶片的難度增加，研究發展成本飛躍上升，業界體認到必須合作，才能負擔。一具蝕刻工具成本可能高達 2500萬美元，蝕刻工具進步攸關晶片廠商繼續縮小晶片規模，使每個晶片具有更多運算與儲存能力。目前生產的最先進晶片運用90奈米科技，晶片廠商希望從2006或2007年起，生產65奈米晶片。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
陳怡玫
副主任兼規章法制組組長 編譯整理
英國醫學總會（General Medical Council, GMC）在2009年9月公佈了一份有關醫師保密義務的指南（Guidance for doctors - Confidentiality），該指南針對基因檢測資訊的部份指出，病患的基因資訊和一些其他的資訊，有時也會是和病患擁有共同基因或其它連結的其他人的資訊，因為，在病患身上所診斷出來的因有缺陷基因所造成的疾病，可能也就指出了和病患有血緣關係的親屬的發病可能性，或甚至是幾乎可以確定他們未來也會發病。此時，醫師要提醒病患應該立即通知也有可能有此有缺陷基因的親屬，以期能夠協助那些親屬接受預防治療或作更進一步的檢查，對潛在的健康問題有所準備。 然而，若是病患表示了反對的意思，例如病患是來自一個破碎的家庭，和親屬的關係並不良好，或是基於其它個人的理由，所以不願意告知親屬相關有缺陷基因的風險時，則指南提醒醫師應該要自行衡量身為醫師對於保護病患所需遵守的義務，以及協助保護他人免於嚴重傷害兩者之間孰輕孰重。此外，若經過醫師的判斷之後，決定要向那些親屬告知他們所可能面對的健康風險時，醫師必須要採行不會透露病患身份的方式為之。 當然此種基因檢測資訊的通知，引起了正反兩極的評價，反對者主張此舉將嚴重侵害病患隱私權，也可能損害了醫師與病患間資訊保密的原理原則。唯贊成者則指出，許多的基因疾病，如亨丁頓舞蹈症、囊狀纖維化(Cystic fibrosis)、血友病(Haemophilia)、及乳癌(Breast cancer)等，都有著極高的遺傳性及致死率，透過此一機制所能達到的早期警告的效果，或可使得帶有相同有缺陷基因的病患親屬，能夠對潛在的健康問題及早有所準備。且若該等親屬正要或未來要透過試管嬰兒取得下一代時，亦可在執行試管嬰兒的程序中進行篩檢，防止下一代的人生繼續遭受此種有缺陷基因所帶來的疾病。
多層次營銷公司即使向數千名人員發布屬於其營業秘密之培訓教材，仍能主張已採取合理保密措施2022年3月7日華盛頓西區地方法院針對原告多層次營銷（直銷）美容公司Tori Belle Cosmetics LLC（下稱原告）向數千名人員發布屬於營業秘密之培訓教材，能主張有採取合理保密措施做出結論。原告行銷Belle Cosmetics產品之方式是以銷售人員的個人 Facebook 帳號來販售化妝品和假睫毛產品，並將公司培訓教材上傳到由數千名成員組成的 Facebook 群組“Team Lash Out”中，且設定帳號公開權限維護其所提供之培訓教材、銷售人員及客戶之聯繫清單，故華盛頓西區地方法院仍認定其主張有理由。 被告（Belle Cosmetics的五名前網路銷售人員）雖主張銷售人員因持有Facebook個人帳號之所有權，認為與個人帳號有關之銷售人員及客戶的聯繫清單皆屬被告所有。並且，由於每個被告的 Facebook 朋友都可以看到他們的朋友清單，而主張聯繫清單不具秘密性。法院不採納被告之主張，認為原告已有設定權限限制Facebook 群組中的朋友僅可以看到其他朋友的姓名和頭像，涉及電話及地址等聯繫資訊則設定不公開，故銷售人員及客戶之聯繫清單仍具秘密性。 此外，被告亦主張原告將培訓教材上傳至「世界最大社交媒體網站Facebook」，並向數千名銷售人員公開，應判定該培訓教材已不具秘密性。法院則駁回指出Facebook之用戶可以設定權限，指定特定人加入群組中讀取培訓教材，故認為仍培訓教材具有秘密性。 本案最值得關注的是後續法院會以何種方式評估上傳至Facebook群組之培訓教材有採取合理保密措施，例如法院如何評估原告與銷售人員間的合約有約定針對教材內容具有保密義務、群組管理員如何驗證請求加入群組之用戶是該公司之網路銷售人員，或法院如何判定在營業秘密解密前Facebook 群組中有多少用戶不具備網絡銷售人員身分。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
加州通過氣候變遷計畫加州環保署下的加州空氣資源委員會（California Air Resource Board），在2008年12月通過了加州氣候變遷計畫（Climate Change Scoping Plan），目標是在2020年將州內的溫室氣體減量至1990年的水準，本計畫是依加州州長Schwarzenegger在2006年9月，所簽署的2006全球暖化解決法（the Global Warming Solutions Act of 2006）之要求而提出。加州是美國第一個如此正式訂立一個全面性的、法定的、且包含了每一個經濟層面的關於溫室氣體減量計畫的州。 氣候變遷計畫的原則是，找出最佳策略去減少約百分之三十的溫室氣體排放，同時在乾淨和永續的原則下發展加州經濟。計畫中的一個重點方案是碳總量管制與交易（Cap-and Trade），加州將和「西部氣候行動」聯盟（Western Climate Initiative）合作，此組織包括美國七個州及加拿大四個省份，共同承諾去管制它們的碳排放，並建立一個地方性碳交易市場。計畫中其它重要的方案還包括了，執行加州清淨汽車標準、增加州內乾淨和永續能源的使用、執行低碳燃油標準等。 加州空氣資源委員會主席Mary Nichols指出，本計畫是加州達成更安全與永續經濟的指南，它將會引導資本投資在增加能源效率和發展再生能源，使加州對石油的依賴降低，並給予加州居民數以千萬的工作機會。且身為第一個採取如此綠色行動的州，加州在吸引全球相關投資及發展綠色科技上將維持自己立於一個領導地位，取得並擴大全球綠色市場的需求。加州空氣資源委員會將開始擬定執行所有方案的細節，依法所有的方案必須於2012年前全部生效執行。
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。