英國在今年10月1日正式實施新的消費者保護法,除了明確規定30天內可以退還瑕疵商品外(舊法並無規定明確的期間),最主要重要變革在於納入數位內容商品消費的相關條款,以促進目前蓬勃發展的數位內容產業。 依照新法的規定,所謂的數位內容係指以數位形式(in digital form)所產製或提供之資料,據此包括了任何可以下載的商品以及串流服務,例如app、音樂、電影、遊戲以及電子書。其中關於消費者之保障如下: 一、在一定要件下有權利要求企業經營者修復或替換有瑕疵之數位內容商品; 二、若數位內容商品之瑕疵無法回復時,得要求企業經營者退還百分之百所支付的款項; 三、除此之外,若是數位內容商品因故而造成消費者的載具損害時,例如因所販售的軟體帶有電腦病毒而使消費者電腦中毒,企業經營者應負損害賠償責任。 根據英國娛樂產業公會(Entertainment Retailers Association),英國在去年(2014)有關數位內容商品(音樂、影片、遊戲)的消費額達到28億英鎊(約897億新台幣),英國舊消費者保護法並未針對數位內容商品有明確的規範,尤以近年數位內容商品的糾紛不斷(尤以遊戲為大宗),此次修法無疑是對常在網路購買數位商品的消費者一大保障。
日本內閣所屬智慧財產戰略本部公布〈智慧財產推進計畫2021〉日本於2021年7月13日公布〈智慧財產推進計畫2021〉。〈智慧財產推進計畫〉為智慧財產戰略本部自2003年開始,每年持續修訂至今的行動計畫。今年最新公布的〈智慧財產推進計畫2021〉,指出日本企業在智財.無形資產的投資活動相較於其他國家有嚴重停滯之現狀,並提出今後智財戰略的7項重點施政: 促進智財、無形資產的投資及運用:藉由企業揭露自身的經營戰略,吸引投資者關注智財並投資,藉此建立智財交易環境。 推動「運用標準戰略」:數位化使產業結構改變,從傳統金字塔型價值鏈轉為以功能連結的階層模式;此轉變讓標準戰略成為建立市場競爭優勢不可或缺的手段。 建立促進數據活用的環境:例如制定跨領域合作的數據流通基礎方針,或是創建數位交易市場,將數據交易的價值可視化,藉此吸引投資。 建立著作權集中許可制度:為解決數位化所產生的權利處理成本問題,需建立可以快速處理龐大且多樣化的著作權集中許可制度。 強化智財權在初創或中小企業、農業領域的運用:例如提供企業智財布局的諮詢窗口、建立農業技術的商業機密保護制度。 強化支援智財運用的體制、營運和人才基礎:例如商標審查效率強化、實現各級學校智財教育的普及。 重建COOLJAPAN戰略:因應疫情後的社會變化,追加建立數位技術的運用,以確保COOLJAPAN戰略持續發展。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
英HFEA同意該國婦女利用PGD技術「訂製嬰兒」現今生殖醫學進步相當快速,透過諸如胚胎殖入前之基因診斷( PGD )、組織配對( tissue match )等新興生物技術,人們將有能力選擇未來孩子的外表、智力、健康甚至性別等,故就現今的科技發展而言,篩選具有某種特徵之嬰兒的技術能力早已具備,反而是相關的倫理、道德及社會共識等等卻是最難的部分,這也是有關「訂製嬰兒」( design babies )之爭議焦點。 近幾年,訂製嬰兒的討論在英國非常熱烈,在英國,人工生殖之進行應依人工生殖與胚胎學法規定,獲得 「人類生殖與胚胎管理局」 ( Human Fertilization and Embryology Authority, HFEA )之許可,至於進行人工生殖之同時,父母親是否得附加進一步的條件以「訂製嬰兒」,則一直有爭議。英國高等法院在 2002 年 12 月 20 日的一項判決中曾認為,國會制訂人工生殖與胚胎學法之目的,乃是在協助不孕婦女能夠生兒育女,至於組織配對的行為,則不在該法授權目的之內,因此 HFEA 無權就此等行為給予准駁。惟 2003 年 4 月 8 日 ,上訴法院推翻了高等法院的判決結果,但也進一步指出,這並不代表未來所有在進行 PGD 的同時加做組織配對之行為都是被允許的,想要施行這項技術之任何人,仍然需於事前取得 HFEA 的許可,新近 HFEA 已放寬管制規範,准許對更多種遺傳性疾病進行篩檢。 英國泰晤士報最近報導,一名英國女子已獲得英國 HFEA 同意 ,讓醫師將其透過體外受精方式培養出來的胚胎,利用基因篩檢技術,選擇出健康之胚胎植入其子宮內,以避免將她所罹患的遺傳性眼癌「視網膜母細胞瘤」基因傳給下一代。 本案婦女雖經 HFEA 同意「訂製嬰兒」,但仍會使「胚胎殖入前之基因診斷」( PGD )程序的爭議加劇,反對人士堅稱,基因篩檢的過程中勢必摧毀部分胚胎,且 為了某些目的而製造胚胎,將使人類被商品化,被訂製之嬰兒在長大成人後,若得知其出生之目的乃是在於治療其它親人,其心裡會對自己產生懷疑,並影響對自己人格的認同與其心理狀態。隨著生物技術發展飛快,許多可能背離社會良俗的行為恐將不斷出現,而法規能否隨之跟上則是生技產業能否興盛與倫理道德可否兼顧之重要關鍵。
經濟合作與發展組織發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》經濟合作與發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD)於2023年2月23日發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》(Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI)。本報告整合ISO 31000:2018風險管理框架(risk-management framework)、美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)人工智慧風險管理框架(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)與OECD負責任商業行為之盡職調查指南(OECD Due Diligence Guidance for Responsible Business Conduct)等文件,將AI風險管理分為「界定、評估、處理、治理」四個階段: 1.界定:範圍、背景、參與者和風險準則(Define: Scope, context, actors and criteria)。AI風險會因不同使用情境及環境而有差異,第一步應先界定AI系統生命週期中每個階段涉及之範圍、參與者與利害關係人,並就各角色適用適當的風險評估準則。 2.評估:識別並量測AI風險(Assess: Identify and measure AI risks)。透過識別與分析個人、整體及社會層面的問題,評估潛在風險與發生程度,並根據各項基本價值原則及評估標準進行風險量測。 3.處理:預防、減輕或停止AI風險(Treat: Prevent, mitigate, or cease AI risks)。風險處理考慮每個潛在風險的影響,並大致分為與流程相關(Process-related)及技術(Technical)之兩大處理策略。前者要求AI參與者建立系統設計開發之相關管理程序,後者則與系統技術規格相關,處理此類風險可能需重新訓練或重新評估AI模型。 4.治理:監控、紀錄、溝通、諮詢與融入(Govern: Monitor, document, communicate, consult and embed)。透過在組織中導入培養風險管理的文化,並持續監控、審查管理流程、溝通與諮詢,以及保存相關紀錄,以進行治理。治理之重要性在於能為AI風險管理流程進行外在監督,並能夠更廣泛地在不同類型的組織中建立相應機制。