美國聯邦地方法院撤銷農業部對基因改造甜菜根之同意案
今（2010）年8月中，美國聯邦地方法院法官Jeffrey S. White撤銷了美國農業部（United States Department of Agriculture，簡稱USDA）對基因改造甜菜根（genetically modified sugar beets）之同意案，並發出非永久性之禁制令（non-permanent injunction），從2011年開始禁止商業種植基因改造甜菜根。
事實上，早在去（2009）年由多個環保與消費者團體所提起的訴訟中，White法官即已認定美國農業部並未適切地評估商業化種植基因改造甜菜根所可能帶來的生態影響，特別是遠血緣繁殖（out-crossing）的風險，因此，該同意案實已違反國家環境政策法（National Environmental Policy Act，簡稱 NEPA）之規定，但當時法院並未具體指明補救之辦法；在今年8月上旬的聽證會結束後，White法官認為原告已充分闡明基因改造甜菜根可能對環境造成「無可修補之傷害」，在考量到可能造成之經濟影響後，聯邦地方法院特意裁定允許農民仍可按期收穫尚在成長中之基因改造甜菜根，直至2011年春季始完全禁止。然而，美國農業部則是初步回應，他們打算在明年准許基因改造甜菜根在受到控制的情況下有限度地栽種，持續地努力讓傳統、有機與生物科技生產系統得以共存。
由甜菜根所製取的（食用）糖，大約供應了美國國內50%的需求；其中，從2007年開始種植的基因改造甜菜根，其耕地面積在2010年時已達470,000公頃，佔全美甜菜根收成總數的95%之譜!本案深刻地點出基因改造生物體（Genetically Modified Organism，簡稱GMO）所涉及之安全風險與經濟效益的衡平問題，後續所引發的討論值得我們追蹤下去。
由於起始材料（starting material）與其作用機制的複雜性，如何評估細胞和基因治療（Cell and Gene Therapy, CGT）產品的效價，並且確保產品效價有一致性，是一項複雜的工作。因應近年CGT產品的發展，美國食品及藥物管理局（U.S. Food and Drug Administration, FDA）於2023年12月28日發布《細胞和基因治療產品效價保證指引草案》（Potency Assurance for Cellular and Gene Therapy Products Draft Guidance for Industry），旨在提供廠商基於科學與風險評估的效價確保策略。 指引草案重點如下： 1.確立效價測試基準：納入2011年《細胞和基因治療產品的效價測試指引》（Potency Tests for Cellular and Gene Therapy Products Guidance for Industry）中關於效價測試設計的具體建議，包括專一性、準確性和精確性等要求。 2.建立涵蓋產品生命週期的效價保證策略：強調在整個產品生命週期中，進行效價測試的重要性，涵蓋製程設計、製程控制、物料控制與批次檢測等多個環節。 3.導入風險管理評估概念：包括根據CGT產品的作用機制、臨床指示和給藥途徑來訂定目標產品品質（Quality Target Product Profile, QTPP），確定與效價相關的關鍵品質因素（Critical Quality Attributes, CQA）、以及影響CQA的關鍵性製程因素（Critical Process Parameter, CPP）等，並應用到效價保證策略中。 依照這份指引草案，未來廠商在產品開發早期階段就需要進行產品性質與作用機制的風險評估，在製造過程中持續進行品質監控，並詳細記錄其效價測試方法。這樣能確保產品在每個生產階段都符合FDA的安全性和效價標準，從而減少市場准入的障礙，也增強了公眾對CGT產品安全性和療效的信心，加快創新治療方法的推廣，而後續亦值得關注2024年3月27日所徵集的意見。
日本發布成為可信賴夥伴的資料治理手冊，呼籲企業應建立並實施貫穿資料生命週期的資料治理機制日本獨立行政法人情報處理推進機構於2025年1月28日發布《成為可信賴夥伴的資料治理手冊（下稱《手冊》）》，旨在呼籲企業建立與實施「貫穿資料生命週期的資料治理機制」，藉此將資料價值最大化，並將資料風險最小化。 《手冊》指出，資料驅動著社會發展，資料治理的重要性亦隨之提升。資料治理係指企業或組織透過機制、規則與制度等多種層面的策略性手段管理其重要資料資產，並透過制定相應的政策與規則，確保資料的品質與安全性。同時，考量資料具備易於複製、竄改且流通難以控制的特性，建立完善的資料治理機制亦有助於在共享資料的過程中維持其品質及安全性。推動資料治理的基礎，則仰賴適當且有效的資料管理機制，亦即確保在蒐集、處理、儲存與使用等資料生命週期各階段皆能落實資料管理機制。然而，資料管理本身要能發揮效益，仍須依賴組織具備足夠的資料成熟度，即具備正確處理與應用資料的整體能力，方能系統性的落實管理與治理工作。 根據《手冊》內容，透過資料治理，企業或組織將能確保資料品質、透明度及安全性，並基於可信任的資料進行決策，進而有效提升決策精準度，實現風險管理與法規遵循，進一步強化自身在資料經濟中的「價值」、「信任」與「公正性」。 我國企業如欲逐步建立並落實貫穿資料生命週期的資料治理機制，可參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心所發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範》，作為制度設計與實務推動之參考，以強化資料治理能力。 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）
美國加州「Asilomar人工智慧原則決議」美國加州議會於2018年9月7日通過Asilomar人工智慧原則決議（23 Asilomar AI Principles, ACR-215），此決議表達加州對於「23條Asilomar人工智慧原則」之支持，以作為產業或學界發展人工智慧、政府制定人工智慧政策之指標，並提供企業開發人工智慧系統時可遵循之原則。依此法案所建立之重要指標如下： （1）於研究原則上，人工智慧之研究應以建立對於人類有利之人工智慧為目標。 （2）於研究資助上，人工智慧之研究資助應著重幾個方向，如：使人工智慧更加健全且可抵抗外界駭客干擾、使人工智慧促進人類福祉同時保留人類價值以及勞動意義、使法律制度可以順應人工智慧之發展。 （3）於科學政策之連結上，人工智慧研究者與政策擬定者間應有具有建設性且健全之資訊交流。 （4）於研究文化上，人工智慧研究者應保持合作、互信、透明之研究文化。 （5）於安全性上，人工智慧研究團隊應避免為了研究競爭而忽略人工智慧應具備之安全性。 （6）人工智慧系統應該於服務期間內皆具備安全性及可檢視性。 （7）人工智慧系統之編寫，應可使外界於其造成社會損失時檢視其出錯原因。 （8）人工智慧系統如應用於司法判斷上，應提供可供專門人員檢視之合理推論過程。 （9）人工智慧所產生之責任，應由設計者以及建造者負擔。 （10）高等人工智慧內在價值觀之設計上，應符合人類社會之價值觀。 （11）高等人工智慧之設計應可與人類之尊嚴、權利、自由以及文化差異相互調和。 （12）對於人工智慧所使用之資料，其人類所有權人享有擷取、更改以及操作之權利。 （13）人工智慧之應用不該限制人類「客觀事實上」或「主觀知覺上」之自由。 （14）人工智慧之技術應盡力滿足越多人之利益。 （15）人工智慧之經濟利益，應為整體人類所合理共享。 （16）人類對於人工智慧之內在目標應享有最終設定權限。 （17）高等人工智慧所帶來或賦予之權力，對於人類社會之基本價值觀應絕對尊重。 （18）人工智慧所產生之自動化武器之軍備競賽應被禁止。 （19）政策上對於人工智慧外來之發展程度，不應預設立場。 （20）高等人工智慧系統之研發，由於對於人類歷史社會將造成重大影響，應予以絕對慎重考量。 （21）人工智慧之運用上，應衡量其潛在風險以及可以對於社會所帶來之利益。 （22）人工智慧可不斷自我循環改善，而可快速增進運作品質，其安全標準應予以嚴格設定。 （23）對於超人工智慧或強人工智慧，應僅為全體人類福祉而發展、設計，不應僅為符合特定國家、組織而設計。
涉外智慧財產權訴訟之國際裁判管轄－以侵害訴訟為中心