國際間科學專家利益衝突管理規範趨向－以美、歐藥品審查機構科學諮詢委員會專家利益衝突解決政策與機制為例
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
加拿大交通部（Department of Transport Canada）於2019年1月發布「加拿大自駕系統安全評估（Safety Assessment for Automated Driving Systems in Canada）」文件，該文件將協助加拿大企業評估其發展高級（SAE第三級至第五級）自駕層級車輛之安全性，並可與美國相關政策進行整合。該文件指出，因相關技術尚在發展之中，不適合使用強制性規範進行管制，因此將利用引導性之政策措施來協助相關駕駛系統安全發展。加拿大交通部於文件中指出可用於評估目前自駕車輛研發成果之13種面向，並將其分類為三個領域： 自駕技術能力、設計與驗證：包含檢視車輛設計應屬何種自駕層級與使用目的、操作設計適用範圍、物件及事件偵測與反應、國際標準、測試與驗證等。 以使用者為核心之安全性：包含安全系統、人車界面與控制權的可取得性、駕駛/使用人能力與意識教育、撞擊或系統失靈時的運作等。 網路安全與資料管理：包含管理網路安全風險策略、售後車輛安全功能運作與更新、隱私與個資保障、車輛與政府分享之資訊等。 加拿大交通部鼓勵企業利用該文件提出安全評估報告並向公眾公開以增進消費者意識，另一方面，該安全評估報告內容也可協助加拿大政府發展相關安全政策與規範。
下一個要控告的是…其它所有公司?Eolas，一家由加州大學資助成立的軟體技術研發公司，於1999年控告微軟侵犯了一個關於瀏覽器技術的專利 – US 5,838,906。該專利所揭露的技術讓微軟的IE瀏覽器得以嵌入互動式內容的外掛(plug-in)程式。2003年，美國芝加哥法院認定微軟侵犯906專利，並判決微軟必需賠償Eolas及加州大學5.21億美元。2007年，微軟終於暫時與Eolas達成和解，但兩家公司都不願透漏和解的內容。 美西時間2009年10月6日上午，Eolas大動作地控告包含科技業的Adobe、Amazon、Apple、eBay、Google、Sun Microsystems、Texas Instruments、Yahoo、YouTube，以及非科技業的Citigroup、JPMorgan Chase …等共22家公司，侵犯上述906專利以及其所衍生的US 7,599,985專利。Eolas表示：「985專利是 906專利的延續，其所揭露的技術能讓網站透過附加元件和Ajax網頁開發技術的使用，為其線上服務加入完全互動式的嵌入應用軟體。」 此外，Eolas總裁Michael Doyle博士也表示：「我們只想獲得公平的對待。本公司在15年前就已經研發並廣泛的展示這些技術。使用本公司的技術來營利且未付出合理報酬的情形對本公司並不公平。」 至於被控告的大多數公司目前都尚未做出正式的回應。
基改種子與專利品銷售後使用限制之爭議－美國判決之觀點 英國民航局發布航空AI監管策略三文件，以因應AI於航空領域之挑戰與機會英國民用航空局（United Kingdom Civil Aviation Authority, CAA）於2024年12月3日發布「CAA對新興AI驅動自動化的回應」（The CAA's Response to Emerging AI-Enabled Automation）、「航空人工智慧與先進自動化監管策略」（Part A:Strategy for Regulating AI and Advanced Automation in Aerospace）以及「CAA 應用AI策略」（Part B: Strategy for Using AI in the CAA）等三份文件。首先，前者概述CAA對於AI應用於航空領域之總體立場，強調以確保安全、安保、消費者保護及環境永續等前提下，促進AI技術在相關航空領域之創新與應用；其次，「航空人工智慧與先進自動化監管策略」著重說明如何於航空領域監管AI技術之使用，以兼顧推動創新並維持安全性及穩健性；最後，「CAA 應用AI策略」則聚焦於CAA內部使用AI技術提升監管效率與決策能力的策略。 由於AI正迅速成為航空產業之重要技術，其應用範圍包含航空器、機場、地面基礎設施、空域、航太、消費者服務等，具有提高航空安全性、運作效率、環境永續性與消費者體驗之潛力。然而，相關技術風險與監管挑戰亦伴隨而至，仍需新的監管框架應對潛在風險。因此，總體而言CAA以推動AI創新技術、提升航空產業效率與永續性為目標，透過了解技術前景、建立AI通用語言，並以航空領域之五大原則為監管框架之制定核心，建立靈活的AI監管體系，維持最高水準的安全保障。五大原則及案例分述如下： （1） 安全、安保與穩健性（Safety, Security and Robustness），例如：使用AI分析航空器感測器資料進行預測維護，以利提早發現問題。 （2） 透明與可解釋性（Transparency and Explainability），例如：清楚記錄AI系統如何提出空中交通路線建議。 （3） 可質疑性與矯正機制（Contestability and Redress），例如：制定一套明確的流程，以便航空公司查詢並了解AI生成的安全建議。 （4） 公平與偏見（Fairness and Bias），例如：確保自動化旅客篩查安檢系統公平對待所有旅客。 （5） 問責與治理（Accountability and Governance），例如：明確界定AI系統在機場運營中的監管角色與職責。 .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}