聯邦採購規則(Commonwealth Procurement Rules)為澳洲財政部(Australia Government Department Of Finance)依公共治理、績效及課責法(Public Governance, Performance and Accountability Act 2013)授權所訂定之採購規範。澳洲財政部於2024年發布新修正之聯邦採購規則,並於同年7月1日生效。 新修正之聯邦採購規則除維持現行架構及核心精神外,另增訂聯邦供應商行為準則、擴大經濟效益評估、促進性別平等等措施,同時也擴大對中小企業之支援與協助。 為確保中小企業參與政府標案之公平競爭,新修正之聯邦採購規則要求澳洲政府在評估採購案時應適當提供中小企業競爭機會,並以符合最佳性價比之原則考量下列事項: 一、 向具有競爭力之中小企業進行採購之效益; 二、 中小企業參與競標之障礙,如投標之資金成本; 三、 中小企業之能力及對地區市場之貢獻; 四、 增加潛在供應商數量以最大化競爭所產生之效益,包含在合適之情況下,將大型專案拆分為數項小型專案。 此外,新修正之聯邦採購規則要求聯邦機構提高對中小企業採購之比例。依新修正之聯邦採購規則第5部分,超過澳幣10億元之採購契約,採購總金額中至少25%應係向中小企業採購,較修正前提高5%;超過澳幣2,000萬元之採購契約,採購總金額中則至少應有40%係向中小企業採購,較修正前提高5%。 本次修正是考量中小企業對於澳洲經濟有所貢獻,因此提高中小企業之採購比例,預計修正後亦可讓更多中小企業獲得採購機會。
加州通過美國第一個限制溫室氣體排放法案加州是全球第十二大製造二氧化碳排放量的地區,也是美國最重視環境立法的一個州。今年八月底,加州通過全美第一個限制人為溫室效應氣體排放法案- 2006 年全球溫室效應對策法( Global Warming Solutions Act of 2006 ),希望透過該法在 2020 年以前,將溫室氣體排放量減至 1990 年的水準(約減少 25% ),而諸如發電廠、水泥工廠等溫室效應氣體最大的來源,則將被要求報告它們的排放量。 雖然全球溫室效應對策法中並未規定特別的機制(例如歐盟所採取的排放量交易機制)以達到前述目標,不過加州政府仍希望藉由其率先立法的舉動,能引起全美各地效法,進而「由下而上」( bottom-up )促使聯邦政府採取必要措施。 目前美國聯邦政府以強制減少溫室氣體排放可能損及經濟,並不應將開發中國家排除在外為由,在 2001 年決定退出有 160 國簽署的京都議定書。不過隨著加州通過 2006 年全球溫室效應對策法,加入歐盟置身於對抗氣候變化的最前線,毋寧也將對華府增加壓力,未來聯邦政府仍須審慎考量是否以強制之立法手段,而非布希政府所偏好的自願性手段,來解決全球暖化的問題。
FDA發佈人工智慧/機器學習行動計畫美國食品藥物管理署(U.S. Food & Drug Administration, FDA)在2021年1月12日發布有關人工智慧醫療器材上市管理的「人工智慧/機器學習行動計畫」(Artificial Intelligence/Machine Learning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) Action Plan)。該行動計畫的制定背景係FDA認為上市後持續不斷更新演算法的機器學習醫療器材軟體(Software as Medical Device, SaMD),具有極高的診療潛力,將可有效改善醫療品質與病患福祉,因此自2019年以來,FDA嘗試提出新的上市後的監管框架構想,以突破現有醫療器材軟體需要「上市前鎖定演算法、上市後不得任意變更」的監管規定。 2019年4月,FDA發表了「使用人工智慧/機器學習演算法之醫療器材軟體變更之管理架構—討論文件」(Proposed Regulatory Framework for Modifications to Artificial Intelligence/Machine earning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) - Discussion Paper and Request for Feedback)。此一諮詢性質的文件當中提出,將來廠商可在上市前審查階段提交「事先訂定之變更控制計畫」(pre-determined change control plan),闡明以下內容:(1)SaMD預先規範(SaMD Pre-Specification, SPS):包含此產品未來可能的變更類型(如:輸入資料、性能、適應症)、變更範圍;(2)演算法變更程序(Algorithm Change Protocol, ACP):包含變更對應之處理流程、風險控制措施,以及如何確保軟體變更後之安全及有效性。 根據「人工智慧/機器學習行動計畫」內容所述,「事先訂定之變更控制計畫」構想被多數(包含病患團體在內)的利害關係人肯認,並於相關諮詢會議當中提出完善的細部建言。FDA將根據收到的反饋意見,於2021年以前正式提出有關人工智慧/機器學習上市後監管的指引草案(Draft Guidance),並持續研究提高演算法透明度、避免演算法偏見的方法。
英國法律委員會提出75項自駕車修法具體建議,突破框架建構新體系英格蘭與威爾斯法律委員會(The Law Commission of England and Wales)與蘇格蘭法律委員會(The Scottish Law Commission)於2022年1月26日聯合提出¬「自駕車修法建議報告(Automated Vehicles: joint report)」,總結其自2018年來三次公眾意見諮詢之回應分析,提出75項法律修正建議,提交英格蘭及蘇格蘭議會決議是否採納並修法。 修法建議範圍涵蓋廣泛,重要突破性建議包含: (1)整合英國原有之《2018自動與電動車法(Automated and Electric Vehicles Act 2018)》中自駕車之認定標準,訂定一套雙階段自動駕駛認證許可制度,於第一階段審驗「整車」之規格是否符合國際或國內車輛型式安全審驗標準,並於第二階段審驗¬¬¬「個別自駕功能」是否能符合國內交通法規。 (2)提出「主責使用者(User-In-Charge, UIC)」概念,若車輛設計為在某些情形下需要人工接手駕駛,則自動駕駛系統(Automated Driving System, ADS)啟動時,坐在車內駕駛座之自然人即為UIC。 (3)對於不需要UIC車輛(No User-In-Charge, NUIC)營運平台業者,以及合法自駕車業者(Authorized Self-Driving Entities, ASDE),提出資格條件要求,包含必須具備良好名聲、財務穩健,必須向主管機關提交安全案例(safety cases)等。 (4)因《2018自動與電動車法》中已有要求自駕車均須投保保險,因此當自駕車造成車禍及損傷,不需先經確認有無人為故意過失,即可先行以保險進行賠償。事後若保險公司認為自駕車設計製造者有責任,得再依商品責任規範轉向車廠求償。 (5)而為了幫助事故調查、釐清責任,自駕車相關資料之持有者(如ASDE)應將相關資料保存3年又3個月,以配合侵權行為之法律請求權時效。 本分報告綜合各方意見,以務實之態度提出具體修法建議,深具參考價值,值得我國深入研析。