美國政府於今年(2012年)02月23日提出「消費者隱私保護法案」(Consumer Privacy Bill of Rights),總統歐巴馬認為:「為保護美國消費者網路上的個人資訊,清楚的法律已刻不容緩。電子商務的成功,必須讓消費者感到安全…,保護消費者的資訊能確保網路交易平台的成長」。
白宮提出的法案中明確點出下列幾項值得關注的議題:1、獨立控制:消費者有權了解自身資料被誰蒐集,以及他們如何使用這些資料。2、透明度:消費者能容易的了解隱私及資訊安全的訊息。3、考慮內文:消費者有權期待蒐集個人資料的組織,處理個人資料的方式能提供消費者知悉並且言行一致。4、安全:消費者的個人資料應受到安全可信任的保護。5、近用與正確性:消費者有權查詢與更正個人資料。5、集中蒐集:企業僅能有限度的蒐集消費者資訊。6、責任:消費者有權要求蒐集資訊的公司妥善保管個人資料並遵循「消費者隱私保護法案」。
美國商務部及資訊管理局會將在未來幾周進行細部的規劃,並尋求技術專家、業界、學者的意見,商務部將研擬相關具體可行的做法。
英國的1988年智慧財產權法(The Copyright, Designs and Patents Act of 1988)長久以來,對於慈善及非營利團體在公開場合或活動中播放音樂,一直給予合理使用的空間。然當相關團體受惠於此一規定時,創作人跟表演人卻不樂見此情形。因此,英國主管機關針對此一合理使用規範,在2008年對相關團體進行了意見徵詢。 在2008年10底截止的意見徵詢中,對於改變錄音著作與表演人權利的公開演播合理使用空間,提供了下列三個選項: 一、 完全廢除此一合理使用空間 二、 縮小適用的團體範疇 三、 廢除合理使用空間,但權利人只能以對雙方都公平的費率收取權利金 近日,英國政府宣布根據前述的意見徵詢結果,將廢除慈善與非營利團體的合理使用規定,從2010年4月開始這些團體將必須負擔一個固定的年費,才能在活動或公開場合中使用音樂,但截至目前為止,使用的費率為何尚未確定,但主管機關表示,希望一年不超過100英鎊。 主管機關接下來將對費率部分開始徵詢意見,對於1988年智慧財產權法也預期會進行修正,並於2010年4月開始落實相關規範。這樣的改變對於慈善團體而言固然感到失望,相關團體也以未來在活動場合中,不播放音樂或不付權利金來做為要脅,但整體發展仍有待後續觀察。
歐盟開創奈米醫學的新革命歐盟國家期望未來能夠發現對抗流行性致命疾病的新方法,降低醫療成本,並提高行政體系的效率,成為開創奈米醫學的先驅。 位於法國南部格勒諾布爾( Grenoble )的電子科技與資訊實驗室( the Electronics Technology Information Laboratory ) Patrick Boisseau 說明,奈米分子可以穿透人類身體內的各器官與細胞,克服傳統醫學不能檢測、治療與給藥的地方 , 因而開啟新興醫療技術的無限可能 , 未來病人可以接受因其特殊需要而作的治療,降低醫生治療的風險。 歐盟贊助的眼角膜工程研究計劃( Cornea Engineering Project )是重新排列組合人類蛋白質,創造與人類眼角膜相似的物質,這比人造眼角膜的治療更有效,且較不會受到排斥。此項計劃每年已幫助歐盟 28,000 人。在編列總預算 437 萬歐元( 541 萬美元)中,針對該項計劃,歐盟已經花費 256 萬歐元( 317 萬美元)。而每年編列 6 億美元( 4 億 8 仟 4 佰萬歐元)用於奈米科技方面。同樣的,人工關節之再造也幫助歐盟各國 4,000 人。 奈米科學過去僅著重於電子科學領域的應用,而未來將朝向整合物理學、化學、機械學、生物學與電子學各領域之路邁進。
APPLE以違反DMCA法案追訴Psystar根據美國北加州聯邦地方法院之資料公佈,APPLE已於上週對“Mac Clone”(克隆機)廠商PSYSTAR追加控訴,指控PSYSTAR侵犯了APPLE的著作權和商標權,同時,亦違反了美國1998年通過之數位千禧年著作權法(DMCA - Digital Millennium Copyright Act)的規定。APPLE表示,尚有其他廠商涉及本案,但APPLE仍未公佈其他涉案廠商名單。 PSYSTAR總部位於美國佛羅里達州,今年4月其推出了安裝APPLE Leopard OS X作業系統的低價個人電腦。此“Mac Clone”(克隆機)標準版售價為399美元,高階版售價999為美元。繼今年7月APPLE對PSYSTAR提起法律訴訟後,11月26日又針對PSYSTAR推出的“Mac Clone”(克隆機)追訴其侵犯了APPLE著作權和商標權。 今年8月份,PSYSTAR曾反控APPLE,宣稱APPLE把Mac機種之硬體和Mac OS X作業系統實行捆綁銷售(Tying),已明顯涉及不公平競爭,並違反美國反壟斷法相應條款。APPLE於9月份已要求法院認定PSYSTAR該項反訴無效。該起訴訟的主審法官威廉•阿爾薩普(William Alsup)於11月18日已作出裁決,認定PSYSTAR對APPLE的反訴無效。 APPLE的律師表示,該公司已握有充足之證據,因此決定對PSYSTAR提出其違反DMCA法案的追加指控。但APPLE的律師沒有對此證據加以具體說明,僅表示該項新指控與PSYSTAR的產品和市場行銷活動有關。 按照原定訴訟程序,APPLE起訴PSYSTAR的訴訟預計將於2009年11月09日開庭審理,PSYSTAR和APPLE雙方必須於2009年08月20日之前向法院提交一份描述兩造觀點和權利的說明。
全美各州醫療委員會聯合會發布人工智慧(AI)治理指引,並要求醫師為AI之利用結果負最終責任全美各州醫療委員會聯合會(The Federation of State Medical Boards, FSMB)於2024年4月發布「引導人工智慧以負責任與符合倫理方式融入臨床實務」(Navigating the Responsible and Ethical Incorporation of Artificial Intelligence into Clinical Practice)指引,明確概述醫師於利用AI協助提供照護時可採取之步驟,以履行其倫理與專業職責,期能藉此降低對患者造成傷害之風險;本指引之特色在於,其要求醫師為AI之利用結果負最終之責任。 FSMB 向各州醫療委員會與其他利害關係人所提供之原則與建議如下,以支持對包含AI之臨床照護進行負責任與符合倫理之監管: (1)透明度與揭露(Transparency and Disclosure): 應要求維持於醫療照護領域使用AI之透明度;各州醫療委員會應制定明確之指導方針,向患者揭露AI之使用情況,其有助於患者與醫師之理解,但不會造成不必要之行政負擔;FSMB 應制定文件,詳細說明最常用之AI工具之功能與局限性,以協助醫療委員會發揮監管者之角色,並應制定常見問題與最佳實務文件,作為提供照護時利用AI方面關於透明度之資源。 (2)教育與理解(Education and Understanding): FSMB及其於醫學教育界之合作夥伴,應為醫師、醫療委員會與患者,確認有關醫療照護中AI之結構化教育資源,該等資源應包括協助瞭解AI如何運作、其優點、潛在風險以及對患者照護之影響。 (3)負責任之使用與問責(Responsible Use and Accountability): 開發人員應協助醫師瞭解何時、以及如何於患者之照護中利用AI工具;選擇AI工具支援臨床決策之醫院系統、保險公司或其他機構應向醫師提供有關AI工具之教育、存取各工具之性能報告,並應設計一個定期檢視工具功效的流程;AI工具應以得使各州醫療委員會能稽核與理解之方式設計,以便適當評估依賴工具輸出結果之醫師是否偏離照護標準(standard of care);FSMB 應支持各州醫療委員會針對臨床醫師如何負責任、可問責地使用AI之解釋。 (4)公平性與近用(Equity and Access): 應努力確保所有患者皆能公平地近用AI帶來之好處;FSMB與各州醫療委員會致力於以下原則:醫療人員所提供之照護是公平的、且不受基於種族、民族或其他形式歧視之偏見影響;FSMB應與其他利害關係人一起理解並解決演算法偏差問題。 (5)隱私與資料安全(Privacy and Data Security): AI工具之開發者必須實施嚴格之保護措施,以保護AI開發與評估時所利用之患者資料,通常情況下應告知患者資料如何被利用,且FSMB應與行業利害相關人一起制定AI系統使用與散布患者資料之政策,包括針對AI開發或評估中使用之患者資料之最低資料保護措施。 (6)監督與監管(Oversight and Regulation): 各州醫療委員會必須保留對於提供醫療服務時,不當應用AI工具之醫生進行紀律處分之權力,其包括問責議題之考慮,特別是當AI系統變得更加自主時;各州醫療委員會應審查其管轄範圍內如何對「醫療行為」(practice of medicine)進行法律定義,以確保對提供醫療照護、人力或其他方面進行持續之監管監督。 (7)法律法規之持續審查與調整(Continual Review and Adaptation of Law and Regulations): 各州醫療委員會應在FSMB之支持下,隨著AI之不斷發展,持續檢視與更新與AI相關之指引與法規;政策制定者應考慮AI對基本法律原則的影響,例如醫療行為之定義以及AI對企業醫學實務之影響;FSMB 應建立一個專門團隊,持續檢視與調整AI指引與法規。 本指引指出,AI工具通常無能力取代醫師之專業判斷、道德責任或對州醫療委員會之責任,醫療行為中之關鍵職業責任始終為確保診斷、臨床決策與建議不存在偏差。與用於診斷或治療疾病之任何其他工具或鑑別方法相同,醫療專業人員有責任確保基於證據結論之準確性與真實性,因此於將AI系統用於患者照護前,醫師應以合理努力識別與解決偏差(如虛假或不準確之資訊等)。