自從2010年07月Blizzad曾經宣布針對旗下網站論壇欲推動實名制引起廣大爭議後,於沈寂一年後宣布採用Battle Tag取代原本想推動的實名方式,Battle Tag 類似連網帳號綁定的方式,由玩家自行選擇一個名稱,而該名稱最終將整合成為玩家在Blizzard旗下所有遊戲的官方網站或社群論壇的身分。
Battle Tag讓玩家用新的方式管理他們的帳戶資料,同時可以讓曾經在遊戲中並肩作戰的玩家,在不同遊戲間找到彼此,而能保持聯繫。原本Blizzard推實名制的目的之一在於確保玩家是否年滿18歲,但因引發爭議而作罷。現在他們使用Battle Tag作為替代方法,而Battle Tag 其實是由玩家自行選擇一個帳號名稱,另外再由系統隨機分配4位數的代碼方式(例如:名稱#1234),藉此創設出玩家自己獨特的名稱。
另一方面,為了保護這些整合的帳戶,且提昇玩家的帳戶安全,Blizzard並採用驗證器(Keychain Authenticator、 Mobile Authenticator),實際上驗證器就是一種憑證,玩家將驗證器與帳號連結後,即可讓自己的帳戶增加一層防護,Blizzard藉此希望降低玩家帳戶被盜的風險,因為越多玩家參與的遊戲,其帳戶實體價值可能越高,且2012年5月15日發售的暗黑破壞神3(Diablo Ⅲ),更開放了亞洲區以外的遊戲虛擬物品的現金拍賣場,如此玩家的帳戶更需要重重保護,不過才發售不到一週的時間,就有許多玩家回報帳戶遭盜用,其中亦有使用驗證器保護帳戶的玩家聲稱仍然遭盜用。
世界衛生組織(World Health Organization, WHO)於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」(Regulatory considerations on artificial intelligence for health)文件,旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧,發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素: (1)文件化與透明度(Documentation and transparency) 開發者應預先規範(pre-specifying)以及明確記錄人工智慧系統(以下簡稱AI系統)之預期醫療目的與開發過程,如AI系統所欲解決之問題,以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項,並建議以基於風險之方法(Risk-based approach),根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 (2)風險管理與AI系統開發生命週期方法(Risk management and AI systems development lifecycle approaches) 開發者應在AI系統生命之所有階段,考慮整體產品生命週期方法(total product lifecycle approach),包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外,須考慮採用風險管理方法(risk management approach)來解決與AI系統相關之風險,如網路安全威脅與漏洞(vulnerabilities)、擬合不足(underfitting)、演算法偏差等。 (3)預期用途、分析及臨床確效(Intended use, and analytical and clinical validation) 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄,將用於建構AI系統之訓練資料集組成(training dataset composition)之詳細資訊(包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等)提供給使用者。此外,可考慮透過一獨立資料集(independent dataset)之外部分析確效(external analytical validation),展示訓練與測試資料以外之效能,並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後,於AI系統之上市後監督與市場監督階段,可考慮進行一段期間密集之部署後監督(post-deployment monitoring)。 (4)資料品質(Data quality) 開發者應確認可用資料(available data)之品質,是否已足以支援AI系統之開發,且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估(pre-release evaluations),以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題,且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險,並繼續努力創建資料生態系統,以促進優質資料來源之共享。 (5)隱私與資料保護(Privacy and data protection) 開發者於AI系統之設計與部署過程中,應考慮隱私與資料保護問題,並留意不同法規之適用範圍及差異,且於開發過程之早期,開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規,並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 (6)參與及協作(Engagement and collaboration) 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間,需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台,以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作;為加速人工智慧領域實務作法之進化,透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。
日本貿易振興機構設立「東南亞智財網絡」以因應日本產品仿冒問題日本貿易振興機構(Jetro)於2月21日公開表示將在3月設立「東南亞智財網絡」以作為協助在東南亞活躍的日本企業智財活動的平台。該網絡之辦事處將設在Jetro的曼谷事務所內,以支援前進東南亞的日本企業智財活動。 在目標朝向2015年區域經濟整合的東南亞國家聯盟(ASEAN)中,對日本企業來說,期待能夠在智慧財產的領域中也制定ASEAN共通的規劃,提升專利與商標等智慧財產權利取得的速度,及強化仿冒與盜版的取締效果,而各國政府也正著手擬定「ASEAN智財行動計劃2011-2015」與改善智財相關的各個議題。雖然已經可以看見各國進行協調的動作,不過迄今為止還看不到域內共通的智財制度建置,其它像是迅速取得權利、有效取締仿冒等的問題對日本企業來講也還有很多需要改善的地方。 在前述背景下,Jetro表示,將以Jetro曼谷事務所作為辦事處,在3月啟動「東南亞智財網絡」。這個網絡將作為在東南亞各主要國家日本企業智財擔任人員所結集而成的IPG(Intellectual Property Group)辦事處,協助智財保護的各種活動、流通資訊、舉辦研討會與讀書會、向當地主管機關提出建言等等,將以促進ASEAN域內設立智財共通制度及建立各國協調的智財制度作為最終目標。 「東南亞智財網絡」主要預定的活動包括,(1) 東南亞各國域內日本政府、IPG與成員間在智財領域的相互合作及資訊共享;(2)透過各國IPG等團體向東南亞及ASEAN當局交換意見與提出建言;(3)與國際智慧財產保護論壇(IIPPF)的合作。在2012年則預定將舉行以下等活動,包括3月12日在新加坡召開的啟動會議與智財研討會、7月向ASEAN智財互助事務部(AWGIPC)提出建議書、參與日本人商工會議所連合會(FJCCIA)與ASEAN祕書長的對話等等。
美國食品藥物管理局發布《上市後研究及臨床試驗:判定未遵守聯邦食品、藥品和化妝品法案第505(o)(3)(E)(ii)節的正當理由》指引草案美國食品藥物管理局(U.S. Food and Drug Administration, US FDA)於2023年7月14日發布《上市後研究及臨床試驗:判定未遵守聯邦食品、藥品和化妝品法案第505(o)(3)(E)(ii)節的正當理由》(Postmarketing Studies and Clinical Trials: Determining Good Cause for Noncompliance with Section 505(o)(3)(E)(ii) of the Federal Food, Drug, and Cosmetic Act)指引草案,說明FDA如何判定處方藥廠商未遵守上市後要求(Postmarketing Requirements, PMRs)的正當理由。 根據聯邦食品、藥品和化妝品法案(Federal Food, Drug, and Cosmetic Act, FD&C Act)第505(o)(3)節,應完成PMR的廠商必須向FDA更新研究或臨床試驗進度的狀態及時間表,例如:提交最終版本計畫書、完成研究/臨床試驗、提交結案報告。廠商若未向FDA更新上述PMR資訊即違反FD&C Act,除非廠商提出正當理由。 未遵守PMR的正當理由應符合下列三項條件: 一、與錯失時程直接相關的情況。 二、超出廠商的控制範圍。 三、當初制定時間表時無法合理預期的情況。 該指引草案舉例說明可能的正當理由及非正當理由,另建議廠商提交年度報告前主動通報PMR進度的狀態,並在預期錯過時程之前儘快提供理由,亦須採取矯正PMR不合規行為的措施,包括立即制定矯正計畫、主動向FDA通報實際或預期的延誤,以及修訂合理的時間表。未遵守PMR的廠商可能會收到FDA的警告信(Warning Letter)或無標題信(Untitled Letter)、不當標示指控(Misbranding Charges)和民事罰款,FDA將根據廠商是否採取矯正措施來確定罰金。 「本文同步刊載於 stli生醫未來式 網站(https://www.biotechlaw.org.tw)」
美國發布《新興科技優先審查架構》 加速政府機構導入AI技術美國聯邦總務署(General Service Administration)於2024年6月27日發布《新興科技優先審查架構》(Emerging Technologies Prioritization Framework),該架構係為回應拜登總統針對AI安全所提出之第14110號行政命令,而在「聯邦政府風險與授權管理計畫」(Federal Risk and Authorization Management Program,以下簡稱FedRAMP)底下所設置之措施。 一般而言,雲端服務供應商(cloud service providers)若欲將其產品提供予政府單位使用,需依FedRAMP相關規範等候審查。《新興科技優先審查架構》則例外開放,使提供「新興科技」產品之雲端服務供應商得視情況優先審查。 現階段《新興科技優先審查架構》所定義之「新興科技」係為提供下列四種功能的生成式AI技術: 1.聊天介面(chat interface):提供對話式聊天介面的產品。允許用戶輸入提示詞(prompts),然後利用大型語言模型產出內容。 2.程式碼生成與除錯工具(code generation and debugging tools):軟體開發人員用來協助他們開發和除錯軟體的工具。 3.圖片生成(prompt-based image generators):能根據使用者輸入之文字或圖像而產生新圖像或影像的產品。 4.通用應用程式介面(general purpose API):基於API技術將前述三項功能加以整合的產品。 美國政府為挑選最具影響力的產品,要求雲端服務供應商繳交相關資料以利審查,例如公開的模型卡(model card)。模型卡應詳細說明模型的細節、用途、偏見和風險,以及資料、流程和參數等訓練細節。此外,模型卡應包含評估因素、指標和結果,包括所使用的評估基準。 《新興科技優先審查架構》第一波的申請開放至2024年8月31日,且FedRAMP將於9月30日宣布優先名單。這項措施將使生成式AI技術能夠以更快的速度被導入政府服務之中。