歐洲藥物管理局(European Medicines Agency, EMA)今(2012)年7月6日修正發布「藥品交互作用試驗指針」(Guideline on the Investigation of Drug Interactions),EMA表示這是該指針自1997年發布以來最大的修正,內容包括藥廠如何進行新藥與已經流通使用的藥品的潛在交互作用研究,以及新藥與食品的交互作用研究。
「藥品交互作用試驗指針」內容包括用藥建議方案,其乃基於臨床相關交互作用以及調整用藥劑量、監控病人用藥情形之可行性研究為基礎。同時,有關草藥使用的建議方案也包括在內。
EMA表示,新的修正內容使「藥品交互作用試驗指針」與藥品交互作用研究科學之發展現況趨於一致,例如現已能透過少數的精密設計研究,即可預測臨床相關藥品交互作用的結果,以及在了解近年酵素觸發技術(enzyme induction)與藥物載體(drug-transporter)間的交互作用上的科學進展。
藥物交互作用對於用藥的安全與效用極為重要,許多病人,尤其是年長者經常需要同時服用多種藥物,因多種藥物交互作用而產生的負作用(adverse effects)是患者反覆就醫的重要因素之一,且可能減低個別藥物原有的療效。
「藥品交互作用試驗指針」新修正內容將於2013年1月1日生效,全文共計七部分,主要重點在第五部分的藥物動力學(Pharmacokinetic)交互作用研究,內容包括:從研究進行方式即藥品的吸收、分布、代謝、移轉到人體試驗設計、草藥與特殊食品產品、以及產品特性標示事項等都有建議規範,其全文可至EMA官方網站下載。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
2025年2月7日,經濟合作暨發展組織(Organization for Economic Cooperation and Development,OECD)正式啟動《開發先進人工智慧系統組織的報告框架》(Reporting Framework for the Hiroshima Process International Code of Conduct for Organizations Developing Advanced AI Systems,簡稱G7AI風險報告框架)。 該框架之目的是具體落實《廣島進程國際行為準則》(Hiroshima Process International Code of Conduct)的11項行動,促進開發先進人工智慧系統(Advanced AI Systems)的組織建立透明度和問責制。該框架為組織提供標準化方法,使其能夠證明自身符合《廣島進程國際行為準則》的行動,並首次讓組織可以提供有關其人工智慧風險管理實踐、風險評估、事件報告等資訊。對於從事先進人工智慧開發的企業與組織而言,該框架將成為未來風險管理、透明度揭露與國際合規的重要依據。 G7 AI風險報告框架設計,對應《廣島進程國際行為準則》的11項行動,提出七個核心關注面向,具體說明組織於AI系統開發、部署與治理過程中應採取之措施: 1. 組織如何進行AI風險識別與評估; 2. 組織如何進行AI風險管理與資訊安全; 3. 組織如何進行先進AI系統的透明度報告; 4. 組織如何將AI風險管理納入治理框架; 5. 組織如何進行內容驗證與來源追溯機制; 6. 組織如何投資、研究AI安全與如何降低AI社會風險; 7. 組織如何促進AI對人類與全球的利益。 為協助G7推動《廣島進程國際行為準則》,OECD建構G7「AI風險報告框架」網路平台,鼓勵開發先進人工智慧的組織與企業於2025年4月15日前提交首份人工智慧風險報告至該平台(https://transparency.oecd.ai/),目前已有包含OpenAI等超過15家國際企業提交報告。OECD亦呼籲企業與組織每年定期更新報告,以提升全球利益相關者之間的透明度與合作。 目前雖屬自願性報告,然考量到國際監理機關對生成式AI及高風險AI 系統透明度、可問責性(Accountability)的日益關注,G7 AI風險報告框架內容可能成為未來立法與監管的參考作法之一。建議企業組織持續觀測國際AI治理政策變化,預做合規準備。
Uber竊取Waymo無人車技術機密一案,法院裁定返還1.4萬筆機密資料Waymo是Google旗下發展無人車技術的公司,其員工Anthony Levandowski(以下簡稱Levandowski)於2016年2月離職並成立自動駕駛卡車公司Otto,而Uber於同年8月以6.8億美元併購該公司,Levandowski則任職於Uber的自動駕駛車部門。 Waymo在收到供應商誤發的電子郵件發現內含Uber的光學雷達(以下簡稱LIDAR)電路板工程圖,據Waymo表示,LIDAR是一種發展自動駕駛不可或缺的雷射感測器,該工程圖與Waymo設計的工程圖非常相似,此為工程師投入上千小時並投入數百萬美元研發而成。Waymo因而於今(2017)年2月對Uber提出告訴,主張Uber竊取其營業秘密與智慧財產,並表示Levandowski離開Waymo前曾使用私人硬碟下載公司上千筆機密資料,尚包括數名離職員工亦曾下載機密資料,且目前都任職於Uber。 今(2017)年5月美國加州北區聯邦地方法院依Waymo提出的有利證據,包含Uber明知或應知Levandowski握有1.4萬筆與Waymo智財相關的機密資料仍聘僱其為員工;且有完整紀錄顯示Levandowski離職前曾下載Waymo機密文件。因此裁定要求Uber限制Levandowski與相關員工使用與本案相關的LIDAR技術,且須於今年5月31日前返還Waymo,其中包含會議紀錄和Levandowski與相關員工電話紀錄。惟Uber仍可持續發展其自動駕駛技術,但賦予Waymo的律師及技術專家有權監視Uber未來的商業發展,並要求Uber必須在同年6月前調查Levandowski完整的LIDAR技術書面與口頭溝通紀錄,並提交給Waymo。 另方面,Waymo在此同時也宣布與Uber在美國的主要競爭對手Lyft建立自動車駕駛員的合作夥伴關係,挑戰Uber乘車服務的市場地位。本案將於今年6月7日進行審判程序,後續值得持續關注。
日本公布「資料與競爭政策檢討會報告書」並探討資料收集利用違反《獨占禁止法》行為近年來,受到物聯網和人工智慧技術高度發展影響,大數據的重要性逐漸提昇。為避免資料不當收集和資料被不當佔據等可能妨礙競爭之行為,以利業者透過資料收集、累積和分析等方式,創造出新的產業價值,日本公平交易委員會於競爭政策研究中心設置「資料與競爭政策檢討會」,自2017年1月至6月間舉辦數次檢討會,並於2017年6月6日公布《資料與競爭政策檢討會報告書》。該書一共5章,內容為第1章檢討背景,第2章回顧資料環境變化與利用現狀,第3章檢討現今競爭政策及《獨占禁止法》,第4章資料收集、利用相關行為,以及第5章企業結合審查等與資料利用相關之事項。 報告書指出,業者不當收集資料和不當佔據資料等行為,均有適用《獨占禁止法》之可能。前者係指具有優勢地位的業者,利用關係要求有業務往來的企業提供資料等行為,如原本只需要性別和年齡資訊,卻額外要求對方提供住所、電話等訊息;後者則係指業者利用不正當方法與顧客聯繫,排除其他競爭者等行為,如排他性交易、拒絕交易、差別待遇等。
美國營業秘密之獨立經濟價值的認定趨勢變化2023年6月來自美國法院的兩份營業秘密意見,強調了獨立經濟價值的重要性,並打破過往學者認為該要件沒有判斷實益的擔憂。所謂的獨立經濟價值,是指任何資訊若要成為營業秘密,所需具備源自其保密狀態的經濟價值。由於兩份意見都不允許原告透過薄弱之推論與假設,來證明其營業秘密具有獨立之經濟價值,顯示出法院對獨立經濟價值之認定趨勢的變化。 其中一份意見來自美國第四巡迴上訴法院,該法院認為原告未能提供充分的證據證明其營業秘密之價值,並駁回原告以該公司被收購之價格或授權其專有資料庫VulnDB所得收入,作為其75項涉案營業秘密經濟價值的論點。美國第四巡迴上訴法院強調,原告不僅需證明所主張之營業秘密具有經濟價值,尚需證明該經濟價值源自所主張之營業秘密的保密狀態。 另一份意見來自美國俄亥俄州北區地方法院,該法院駁回了原告透過其執行長的宣誓書來證明所主張之營業秘密具有獨立經濟價值的作法。儘管該宣誓書討論了法院經常認定為營業秘密的資訊,比如交易的形式、未經審計的財務報表等,但美國俄亥俄州北區地方法院仍拒絕主觀證詞,要求原告提供所主張之營業秘密具有獨立經濟價值的客觀指標或理由。 企業該如何證明其營業秘密具有獨立之經濟價值? 企業可透過下列方式來證明其營業秘密具有獨立之經濟價值,包括: 1.開發成本:開發營業秘密的時間與材料成本,但過去的研發成本未必等於現在的經濟價值; 2.授權、租賃費:他人付費使用其營業秘密的事實; 3.內部通訊紀錄:他人承認該營業秘密所帶來的好處或前僱員、承包商與其競爭對手分享營業秘密的事實; 4.展現出優勢:透過營業秘密資訊獲得一份有價值的合約或滿足某些標準、條件之要求; 5.降低成本/提高效率:透過營業秘密減少原物料之投入及所需時間或提高生產之效率。 隨著美國法院對獨立經濟價值之認定趨勢的變化,營業秘密案件之原告所負的舉證責任將逐漸提高。據此,當企業欲提出不當使用營業秘密之損害賠償時,應盡早開始收集相關證據,以滿足法院對於營業秘密之獨立經濟價值的認定標準。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)。