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」
2020年7月澳洲競爭及消費者委員會(Australian Competition and Consumer Commission, ACCC)正式對Google提告,針對Google於2016年的一項個資改變政策的內容,以誤導的方式取得用戶同意,而擴大使用個資範圍的行為。 於2016年,Google希望透過在其帳戶中所取得的個資,連結到用戶在非Google網頁中的瀏覽紀錄,如此Google將能夠依據這些資訊,更準確的在其他網站中投放廣告,以提升廣告費收入。為結合用戶於Google及其他網站的資料,Google需更改原本的個資隱私政策,然而事實上Google並沒有實際取得用戶對於此項改變的同意,反而以類似服務改進的通知:「我們為您的帳戶加入了一些可選擇性的功能,讓您能更好掌控Google所蒐集的資訊及使用方式,同時允許Google向您展示相關的廣告」等文字,誤導用戶藉以徵得用戶對個資政策改變的同意。 雖然Google承諾於2022年後,逐步移除Chrome瀏覽器中第三方Cookie的啟用,此動作將會阻止其他網站透過網路,追蹤到Google用戶的瀏覽紀錄,但由於目前Google還是依據用戶的瀏覽紀錄,針對用戶的特定偏好投放廣告來賺取收益,因此這種廣告模式短期內不太可能有所改變。若ACCC在這次與Google的訴訟中勝訴,那表示未來業者對於取得客戶同意(包括收集使用個資)的方式,從原本習慣使用概括性描述並隱藏使用個資真正目的等用語,來取的客戶同意的模式將有所改變。
美國科羅拉多州通過《人工智慧消費者保護法》2024年5月17日,科羅拉多州州長簽署了《人工智慧消費者保護法》(Consumer Protections for Artificial Intelligence Act,Colorado AI Act,下簡稱本法),其內容將增訂於《科羅拉多州修訂法規》(Colorado Revised Statutes,簡稱CRS)第6篇第17部分,是美國第一部廣泛對AI規範的法律,將於2026年2月1日生效。 本法旨在解決「高風險人工智慧系統」的演算法歧視(Algorithmic Discrimination)的問題 ,避免消費者權益因為演算法之偏見而受到歧視。是以,本法將高風險AI系統(High-risk Artificial Intelligence System)定義為「部署後作出關鍵決策(Consequential Decision)或在關鍵決策中起到重要作用的任何AI系統」。 而後,本法藉由要求AI系統開發者(Developers)與部署者(Deployers)遵守「透明度原則」與「禁止歧視原則」,來保護消費者免受演算法歧視。規定如下: (一)系統透明度: 1.開發者應向部署者或其他開發者提供該系統訓練所使用的資料、系統限制、預期用途、測試演算法歧視之文件以及其他風險評估文件。 2.部署者應向消費者揭露高風險人工智慧系統的預期用途,也應在高風險人工智慧系統做出決策之前向消費者提供聲明,聲明內容應該包含部署者之聯絡方式、該系統的基本介紹、部署者如何管理該系統可預見之風險等資訊。 (二)禁止歧視: 1.開發者應實施降低演算法歧視之措施,並應協助部署者理解高風險人工智慧系統。此外,開發者也應該持續測試與分析高風險人工智慧系統可能產生之演算法歧視風險。若開發者有意修改該系統,應將更新後的系統資訊更新於開發者網站,並須同步提供給部署者。 2.部署者應該實施風險管理計畫,該風險管理計畫應包含部署者用於識別、紀錄降低演算法歧視風險之措施與負責人員,且風險管理計畫應定期更新。在制定風險管理計畫時,必須參考美國商務部國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)的《人工智慧風險管理框架》(AI Risk Management Framework, AI RMF 2.0)與ISO/IEC 42001等風險管理文件。 美國普遍認為科羅拉多州的《人工智慧消費者保護法》為目前針對人工智慧系統最全面之監管法規,可作為其他州有關人工智慧法規的立法參考,美國各州立法情況與作法值得持續關注。
中國人行等十部委發布《關於促進互聯網金融健康發展的指導意見》為鼓勵金融創新,促進互聯網金融健康發展,明確監管責任,規範市場秩序,中國人民銀行、工業和信息化部、公安部、財政部、國家工商總局、國務院法制辦、中國銀行業監督管理委員會、中國證券監督管理委員會、中國保險監督管理委員會、國家互聯網信息辦公室,在經中國共產黨中央、國務院同意後,於7月18日聯合發布了《關於促進互聯網金融健康發展的指導意見》。(下稱《指導意見》) 該《指導意見》首次讓中國的互聯網金融正式從「野蠻生長」、「監管真空」,走向了「分類監管」和「有法可依」,按照《指導意見》,未來在監管職責劃分上,人民銀行將負責互聯網支付業務的監督管理;銀監會負責包括個體網路借貸和網路小額貸款在內的網路借貸以及互聯網信託和互聯網消費金融的監督管理;證監會負責股權式群眾募資和互聯網基金銷售的監督管理;保監會負責互聯網保險的監督管理。 同時,《指導意見》提出了一系列鼓勵創新、支援互聯網金融穩步發展的政策措施,積極鼓勵互聯網金融平臺、產品和服務創新,鼓勵從業機構相互合作,拓寬從業機構融資管道,堅持簡政放權和落實、完善財稅政策,推動信用基礎設施建設和配套服務體系建設。 值得注意的是,近年高速發展的借貸式群眾募資、股權式群眾募資以及網路支付等目前在中國互聯網金融領域主要的行業型態,在《指導意見》中形成框架性政策,上至監管原則,下至第三方存管等具體事項上,均有所涉及。由於《指導意見》是經由中共黨中央、國務院同意,再經中國人民銀行等十部委所發布,也說明了該意見的出臺是在中國共產黨中央和國務院的認可下制訂,是故若政策未出現重大轉向,該《指導意見》的規定待相關機關部門細化後,未來可預見將以法律、或行政法律等形式進一步頒布落實。
美國OMB發布人工智慧應用監管指南備忘錄草案美國行政管理預算局(United States Office of Management and Budget, OMB)於2020年1月發布「人工智慧應用監管指南(Guidance for Regulation of Artificial Intelligence Applications)」備忘錄草案。該備忘錄草案係基於維護美國人工智慧(AI)領導地位之目的,而依據美國總統川普(Donald John Trump)於2019年2月簽署之「維持美國人工智慧領導地位(Maintaining American Leadership in Artificial Intelligence)─行政命令13859號」,並在啟動美國人工智慧計畫後180天內,經OMB偕同科技政策辦公室(Office of Science and Technology Policy, OSTP)、美國國內政策委員會(United States Domestic Policy Council)與美國國家經濟委員會(National Economic Council)與其他相關機構進行協商,最後再由OMB發布人工智慧應用監管指南備忘錄草案,以徵詢公眾意見。 該備忘錄草案不僅是為了規範新型態AI應用技術,更希望相關的聯邦機構,在制定AI應用產業授權技術、監管與非監管方法上,能採取彈性的制定方向,以避免過度嚴苛的規定,反而阻礙AI應用的創新與科技發展,繼而保護公民自由、隱私權、基本權與自治權等價值。同時,為兼顧AI創新與政策之平衡,應以十大管理原則為規範制定之依據,十大管理原則分別為: 培養AI公眾信任(Public Trust in AI); 公眾參與(Public Participation); 科學研究倫理與資訊品質(Scientific Integrity and Information Quality); AI風險評估與管理(Risk Assessment and Management); 獲益與成本原則(Benefits and Costs); 彈性原則(Flexibility); 公平與反歧視(Fairness and Non-Discrimination); AI應用之揭露與透明化(Disclosure and Transparency); AI系統防護與措施安全性(Safety and Security); 機構間之相互協調(Interagency Coordination)。 此外,為減少AI應用之阻礙,機構制定AI規則時,應採取降低AI技術障礙的方法,例如透過聯邦資料與模型方法來發展AI研發(Federal Data and Models for AI R&D)、公眾溝通(Communication to the Public)、自發性共識標準(Voluntary Consensus Standards)之制定及符合性評鑑(Conformity Assessment)活動,或國際監管合作(International Regulatory Cooperation)等,以創造一個接納並利於AI運作的環境。