2010年,美國聯邦政府展開「聯邦政府風險與授權管理計畫」(Federal Risk and Authorization Management Program,FedRAMP),在經過2年的研究與整備後,聯邦政府總務管理局於2012年06月06日宣佈FedRAMP正式運作。 FedRAMP是由國土安全部、聯邦政府總務管理局、國防部、國家安全局以及國家科技研究所共同撰寫及建置。該計畫的目的是建立一套全國政府機關可遵循依據,針對雲端服務的風險評估、授權管理的標準作業規範。
根據FedRAMP,雲端服務業者欲通過該計畫的評估,其評估程序可分為提出申請、檔案安全控管、進行安全測試、完成安全評估等四個階段。未來所有雲端產品與服務業者,都必須達到該計畫的標準規範,才能為美國政府機關提供雲端產品及服務。
對於雲端服務業者的評估,必須經由FedRAMP認證的第三方機構來進行審查,第三方評估機構欲通過認證,除了要符合FedRAMP的需求外,還必須具備雲端資訊系統的評估能力、備妥安全評估計畫、以及安全評估報告等,另外亦同時引進了ISO/IEC17020以及ISO/IEC17011之規定,來驗證檢驗機構的品質與技術能力。目前為止,聯邦政府總務管理局已經公佈十個獲得授權的機構。
聯邦政府總務管理局同時並期待在2012年的年底之前,能夠有三個雲端服務提供者通過審查,然而,由於制度才剛上路不久,是否能夠跟上產業變遷的腳步並順利達成目標,仍有待進一步觀察。
Burberry是一家專門生產奢華服裝、圍巾、提袋等產品之品牌公司,於今年3月3日在Manhattan聯邦法院向以低價經營為主的TJX Cos公司提起商標侵權訴訟,因旗下TJ Maxx、Marshalls及HomeGoods商店,販售許多各式各樣之仿冒品。 Burberry以稱為” Burberry Check (Burberry格紋)”聞名,其格紋是以十字交叉設計並使用駝色、紅色、黑色及白色作為商標。並聲明其商標是著名的,且象徵Burberry是專門生產及提供高品質奢華產品的公司。此一訴訟指控TJX Cos其零售商於過去四年販售許多商標侵權之產品,如:外套、相框、polo衫、圍巾及旅行箱等。更指出TJX Cos是以試圖”吸引Burberry之目標客戶,進而造成Burberry的損失作為其獲利的來源。”然而TJX Cos之發言人Sherry Lang發表聲明,針對Burberry的指控表示”遺憾”且”並非意圖欺騙任何人,使其相信他們所購買的是Burberry的產品”。現已聯繫此爭議中所販售相關產品之零售商。 目前Burberry正尋求終止此侵權產品之販售,銷毀未授權產品,並要求TJX Cos作改善廣告聲明、三倍損害賠償及其他許多矯正措施。 於Burberry提起訴訟的同一周內,以手提袋及公事包製造聞名之公司Coach也向低價折扣零售商Kmart Corp,提起類似之侵權訴訟。
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。
歐洲專利局(EPO)發布新版審查指南明訂申請人就提交之人工智慧內容負責歐洲專利局於2026年4月所生效的歐洲專利局審查指南(Guidelines for Examination in the European Patent Office,下稱審查指南),此次新增General Part, 5人工智慧使用部分,說明專利提交文件若包含人工智慧所產出的部分,仍由文件提交人對其內容進行負責,明確定義人工智慧只是輔助工具。 審查指南於2024年在Part G, Chapter II, 3.3.1人工智慧與機器學習部分,增加人工智慧工具達成效果之特徵需被揭露並具可被再現性之要求,於2025年進一步明確定義人工智慧工具之使用需對於技術具有貢獻才會被視為技術特徵,2026年另於Part F, Chapter III, 3公開揭露資訊不足(Insufficient disclosure)部分,說明若與人工智慧相關之專利,所揭露之數學方法、訓練集等資訊揭露不足會無法滿足可據以實施的要求,新增如申請範圍揭露內容未能使人相信可達成技術效果為例子,此次審查指南僅是針對專利文件揭露要求的補充,並未對於使用人工智慧工具所產出的技術內容認定增加著墨,顯見就人工智慧工具產出技術的專利要件在實務認定上已可被執行,此次修改在明定自然人/申請人使用人工智慧工具對於所提交文件內容仍應負起責任。 智財法規與相關審查實務可能會因應新興技術而有變動調整,故企業在建立內部智財管理制度後,亦應檢視制度得否因應外部變化而產生新的風險並評估制度是否調整。以前述歐洲專利局近年來持續因應人工智慧議題明確審查標準為例,建議企業可因應專利審查標準對於人工智慧相關技術之說明檢視現行機制是否需要調整,例如檢視現行研發紀錄得否區隔人員與人工智慧之產出紀錄或貢獻程度、專利提案審查是否確認運用人工智慧所揭露部分是否符合可再現性、可據以實施之要求等,以有系統的持續變化調整組織內部智財管理制度。企業可參考台灣智慧財產管理規範建立管理循環,落實管理制度的定期檢視,以系統化方式因應外部環境持續優化內部智財制度。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://keid.nat.gov.tw/tips/)
美國參議院重新提出FDA現代化法案3.0,加速新藥開發之動物實驗新替代方法發展.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 美國前任總統拜登於2022年底簽署《FDA現代化法2.0》(FDA Modernization Act 2.0, FDAMA 2.0),修改FDA自1938年以來新藥必須實施動物試驗之要求,將進入人體臨床試驗之前階段試驗改稱為「非臨床試驗(nonclinical test)」並許可採取非動物實驗方法,為美國在藥物安全監管方面的重大改變。 在FDAMA 2.0通過後,FDA仍未啟動修改監管法規以符合該法,為了確保改革能加速進行,2024年2月6日美國兩黨參議員合作提出《FDA現代化法案3.0》(FDAMA 3.0) 草案並於同年12月12日參議院無異議通過,惟眾議院在第118屆國會結束前並未討論該案,參議員於2025年2月第119屆國會重新提出該法案。 FDAMA 3.0重點包括: 1. 一般規定:FDA應於1年內,建立針對藥品的非臨床測試方法資格認定流程(Nonclinical Testing Methods Qualification Process);個人可申請特定用途的非臨床測試方法資格認定。 2. 符合資格之非臨床測試方法:非臨床測試方法必須可替代或減少動物測試;且提高非臨床測試對安全性和有效性的預測性,或縮短藥物(含生物製品)的開發時間。 3. 符合資格認定之應用:獲資格認定之非臨床測試方法,FDA應加速相關藥品申請(包括變更申請)的審核流程;允許申請人於藥品申請中引用相關數據與資訊。 4. 本法生效日起兩年內應每年向國會報告流程運行情形,包括已認定的方法類型、申請數量、審查天數、批准數量,以及該流程減少的動物數量估算等。 目前雖然其他國家尚未有類似立法,但歐美均投入大量研發資源減少動物實驗,且FDA亦於近日提出《減少臨床前安全試驗使用動物實驗之路線圖》,後續應密切關注本法案是否通過及相關產業影響。