隸屬於聯合國之下的潔淨能源部長會議(Clean Energy Ministerial, CEM)於2012年4月25-26日於英國倫敦舉行第三次會議,共有來自23國家的代表以及私人代表參與,針對潔淨能源的議題予以討論,探討如何加強各國政府間的合作,以推動公部門與私人對於潔淨能源發展的參與。此一會議中承諾支持由聯合國秘書長倡議的「全面永續能源(Sustainable Energy for All, SE4ALL)」所設定的2030永續能源目標,承諾改善能源效率、提升再生能源、及確保能源利用。相關內容包括:
1.提高能源效率
有16位參與CEM的政府代表亦參與「超高效的設備和器具部署計畫(Super-efficient Equipment and Appliance Deployment , SEAD)」,承諾將推動能源效率,以幫助消費者和企業獲得節能器具和設備。此一努力將能使消費者在未來二十年節省超過一兆美元,並且估計自2012年至2030年能減少110億公噸的二氧化碳排放。具體措施包括推出全球效率獎章的競賽(Global Efficiency Medal competition)、藉由公私合作來推廣高效能產品、加速照明設備在全球市場的轉型、建立全球通用的產品識別系統等。
2. 促進再生能源及其他低碳能源的發展
例如英國宣布投入六千萬英鎊的資金於碳捕獲(carbon capture)與儲能技術的發展。此外,丹麥,德國和西班牙發布了一個全球性的再生資源地圖,標示世界各地的太陽能和風能能源的潛力,並基於能源價格、財務成本及獎勵計劃,來評估不同國家對這些資源開發的成本效益。
3.確保能源的利用
例如義大利和美國宣布發展印度的照明計畫,將在2015年底提供200萬人現代照明服務。又,在非洲照明方案,已經提供250萬人民離網照明裝置(off-grid lighting devices)。這些計畫均附屬於「全球照明和能源利用合作組織(Global Lighting and Energy Access Partnership, Global LEAP)」,該組織宣布將對於缺乏現代能源選擇的消費者,推動低成本且確保品質的解決方案。
4. 更多跨領域舉措
包括有11個國家同意支持由澳洲和美國為首的聯合國能源計畫;氣候工作基金會(ClimateWorks Foundation)提供三年1百萬美元的技術諮詢報告於「潔淨能源解決方案中心(Clean Energy Solutions Center)」;美國與麻省理工學院(Massachusetts Institute of Technology, MIT)合作的潔淨能源計畫(Clean Energy program)中「教育與授權參與(Clean Energy Education & Empowerment Initiative, C3E)」的部分,由20多名專業婦女同胞擔任「潔淨能源大使(C3E Ambassadors)」,獎勵其在潔淨能源領域的成就等。
Gilead Sciences之子公司Kite Pharma(以下簡稱Kite)所推出之Yescarta®(Axicabtagene Ciloleucel)為治療復發型或難治型瀰漫性大B細胞淋巴瘤(Diffuse Large B-Cell Lymphoma, DLBCL)之CAR-T細胞治療產品,其為美國FDA第二個核准上市之CAR-T產品。 上述產品於2017年獲美國FDA核准上市後,Juno therapeutics公司隨即於美國加州中區聯邦地院起訴Kite,主張Yescarta侵害Juno therapeutics之美國7,446,190號專利「編碼嵌合T細胞受體之核酸(Nucleic acids encoding chimeric T cell receptors)」(以下簡稱190專利),2019年陪審團認定Kite成立專利侵權,裁定損害賠償額為7.78億美元;於2020年法院進一步認定Kite有蓄意侵權行為,再判定需增加50%之損害賠償金,使損害賠償總額超過11億美元。 本案上訴後,美國聯邦巡迴上訴法院(US Court of Appeals for the Federal Circuit, 以下簡稱 CAFC)於2021年8月26日推翻原審判決,認定190專利不符書面說明(Written Description)要件而無效。CAFC認為190專利請求項所請求之單鏈可變區片段抗體(single-chain variable fragment, scFv)結合部涵蓋過廣,包括可結合「任何」標的之「任何」scFv,惟其說明書未能提供其中之代表性物種(species)、或界定其共通結構特徵,於說明書中僅揭露可結合兩種不同標的之兩種scFv作為實施例,但未能說明此二物種如何、或是否能夠代表其所請求的整個上位之屬(genus)。CAFC指出,若要滿足書面說明要件之要求,說明書應揭露與代表性數量之標的結合之特定scFv物種,Juno雖提出專家證詞主張此二scFv實施例已具代表性,惟CAFC仍認為該證詞過於籠統而未能解釋何種scFv將與何種標的結合。CAFC指出,書面說明要件之目的在於確保專利排他權範圍不會超出發明人記載於說明書中之貢獻範圍,190專利發明人證稱其申請發明時只使用過說明書所載之兩個scFv實施例,且說明書未提供確認何種scFv將結合至何種標的之方法與指導,但190專利卻請求可與任何標的結合之scFv,因此,190專利之揭露內容未能證明發明人擁有結合至各種選定標的之所有可能scFvs,無法滿足書面說明要件之要求。 醫藥專利以上位請求項(genus claim)尋求保護時,可能因說明書記載內容不容易滿足書面說明與可據以實施(Enablement)要件而受到挑戰。除本案外,美國近期亦有數件醫藥專利因不符書面說明要件與可據以實施要件而被宣告無效,如Amgen Inc. v. Sanofi(Fed. Cir. 2021)、Idenix Pharmaceuticals LLC v. Gilead Sciences Inc.(Fed. Cir. 2019)、Enzo v. Roche(Fed. Cir. 2019),未來醫藥專利以上位請求項尋求保護是否會變得更加困難,值得繼續觀察。
勢在必行的全球企業最低稅負制經濟暨合作發展組織(Organization for Economic Cooperation and Development,下稱OECD)為因應數位化時代下,跨國企業集團透過數位科技所帶來有別於傳統交易的新交易模式等避稅安排使其獲益與稅負顯不相當,亦即稅基侵蝕問題,於2019年提出兩大支柱:支柱一為連結關係與利潤分配;而支柱二為全球反稅基侵蝕規定(Global Anti-Base Erosion rules,下稱GloBE),即本文討論之全球企業最低稅負制。然而全球企業最低稅負制提出之初,因歐盟各國意見不同無法形成共識,直至今(2021)年4月5日因美國財政部長葉倫(Janet Louise Yellen)公開表示正與G20成員國研議推動全球企業最低稅負制,加上近期歐盟各國態度已轉趨支持並附和,此議題終於再度引發國際與我國關注。 事實上,最低稅負制在我國並非新議題,我國早已制定「所得基本稅額條例」並施行多年,其中包括個人與營利事業基本稅額,然而GloBE所規範之全球企業最低稅負制將無可避免地於一定程度上影響我國營利事業所得稅及基本稅額的稅(法)制的調整與變動。加上我國自2019年3月脫離歐盟避稅觀察名單(俗稱灰名單)後,為避免再次被認列避稅天堂,稅制持續與國際接軌,故由OECD提出且美國贊同之全球企業最低稅負制,如各國拍板,我國將勢在必行。
FDA發佈人工智慧/機器學習行動計畫美國食品藥物管理署(U.S. Food & Drug Administration, FDA)在2021年1月12日發布有關人工智慧醫療器材上市管理的「人工智慧/機器學習行動計畫」(Artificial Intelligence/Machine Learning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) Action Plan)。該行動計畫的制定背景係FDA認為上市後持續不斷更新演算法的機器學習醫療器材軟體(Software as Medical Device, SaMD),具有極高的診療潛力,將可有效改善醫療品質與病患福祉,因此自2019年以來,FDA嘗試提出新的上市後的監管框架構想,以突破現有醫療器材軟體需要「上市前鎖定演算法、上市後不得任意變更」的監管規定。 2019年4月,FDA發表了「使用人工智慧/機器學習演算法之醫療器材軟體變更之管理架構—討論文件」(Proposed Regulatory Framework for Modifications to Artificial Intelligence/Machine earning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) - Discussion Paper and Request for Feedback)。此一諮詢性質的文件當中提出,將來廠商可在上市前審查階段提交「事先訂定之變更控制計畫」(pre-determined change control plan),闡明以下內容:(1)SaMD預先規範(SaMD Pre-Specification, SPS):包含此產品未來可能的變更類型(如:輸入資料、性能、適應症)、變更範圍;(2)演算法變更程序(Algorithm Change Protocol, ACP):包含變更對應之處理流程、風險控制措施,以及如何確保軟體變更後之安全及有效性。 根據「人工智慧/機器學習行動計畫」內容所述,「事先訂定之變更控制計畫」構想被多數(包含病患團體在內)的利害關係人肯認,並於相關諮詢會議當中提出完善的細部建言。FDA將根據收到的反饋意見,於2021年以前正式提出有關人工智慧/機器學習上市後監管的指引草案(Draft Guidance),並持續研究提高演算法透明度、避免演算法偏見的方法。
加拿大政府就生成式人工智慧對著作權的影響進行公眾諮詢加拿大政府於2023年10月23日至12月4日針對「生成式人工智慧對著作權的影響」(consultation on the implications of generative artificial intelligence for copyright)進行公眾諮詢,以期了解生成式人工智慧對於加拿大著作權市場之變化,進而修訂《著作權法》(Copyright Act),本次諮詢文件中討論重點整理如下: 1.文字和資料探勘(Text and Data Mining, TDM):是否需要因應TDM修改加拿大原本的著作權法,包含著作權法中合理使用行為(29條)和暫時性重製行為(30.71條)等得不構成侵害之例外條款。學者、AI使用者以及AI技術團體大多持肯定見解,認為TDM行為中使用的著作時不需要權利人的著作權授權;然創意產業則多持否定見解,認為不應該為TDM創設例外,否則將會使得TDM所使用之作品原著作人無法主張權利以獲得授權金。 2.人工智慧生成作品之著作人身分及著作權歸屬:因利用生成式人工智慧所創作或輔助創作之文字、圖像和音樂有作者身分不明確之虞,因此加拿大政府希望可以對此加以澄清,並討論是否需要修改原本的著作權法案中相關規定。針對作者身分不明確之爭議,加拿大政府提出了三種可能的規範模式: (1)闡明著作權保護只適用於自然人創作的作品; (2)將人工智慧生成作品之作者歸屬於在創作作品時運用技能和判斷力的自然人,凡自然人可以在人工智慧技術輔助下創作的作品中貢獻足夠的技能和判斷力,即可被視為該作品的作者; (3)為人工智慧生成的作品創設一套新的權利。 3.人工智慧之侵權責任:人工智慧係透過大量的資料庫來生成一項作品,過程中可能出現侵害他人著作權之情形,而加拿大現行的著作權法框架下很難認定侵權行為之責任歸屬。加拿大現行的著作權法要求被侵權人(著作人)必須證明侵權人明知其重製行為侵犯他人著作權,且就該他人著作加以重製,但一般人難以瞭解人工智慧系統開發及訓練過程,因此難證明人工智慧系統研發與利用過程中的業者、工程師或其他相關人等是否有侵權行為。因此加拿大政府希望利害關係人就此議題提供更多意見,以協助將來修法、提高市場透明度。 生成式人工智慧雖然提供了便利的創作方式並帶來巨大經濟利益,卻也可能侵害他人著作權,因此平衡著作人之權利並兼顧經濟發展是加拿大政府及國際社會課正積極解決的議題。