英國成立英國衛生與社會照護資訊中心整合政府醫療資訊
隨著英國國家健康服務（National Health Service, NHS）的改革，衛生和社會照護法（The Health and Social Care Act 2012）第九部分第二章，規範成立英國衛生與社會照護資訊中心（The Health and Social Care Information Centre, HSCIC）作為政府醫療資訊公開、整合與管理單位，此項規定於今（2013）年4月1日生效。
HSCIC並非正式的政府部會，而屬於執行行政法人（Executive Non Departmental Public Bodies），向衛生部長（Secretary of State for Health）負責，其職責除了蒐集、分析和傳播國家資料暨統計資訊以外，同時亦進行國家各層級的醫療資訊基礎設施的整合，作為醫療資訊數據公開的門戶；此外，HSCIC利用其行政法人的特性，將醫療組織視為客戶，提供不同的服務和產品，以協助其達到所需的資訊管理需求。透過HSCIS對於資訊的整合再公開，有助於在增進政府資訊透明性的同時，亦保障了資訊流動的效率和安全性。
其中HSCIC對於敏感性資料之應用，特別設立資料近用諮詢小組（Data Access Advisory Group, DAAG）予以處理。資料諮詢小組是每月定期由HSCIC所主持的獨立運作團體，須向HSCIC委員會負責。當HSCIC面臨敏感性資料或可識別個人資料之應用（包括是為了研究目的，和為了促進病人的醫療照護所需之應用）時，即交由資料近用諮詢小組會議來討論，以確保揭露該項資訊的風險降到最低。
從HSCIC的組織任務能輕易地發現其具有強大整合醫療資訊之功能，其未來發展勢必與過往飽受爭議的醫療資訊應用息息相關，因此相當值得我們持續觀察HSCIC的後續動態。
.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。
美國FCC將檢視是否有必要加強隱私規定美國FCC於二月份表示其將檢視採取額外的安全措施，是否能夠有效防止電信公司所持有之個人敏感性資訊外洩之問題，並就與此所涉之問題與建議採取之法律措施諮詢公眾之意見。此次諮詢的議題包括目前電信公司所採取的安全措施為何、此等措施存有何種缺失、以及採取何種措施將能夠更有效地保護消費者的隱私，並就以下五種特定的安全措施，諮詢公眾之意見，包括： (1) 由消費者設定密碼。 (2) 建立一套查驗機制，此一機制必須能夠記錄消費者個人資料之接近使用情況，包括時間、接近使用的資料內容、接近使用人…等之資訊。 (3) 電信公司必須就客戶專有之網路資訊 (customer proprietary network information，CPNI)進行加密。 (4) 限制資料之保存，要求電信公司必須刪除所有不必要的資料。 (5) 當個人資料遭他非法接近使用時，電信公司應通知消費者。 除此之外，FCC亦就其是否應修改現行法規，要求電信公司應就其實施消費者保護措施之狀況，提交年度稽核報告以及全年之客訴資料進行公眾意見諮詢，並且就電信公司是否應於提供CPNI前，致電予消費者，以確保CPNI資料之索取係由消費者本人親為一事諮詢公眾之意見。
以再生能源公司終止併購而衍生之營業秘密糾紛案為鑒，提供企業管理建議2025年7月30日，美國加州法院指出公司濫用合作談判地位以爭奪再生能源市場之行為，從商業角度極為惡劣，將面臨重大法律風險，並認定Phillips 66能源公司須向Propel Fuels（下稱Propel）競爭公司給付共約8億美元的賠償金。 本案源於2017年，Phillips 66公司以收購為由，雙方簽署收購意向書，對Propel公司進行盡職調查。於此期間，Propel公司依保密契約向Phillips 66公司揭露其再生柴油專屬策略與資訊，Phillips 66公司並從 Propel 下載近 3千份包含營業秘密的紀錄。於2018年8月24日，Phillips 66公司突然終止收購並於下一工作日向加州監管機構宣布其將加入加州再生能源市場，2019年正式銷售高混合可再生柴油。 2022年2月16日，Propel公司向加州法院控訴Philips 66公司不當使用Propel公司花費13年研發得出之財務與銷售資料、營運模式及其再生能源業務的預測資料等營業秘密，致Propel公司損失2億美元。於2024年10月16日，本案認定Phillips 66公司違反加州統一營業秘密法（Uniform Trade Secrets Act），不當使用Propel公司的營業秘密， Phillips 66公司應賠償6.049 億美元。其後，本案認定Phillips 66公司行為屬惡意不當使用營業秘密，依加州統一營業秘密法，法院可另將懲罰性賠償金增加至2倍。2025年7月底，本案認定之賠償金達到8億美元，包含自2024年之6.049億美元的補償性賠償金，以及因Phillips 66公司「惡意」不當使用營業秘密的行為，追加1.95億美元的懲罰性賠償金。 綜觀前述實務案例可得知，即便公司間已簽訂保密契約，仍存在公司假借併購盡職調查、合作協商為由，要求他公司提供機密資料。為降低與外部合作而衍生之機密外洩風險，以下為公司提供資料對外之前、中、後階段可參考之管理建議： 1. 對外提供資料前 (1) 內規定義營業秘密搭配機密分級，了解營業秘密之範圍，並依據不同機密等級採取相應的管制措施。 (2) 對外提供資料前，營業秘密相關之權責人員應審查資料適合揭露與否。 (3) 與外部合作協商前，即應確認簽訂保密契約與約定權利歸屬。 2. 已對外提供資料 倘若已對外提供資料，建議採取限制流通、限制權限等作法，如僅限該合作計畫相關人員透過身分認證登入帳號，方有線上瀏覽機密之權限等方式。 3. 對外提供資料後 於合作結束或協商破局之情況，應要求合作方返還或銷毀營業秘密，如為銷毀，應附上相關聲明並佐證執行紀錄。 前述建議之管理作法已為資策會科法所創意智財中心於2023年發布之「營業秘密保護管理規範」所涵蓋，企業如欲精進系統化的營業秘密管理作法，可以參考此規範。 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://www.tips.org.tw）
IBM提出「人工智慧日常倫理」手冊作為研發人員指引隨著人工智慧快速發，各界開始意識到人工智慧系統應用、發展過程所涉及的倫理議題，應該建構出相應的規範。IBM於2018年9月02日提出了「人工智慧日常倫理」（Everyday Ethics for Artificial Intelligence）手冊，其以明確、具體的指引做為系統設計師以及開發人員間之共同範本。作為可明確操作的規範，該手冊提供了問責制度、價值協同、可理解性等關注點，以促進社會對人工智慧的信任。 一、問責制度（Accountability） 由於人工智慧的決策將作為人們判斷的重要依據，在看似客觀的演算系統中，編寫演算法、定義失敗或成功的程式設計人員，將影響到人工智慧的演算結果。因此，系統的設計和開發團隊，應詳細記錄系統之設計與決策流程，確保設計、開發階段的責任歸屬，以及程序的可檢驗性。 二、價值協同（Value Alignment） 人工智慧在協助人們做出判斷時，應充分考量到事件的背景因素，其中包括經驗、記憶、文化規範等廣泛知識的借鑑。因此系統設計和開發人員，應協同應用領域之價值體系與經驗，並確保演算時對於跨領域的文化規範與價值觀之敏感性。同時，設計師和開發人員應使人工智慧系統得以「了解並認知」用戶的價值觀，使演算系統與使用者之行為準則相符。 三、可理解性（Explainability） 人工智慧系統的設計，應盡可能地讓人們理解，甚至檢測、審視它決策的過程。隨著人工智慧應用範圍的擴大，其演算決策的過程必須以人們得以理解的方式解釋。此係讓用戶與人工智慧系統交互了解，並針對人工智慧結論或建議，進而有所反饋的重要關鍵；並使用戶面對高度敏感決策時，得以據之檢視系統之背景數據、演算邏輯、推理及建議等。 該手冊提醒，倫理考量應在人工智慧設計之初嵌入，以最小化演算的歧視，並使決策過程透明，使用戶始終能意識到他們正在與人工智慧進行互動。而作為人工智慧系統設計人員和開發團隊，應視為影響數百萬人甚至社會生態的核心角色，應負有義務設計以人為本，並與社會價值觀和道德觀一致的智慧系統。