日本內閣府於2018年年初提出著作權法部分條文修正案,本次修正集中在合理使用之相關規定,並於5月17日經參議院審議通過。文部科學省在修正概要說明中,提及本次修法放寬合理使用範圍,包括下列幾種情事: 為促進大數據所提供之加值服務或技術創新開發等目的,且不致影響著作之市場價值(如圖書檢索加上部分書籍資訊、論文比對檢索顯示部分原始論文內容)。 老師以教學或提供學生預、複習為目的,利用他人著作所製作之教材,以網路傳輸之方式,上傳後供學生下載使用。 為提供視障者閱讀或因肢體殘障而無法翻閱書籍之人,而將書籍文字以錄音方式呈現。 將美術館或博物館之展出品,製作成可使用於平板電腦之數位檔案,並用於展館導覽上。 上述情形均無須得著作權人之同意。日本政府期待透過本次修法, 在教育推動、便利身障人士及美術館之數位典藏利用等相關數據資訊產業發展上,有效緩解可能產生侵害著作權之問題,故此次條文修正案及後續相關立法動態值得密切注意。
澳洲發布《人工智慧臨床應用指引》提供臨床照護之人工智慧使用合規框架澳洲醫療安全與品質委員會(Australian Commission on Safety and Quality in Health Care, ACSQHC)與衛生、身心障礙及高齡照護部(Department of Health, Disability and Ageing)聯合於2025年8月發布《人工智慧臨床應用指引》(AI Clinical Use Guide),旨在協助醫療人員於臨床情境中安全、負責任使用人工智慧(Artificial Intelligence, AI)。該文件回應近年生成式AI與機器學習快速導入醫療現場,卻伴隨證據不足、風險升高的治理挑戰,試圖在促進創新與確保病人安全之間建立清楚的合規框架。 該指引以臨床流程為核心,將AI使用區分為「使用前、使用中、使用後」三個階段,強調醫療人員須理解AI工具的預期用途、證據基礎與風險限制,並對所有AI產出負最終專業責任。文件特別指出,當AI工具用於診斷、治療、預測或臨床決策支持時,可能構成醫療器材,須符合澳洲醫療用品管理管理局(Therapeutic Goods Administration, TGA)的相關法規要求。 在風險治理方面,該指引明確區分規則式AI、機器學習與生成式AI,指出後兩者因輸出不確定性、資料偏誤與自動化偏誤風險較高,臨床人員不得過度依賴系統建議,仍須以專業判斷為核心。同時,文件要求醫療機構建立AI治理與監督機制,持續監測效能、偏誤與病安事件,並於必要時通報TGA或隱私主管機關。 在病人權益與隱私保護方面,指引強調知情同意與透明揭露,醫療人員須向病人說明AI使用目的、潛在風險及替代方案,並遵循《1998年隱私法》(Privacy Act 1988)對個人健康資料儲存與跨境處理的限制。澳洲此次發布之臨床AI指引,展現以臨床責任為核心、結合法規遵循與風險管理的治理取向,為各國醫療體系導入AI提供具體且可操作的合規參考。 表1 人工智慧臨床應用指引合規流程 使用前 使用中 使用後 1.界定用途與風險。 2.檢視證據與合規。 3.完備治理與告知。 1.AI輔助決策。 2.即時審查修正。 3.維持溝通透明。 1.持續監測效能。 2.標示可追溯性。 3.通報與再評估。 資料來源:AUSTRALIAN COMMISSION ON SAFETY AND QUALITY IN HEALTH CARE [ACSQHC], AI Clinical Use Guide (2025).
美國平等就業機會委員會發布「評估就業篩選程序中使用軟體、演算法及AI之不利影響」技術輔助文件美國平等就業機會委員會(Equal Employment Opportunity Commission, EEOC)於2023年5月18日發布「根據 1964 年《民權法》第七章評估就業篩選程序中使用軟體、演算法和AI之不利影響」(Assessing Adverse Impact in Software, Algorithms, and Artificial Intelligence Used in Employment Selection Procedures Under Title VII of the Civil Rights Act of 1964)之技術輔助文件(下簡稱「技術輔助文件」),以防止雇主使用自動化系統(automated systems)對求職者及員工做出歧視決定。 該技術輔助文件為EEOC於2021年推動「AI與演算法公平倡議」(Artificial Intelligence and Algorithmic Fairness Initiative)計畫的成果之一,旨在確保招募或其他就業決策軟體符合民權法要求,並根據EEOC 1978年公布之「受僱人篩選程序統一指引」(Uniform Guidelines on Employee Selection Procedures, UGESP),說明雇主將自動化系統納入就業決策所應注意事項。 當雇主對求職者與員工做出是否僱用、晉升、終止僱傭,或採取類似行動之決定,是透過演算法決策工具(algorithmic decision-making tool),對特定種族、膚色、宗教、性別、國籍或特定特徵組合(如亞洲女性),做出篩選並產生不利影響時,除非雇主能證明該決策與職位工作內容有關並符合業務需求,且無其他替代方案,否則此決策將違反《民權法》第七章規定。 針對如何評估不利影響,雇主得依UGESP「五分之四法則」(four-fifths rule),初步判斷演算法決策工具是否對某些族群產生顯著較低的篩選率。惟EEOC提醒五分之四法則推導出之篩選率差異較高時,仍有可能導致不利影響,雇主應依個案考量,使用實務常見的「統計顯著性」(statistical significance)等方法進一步判斷。 其次,當演算法決策工具係由外部供應商所開發,或由雇主授權管理人管理時,雇主不得以信賴供應商或管理人陳述為由規避《民權法》第七章,其仍應為供應商開發與管理人管理演算法決策工具所產生之歧視結果負責。 最後,EEOC鼓勵雇主應對演算法決策工具進行持續性自我評估,若發現該工具將產生不利影響,雇主得採取措施以減少不利影響或選擇不同工具,以避免違反《民權法》第七章。
美國德州東區地方法院對Ericsson v. Samsung案發布反禁訴令,禁止援引中國法院禁訴令干擾美國法院對SEP管轄權美國德州東區聯邦地方法院於2021年1月11日對Ericsson v. Samsung案發布反禁訴令(anti-anti-suit injunction),禁止三星援引中國大陸湖北省武漢市中級人民法院作出之禁訴令(anti-suit injunction),以強制執行愛立信4G及5G行動通訊技術領域的標準必要專利(standards-essential patents, SEPs)。 本案源於三星與愛立信更新全球專利交叉授權契約時,雙方對於SEP授權價格是否符合公平、合理、無歧視(Fair, Reasonable and Non-discriminatory, FRAND)未能達成協議。故2020年12月11日,愛立信在美國德州東區地方法院對三星提起訴訟並為通知,請求美國法院確認愛立信的SEP授權符合FRAND;三星則於12月7日,選擇向中國大陸武漢法院提起訴訟,請求對愛立信裁定發布禁訴令,禁止愛立信在全球其他國家的法院另行提起SEP訴訟救濟,直到12月25日中國法院核准禁訴令後才通知愛立信。愛立信旋即於12月28日向美國法院提出暫時禁令和反禁訴令(禁止中國禁訴令干擾),美國法院立即同意核發暫時禁令,並於2021年1月11日核發初步禁制令,明定在美國一審判決結束前三星須遵守以下要求:(1)三星在中國武漢法院民事訴訟中的行動,不得干擾美國德州東區地院的合法管轄權;(2)禁止三星援引中國武漢法院禁訴令,剝奪或限制愛立信及其子公司在美國實施專利訴訟權利;(3)三星透過不公平的經濟影響力,迫使愛立信需繳納違反中國法院禁訴令罰款,三星應賠償愛立信因此所受損害。 另外,美國德州東區地方法院認為,本案兩法院間處理的是不同的法律爭議。三星是要求中國武漢法院針對愛立信4G及5G的SEP訂定全球授權價格;愛立信則是請求美國德州東區地方法院確認,兩家公司間的授權協商行為是否遵守FRAND。故美國法院並非要求三星撤銷中國大陸禁訴令,更無意介入中國法院的民事訴訟程序並阻止審查專利糾紛。美國法院核發反禁訴令的目的,是為了維護美國法院對訴訟的適當管轄權,以確保中國及美國二法院都能對本案進行訴訟。