擁有專利但不生產商品,以購買專利與主張專利為主要商業模式的專利蟑螂,近來在美國引起眾多討論,2013年6月,美國白宮更正式發表聲明,不但要求行政機關打擊專利蟑螂,更建議立法機關作出相關修法。
高智發明(Intellectual Ventures,以下簡稱IV)自2001年創立以來,擁有約7萬個專利,其中4萬個屬於IV商業化專案,為主張專利之武器群。一向不承認自己屬於專利蟑螂的IV,2013年12月公開表列出3萬3千個用以主張專利侵權獲利之專利,包括無線技術、半導體技術、硬體、以及生物技術等高值專利;至於其他未公開的專利,IV則稱受限於第三方的保密義務無法公開。
IV宣稱此舉目的在於提供潛在專利被授權人或買受人一個購物清單;然而更為可能的,是面對同年11月底甫通過眾議院投票之創新法案帶來的壓力,所釋出之善意表示退讓。
前述公開清單目前在IV官網上公開提供下載與搜尋,對於企業或事務所,將來受到不知名公司控告專利侵權時,可以檢視這份清單,瞭解該案是否為IV所主導,但實際在訴訟策略上該如何運用學界與實務界尚未有明確的作法,值得繼續觀察。
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Draft Guidance),並持續研究提高演算法透明度、避免演算法偏見的方法。
日本發布策略性資料使用之資料管理指南,旨在協助企業將資料視為資產與產品,以策略性的運用資料日本獨立行政法人情報處理推進機構於2025年6月11日發布《日本發布策略性資料使用之資料管理指南(下稱《指南》)》,旨在協助企業將資料視為資產與產品,以策略性的運用資料。 《指南》指出,資料管理是指企業針對其所擁有的所有資料,進行有效率的收集、整理、保存、共享、分析與運用的一套系統化流程,其目的是為了透過確保資料品質及正確性,協助業務決策,並確保企業的競爭優勢。 在現代企業經營中,資料具有雙重屬性,亦即資料除了是企業重要的經營資產,同時也是企業的產品之一。作為資產的資料如同設備等一般資產,是可供銷售或提供服務的資產,故為最大化其價值並促進成長,需要進行適當管理與投資。此外,由於資料具有可複製性,因此一經外洩,將會造成廣泛且持續性的影響,因此需進行資料管理以確保資料安全性;作為產品的資料則需要有效的整備及管理,以確保維持其正確性所需的品質。 根據《指南》,資料管理的核心在於其需要貫穿資料生命週期,且隨著數位化的進展,對於資料管理亦產生新的需求,例如針對資料多元運用需求之應對、資料須具備可追溯性、針對機密資料之管理方式、確保資料安全性及資料品質等。 為因應新興資料管理需求,《指南》建議可透過評估自身定位、規劃必要體制、思考資料策略及管理架構、盤點企業既有資料及必要資料、培養及建立企業從決策層到執行層的人員均重視資料的資料文化,以及減少不必要或易出錯的作業流程等六項具體措施,建立企業自身貫穿資料生命週期之資料管理流程。 我國企業如欲逐步建立並落實貫穿資料生命週期的資料管理流程,可參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心所發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範》,作為資料管理流程設計與實務落實之參考,以強化自身資料管理能力。 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)
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).
中華人民共和國發布「電子認證服務管理辦法」中華人民共和國於今年(2005年)2月18日頒布「電子認證服務管理辦法」,該辦法乃是繼2004年8月頒布「中華人民共和國電子簽名法」後,針對電子認證服務產業所為之規範,目的在於使主管機關(中華人民共和國資訊產業部)對於憑證機構與電子認證服務之實施得有一明確之監督管理辦法(第4條),將於今年(2005年)4月1日正式施行。該辦法對於憑證機構之核可、電子認證服務之提供、暫停與終止、憑證應記載事項、憑證機構之審查義務、主管機關之監督管理辦法,以及相關罰責均予以明定。並於該法第41條設有過渡條款,明定憑證機構必須於今年(2005年)9月30日前取得電子認證服務許可,於今年(2005年)10月1日起,未取得許可者不得繼續從事電子認證服務,是以不採自願認可制。