美國司法部宣布日商普利司通(Bridgestone Corp.)股份有限公司,就其共謀操縱安裝於汽車中並銷售至美國及其他國家之汽車防震橡膠零組件價格乙案認罪,並同意支付4億2仟5佰萬美元之刑事罰金。
根據俄亥俄州(Ohio)地方法院所提起的一項重罪控訴,該公司於美國及其他國家共謀參與分配銷售、操縱報價及壟斷、提高並維持其出售予豐田(Toyota)、日產(Nissan)汽車公司、富士重工業(Fuji Heavy Industries)公司、鈴木(Suzuki Motor)公司、五十鈴(Isuzu Motors)汽車公司及其某些子公司、加盟和供應商之汽車防震橡膠零組件價格。除了刑事罰金外,普利司通公司並同意配合司法部進行後續之汽車零組件案調查。本認罪協議(plea agreement),業經法院批准。
在2011年10月,普利司通公司即因「海洋軟管」(marine hose)乙案涉嫌壟斷價格及違反「海外貪污防治法」(Foreign Corrupt Practices Act)而遭控訴,經認罪協議並支付2仟8佰萬美元罰金。但於是案答辯中,該公司並未就其同時涉及防震橡膠零組件共謀操縱價格乙情,主動為揭露。該公司未主動揭露上情,乃是本次罰金高達4億2仟5佰萬美元原因之一。
美國司法部副助理部長Brent Snyder表示:「美國司法部反托拉斯署將針對屢犯卻未主動揭露其他反競爭行為者,採取強硬態度。本案之鉅額罰金,即重申該署致力於令企業就其傷害美國消費者之行為,負起責任。」普利司通公司遭指控因價格壟斷違反謝爾曼法案,依法最重可處1億美元之刑事罰金。如企業因犯罪所獲利益之兩倍數額,或犯罪被害人所受損失之兩倍數額,其一逾前開法定最高罰金時,得加重至該數額。
為強化中草藥現代化,保障民眾用藥安全,行政院衛生署自民國 93 年起提出「建構中藥用藥安全環境五年計畫」,中醫藥委員會主委林宜信最近並表示,將在 2008 年前,強制全台所有飲片及傳統藥材做好符合規定的包裝及標示,標示內容包括檢驗文號、有效期限,包裝後則需符合 GMP 的規範;至於規範標準,預計會在 2008 年起推動,初期採取廠商自由心證的做法,但未來會改為強制執行。 國內中草藥可區分為科學濃縮製劑,以及傳統的飲片和傳統劑型,科學濃縮製劑透過中醫醫療院所流通,目前產值約 250 億元;一般藥店販售的飲片及傳統劑型,產值則有 300 億元以上。傳統中草藥做好包裝標示,可確保民眾用藥安全,並帶動傳統中草藥品牌加值,而要求包裝標示符合 GMO 規範,也有利進入國際市場。中醫藥委員會預估,中草藥強制包裝標示可提升中草藥產值,由 300 億元倍數成長到 1,000 億元以上的規模。
世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件,期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧世界衛生組織(World Health Organization, WHO)於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」(Regulatory considerations on artificial intelligence for health)文件,旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧,發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素: (1)文件化與透明度(Documentation and transparency) 開發者應預先規範(pre-specifying)以及明確記錄人工智慧系統(以下簡稱AI系統)之預期醫療目的與開發過程,如AI系統所欲解決之問題,以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項,並建議以基於風險之方法(Risk-based approach),根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 (2)風險管理與AI系統開發生命週期方法(Risk management and AI systems development lifecycle approaches) 開發者應在AI系統生命之所有階段,考慮整體產品生命週期方法(total product lifecycle approach),包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外,須考慮採用風險管理方法(risk management approach)來解決與AI系統相關之風險,如網路安全威脅與漏洞(vulnerabilities)、擬合不足(underfitting)、演算法偏差等。 (3)預期用途、分析及臨床確效(Intended use, and analytical and clinical validation) 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄,將用於建構AI系統之訓練資料集組成(training dataset composition)之詳細資訊(包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等)提供給使用者。此外,可考慮透過一獨立資料集(independent dataset)之外部分析確效(external analytical validation),展示訓練與測試資料以外之效能,並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後,於AI系統之上市後監督與市場監督階段,可考慮進行一段期間密集之部署後監督(post-deployment monitoring)。 (4)資料品質(Data quality) 開發者應確認可用資料(available data)之品質,是否已足以支援AI系統之開發,且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估(pre-release evaluations),以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題,且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險,並繼續努力創建資料生態系統,以促進優質資料來源之共享。 (5)隱私與資料保護(Privacy and data protection) 開發者於AI系統之設計與部署過程中,應考慮隱私與資料保護問題,並留意不同法規之適用範圍及差異,且於開發過程之早期,開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規,並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 (6)參與及協作(Engagement and collaboration) 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間,需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台,以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作;為加速人工智慧領域實務作法之進化,透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。
日本「新產業構造部會」提出2030年「新產業構造願景」日本政府認為IoT、Big Data以及人工智慧等破壞式創新技術的出現,目前世界正處於「第四次工業革命」之重大變革,而究竟IoT、Big Data及人工智慧的發展會對經濟、社會產生什麼程度的影響,公私部門有必要共同對應及討論共同戰略願景。因此,經濟產業省於2015年9月17日在「產業構造審議會」下設置「新產業構造部會」,以公私協力的方式共同策定未來產業願景。 該會議的具體檢討事項包括: 1. 具體變革狀況檢視:IoT、Big Data、人工智慧等技術,究竟會對產業構造、就業結構,以及經濟社會系統具體產生如何的改變。 2. 變革之影響:上述的變化可能創造機會,亦會產生風險。因此,於經濟社會層面要怎麼解決迎面而來的挑戰,是否有可能克服相關限制,亦為應關注的焦點。 3. 把握國際上的動向:上述的機會及風險,各國政府及企業等應對的戰略究竟為何。 4. 日本政府具體之特定處方籤:於上述背景下,日本政府及民間企業,應提出個別之戰略及對應方法。 綜上所述,公私部門應協力做成包含時間進程的「指南針」,最後提出2030年「新產業構造願景(新産業構造ビジョン)」,對將來經濟社會系統進行預測。
因應巨量資料(Big Data)與開放資料(Open Data)的發展與科技應用,美國國會提出「資料仲介商有責與透明法草案」(Data Broker Accountability and Transparency Act)美國國會議員Markey與Rockefeller於2014年2月提出S. 2025:「資料仲介商有責與透明法草案」(Data Broker Accountability and Transparency Act),以促進對於消費者保護,與資料仲介產業發展間的平衡。該草案預將授權「美國聯邦貿易委員會」與各州據以監督與執行。 該草案對「資料仲介商」(以下簡稱Data Broker)加以定義為係以銷售、提供第三方近用為目的,而蒐集、組合或維護非其客戶或員工之個人相關資料的商業實體;更進一步的禁止Data Broker以假造、虛構、詐欺性的陳述或聲明的方式(包括提供明知或應知悉為偽造、假造、虛構、或詐欺性陳述或聲明的文件予以他人),自資料當事人取得或使其揭露個人相關資料。 該草案亦要求Data Broker建置及提供相關程序、方式與管道,以供資料當事人進行下列事項: 1.檢視與確認其個人相關資料(除非為辨識個人為目的的姓名或住址)正確性(但有其他排除規定)。 2.更正「公共紀錄資訊」(Public Record Information)與「非公共資訊」(Non-public Information) 3.表達其個人相關資料被使用的時機與偏好。例如在符合一定條件下,資料當事人得以「選擇退出」(Opt Out)其資料被Data Broker蒐集或以行銷為目的而販售。 於此同時,加州參議院亦已於2014年5月通過S.B. 1348:Data Brokers的草案,該草案要求資料當事人擁有檢視Data Broker所持有的資料,並得要求其於刪除提出後10天內永久刪除;當資料一經刪除,該Data Broker不得再行轉發或是將其資料販售給第三人。加州參議院並提案,該法案通過後將涵蓋適用至2015年1月1日所蒐集的資料,且個人於Data Broker每次違反時得提出$1,000美元的損害賠償訴訟(律師費外加)。雖然該草案受到隱私權保護團體的支持,卻受到加州商會(California Chamber of Commerce)與直銷聯盟(Direct Marketing Association)的反對。加州在Data Broker的立法規範上是否能超前聯邦的進度,讓我們拭目以待吧。