澳洲發佈《直接行動計畫》以因應氣候變遷

刊登期別
第26卷第4期,2014年04月
 

※ 澳洲發佈《直接行動計畫》以因應氣候變遷, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=6574&no=57&tp=1 (最後瀏覽日:2026/06/26)
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推動創新採購彈性機制-產業創新條例第27條之增修

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加州通過氣候變遷計畫

  加州環保署下的加州空氣資源委員會(California Air Resource Board),在2008年12月通過了加州氣候變遷計畫(Climate Change Scoping Plan),目標是在2020年將州內的溫室氣體減量至1990年的水準,本計畫是依加州州長Schwarzenegger在2006年9月,所簽署的2006全球暖化解決法(the Global Warming Solutions Act of 2006)之要求而提出。加州是美國第一個如此正式訂立一個全面性的、法定的、且包含了每一個經濟層面的關於溫室氣體減量計畫的州。   氣候變遷計畫的原則是,找出最佳策略去減少約百分之三十的溫室氣體排放,同時在乾淨和永續的原則下發展加州經濟。計畫中的一個重點方案是碳總量管制與交易(Cap-and Trade),加州將和「西部氣候行動」聯盟(Western Climate Initiative)合作,此組織包括美國七個州及加拿大四個省份,共同承諾去管制它們的碳排放,並建立一個地方性碳交易市場。計畫中其它重要的方案還包括了,執行加州清淨汽車標準、增加州內乾淨和永續能源的使用、執行低碳燃油標準等。   加州空氣資源委員會主席Mary Nichols指出,本計畫是加州達成更安全與永續經濟的指南,它將會引導資本投資在增加能源效率和發展再生能源,使加州對石油的依賴降低,並給予加州居民數以千萬的工作機會。且身為第一個採取如此綠色行動的州,加州在吸引全球相關投資及發展綠色科技上將維持自己立於一個領導地位,取得並擴大全球綠色市場的需求。加州空氣資源委員會將開始擬定執行所有方案的細節,依法所有的方案必須於2012年前全部生效執行。

整合搜尋引擎及服務之軟體專利遭美國專利審查暨上訴委員會宣告無效

  本案系爭專利為Metasearch Systems公司自Harvey Lunenfeld獲得專屬授權之軟體專利(metasearching online system patent,美國專利證號:8,239,451),主要用於整合線上旅遊資訊搜尋引擎及提供旅遊安排服務,於2015年05月遭美國專利審查暨上訴委員會(Patent Trial and Appeal Board,PTAB)經由商業方法專利審查程序宣告無效。PTAB於最終決定書中認定,專利證號8,239,451之美國專利有六項專利範圍(claim)均為無效,主要理由係基於該軟體系統雖然必須與特定硬體結合才能上線運作,但整合諸多線上搜尋引擎提供旅遊資訊搜尋服務,並同時附帶旅遊代訂票券及食宿等功能,並未足以證明其產生優於現有技術之優勢,使該軟體專利本質上仍僅為抽象概念,而不具備專利適格性。是以,軟體研發雖帶來許多便利性,但是若僅為抽象概念運用方式的結合,就只是一種改變消費模式所帶來的便利,並未足以達到具有專利保護必要之重要技術發展。   本案最初源於Metasearch Systems公司於2012年向德拉瓦州聯邦法院對美國運通公司、Expedia Inc.及Preiceline.com Inc.等旅遊網站業者提起專利侵權訴訟,導致被告業者反而就系爭專利之有效性提出質疑。在本案之前美國聯邦最高法院針對軟體專利適格性判斷之議題作成多起重要判決,尤以Alice Corp. v. CLS Bank International對本案爭議最具影響,足見美國專利法制已建立起一個較明確且統一的判斷標準,逐漸在實務個案上產生影響。

美國與歐盟共同發布《藥品開發優良人工智慧實務指導原則》

近年來,人工智慧(Artificial Intelligence, AI)於藥品生命週期各階段的應用快速發展,有望促進藥品研發創新並縮短上市時程。然而,AI技術開發、部署、運用與維護皆涉及複雜的治理議題,為確保AI產出結果準確且可靠,並保障藥品安全且有效,有必要於藥品監管體系建立AI管理機制。 美國食品及藥物管理局(Food and Drug Administration, FDA)與歐洲藥品管理局(European Medicines Agency, EMA)於2026年1月14日共同發布《藥品開發優良人工智慧實務指導原則》(Guiding Principles of Good AI Practice in Drug Development),建立AI應用於藥品生命週期的治理框架。 該文件提出10項指導原則,包括: 1.AI開發與使用須符合倫理原則並落實以人為本的價值 2.採取風險為本的方法進行驗證、風險緩解與監督 3.遵循相關法律、倫理、技術、科學、資安及與監管標準,包括優良實務規範(GxP) 4.明確界定使用情境(Context of Use) 5.整合AI技術與使用情境之跨領域專業能力 6.強化資料治理與文件化 7.依循系統設計與軟體工程最佳實務進行模型開發並採用適切資料 8.採行風險為本的效能評估 9.落實AI技術生命週期管理 10.提供清楚且必要的資訊揭露 兩大監管機關強調,該文件可作為未來制定共識標準與監管指引的基礎,並促進國際監管調和與合作。預期將成為各國監管機關建構AI應用於藥品監管體系相關政策、法規與指引的重要參考。

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