美國FDA公布醫療器材上市前審查指令510(k)
美國食品藥物管理局（The Food and Drug Administration，簡稱FDA）於今年（2014）7月更新並公布了醫療器材上市前審查（premarket notification）的指令（guidance）（該指令名稱為510(k) Program: Evaluating Substantial Equivalence in Premarket Notification，以下簡稱510(k)），針對醫療器材業者將其生產製造的醫療儀器申請上市的過程做了新的調整及規範。此指令主要是讓業界及FDA人員了解FDA在評估醫療器材申請過程中所評估的因素及要點，並藉由FDA在審查醫療器材的實務規範及審查標準來當作標準並訂定510(k)修正，以提高510(k)評估的可預測性、一致性及透明度，讓業界有一定的遵循標準。雖然FDA的指令文件並不受法律強制規範，但可供醫材藥廠清楚FDA所重視的審查程序及內容。
510(k)審查的內容主要規範於美國藥物食品化妝品管理法第513(i)條，其重點規範包括定義FDA評估實質上相同的標準：實質上相同指新醫材在技術上特點（technological characteristics）與比對性醫材相同；若該新醫材的技術特點在材料設計等和比對性醫材不盡相同，其需證明該儀器的資訊包括臨床試驗或是實驗數據等，與比對性醫材的安全及有效性性質並無歧異。以下為FDA在進行510(k)審查過程中，主要的評估內容：
1.說明欲申請上市新醫材在技術上的特點。
2.比較新醫材及比對性醫材在器材技術上特點的異同。欲申請510(k)的製造商需比較新醫材及已上市的醫材在功能上的異同。
3.決定技術特點的差異是否會影響新醫材的安全及有效性。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
鑑於網際網路發達，日常生活中之購物、儲匯業務均能透過網路完成，為生活增加許多的便利，然犯罪行為亦隨著科技之發展，悄悄的從傳統社會轉移到虛擬世界。根據美國司法部公佈的資料顯示，目前因違反美國 18 U.S.C. §1030 電腦詐欺法規定（ Fraud and Related Activity in Connection with Computers ）而進入司法程序的電腦犯罪案件，主要包括：竊取私人資料、線上非法交易（網路詐欺等）、駭客攻擊行為、製作或散佈病毒、遙控僵屍網路、竄改信用卡資料等行為。其中 Jeanson James Ancheta 案是一個具指標意義的案件。 今年五月洛杉磯 R. Gary Klausner 法官做出 Jeanson James Ancheta 案的判決，該案是美國境內第一起因為使用僵屍網路（ botnets ）而被判刑的案件。 Ancheta 被控攻擊政府網站、對數千台電腦主機進行駭客攻擊，並利用被攻擊的電腦串聯成僵屍網路，進行寄發廣告信或具破壞性的駭客攻擊以牟利而遭起訴。本案判決 Jeanson James Ancheta 因散佈電腦病毒、違反電腦詐欺法（ Computer Fraud Abuse Act ）、違反垃圾郵件法案（ CAN-SPAM Act ）被判以 57 個月的有期徒刑。 根據助理檢察官 Aquilina 表示，該案件是美國近年來處理電腦犯罪案件中，量刑最重的一個判決，希望透過此一判決，對僵屍網路操控者（ botmasters ）及居心不良的駭客產生嚇阻之效果。
用ChatGPT找法院判決？從Roberto Mata v. Avianca, Inc.案淺析生成式AI之侷限用ChatGPT找法院判決？從Roberto Mata v. Avianca, Inc.案淺析生成式AI之侷限 資訊工業策進會科技法律研究所 2023年09月08日 生成式AI是透過研究過去資料，以創造新內容和想法的AI技術，其應用領域包括文字、圖像及影音。以ChatGPT為例，OpenAI自2022年11月30日發布ChatGPT後，短短二個月內，全球月均用戶數即達到1億人，無疑成為民眾日常生活中最容易近用的AI科技。 惟，生成式AI大量使用後，其中的問題也逐漸浮現。例如，ChatGPT提供的回答僅是從所學習的資料中統整歸納，無法保證資料的正確性。Roberto Mata v. Avianca, Inc.案即是因律師利用ChatGPT撰寫訴狀，卻未重新審視其所提供判決之正確性，以致後續引發訴狀中所描述的判決不存在爭議。 壹、事件摘要 Roberto Mata v. Avianca, Inc.案[1]中，原告Roberto Mata於2019年8月搭乘哥倫比亞航空從薩爾瓦多飛往紐約，飛行過程中膝蓋遭空服員的推車撞傷，並於2022年2月向法院提起訴訟，要求哥倫比亞航空為空服員的疏失作出賠償；哥倫比亞航空則主張已超過《蒙特婁公約》（Montreal Convention）第35條所訂之航空器抵達日起兩年內向法院提出損害賠償之請求時效。 R然而，法院審理過程中發現原告訴狀內引用之六個判決無法從判決系統中查詢，進而質疑判決之真實性。原告律師Steven A. Schwartz因而坦承訴狀中引用的六個判決是ChatGPT所提供，並宣稱針對ChatGPT所提供的判決，曾多次向ChatGPT確認該判決之正確性[2]。 貳、生成式AI應用之潛在風險 雖然運用生成式AI技術並結合自身專業知識執行特定任務，可能有助於提升效率，惟，從前述Roberto Mata v. Avianca, Inc.案亦可看出，依目前生成式AI技術之發展，仍可能產生資訊正確性疑慮。以下彙整生成式AI應用之8大潛在風險[3]： 一、能源使用及對環境危害 相較於傳統機器學習，生成式AI模型訓練將耗費更多運算資源與能源。根據波士頓大學電腦科學系Kate Saenko副教授表示，OpenAI的GPT-3模型擁有1,750億個參數，約會消耗1,287兆瓦/時的電力，並排放552噸二氧化碳。亦即，每當向生成式AI下一個指令，其所消耗的能源量相較於一般搜尋引擎將可能高出4至5倍[4]。 二、能力超出預期（Capability Overhang） 運算系統的黑盒子可能發展出超乎開發人員或使用者想像的隱藏功能，此發展將會對人類帶來新的助力還是成為危險的阻力，則會隨著使用者之間的相互作用而定。 三、輸出結果有偏見 生成式AI通常是利用公開資料進行訓練，若輸入資料在訓練時未受監督，而帶有真實世界既存的刻板印象（如語言、種族、性別、性取向、能力、文化等），據此建立之AI模型輸出結果可能帶有偏見。 四、智慧財產權疑慮 生成式AI進行模型訓練時，需仰賴大量網路資料或從其他大型資料庫蒐集訓練資料。然而，若原始資料來源不明確，可能引發取得資料未經同意或違反授權條款之疑慮，導致生成的內容存在侵權風險。 五、缺乏驗證事實功能 生成式AI時常提供看似正確卻與實際情形不符的回覆，若使用者誤信該答案即可能帶來風險。另外，生成式AI屬於持續動態發展的資訊生態系統，當產出結果有偏誤時，若沒有大規模的人為干預恐難以有效解決此問題。 六、數位犯罪增加與資安攻擊 過去由人工產製的釣魚郵件或網站可能受限於技術限制而容易被識破，然而，生成式AI能夠快速建立具高度說服力的各種擬真資料，降低詐騙的進入門檻。又，駭客亦有可能在不熟悉技術的情況下，利用AI進一步找出資安弱點或攻擊方法，增加防禦難度。 七、敏感資料外洩 使用雲端服務提供商所建立的生成式AI時，由於輸入的資料存儲於外部伺服器，若要追蹤或刪除有一定難度，若遭有心人士利用而導致濫用、攻擊或竄改，將可能產生資料外洩的風險。 八、影子AI（Shadow AI） 影子AI係指開發者未知或無法控制之AI使用情境。隨著AI模型複雜性增加，若開發人員與使用者未進行充分溝通，或使用者在未經充分指導下使用 AI 工具，將可能產生無法預期之風險。 參、事件評析 在Roberto Mata v. Avianca, Inc.案中，法院關注的焦點在於律師的行為，而非對AI技術使用的批判。法院認為，隨著技術的進步，利用可信賴的AI工具作為協助用途並無不當，惟，律師應踐行其專業素養，確保所提交文件之正確性[5]。 當AI科技發展逐漸朝向自主與獨立的方向前進，仍需注意生成式AI使用上之侷限。當個人在使用生成式AI時，需具備獨立思考判斷的能力，並驗證產出結果之正確性，不宜全盤接受生成式AI提供之回答。針對企業或具高度專業領域人士使用生成式AI時，除確認結果正確性外，更需注意資料保護及治理議題，例如建立AI工具合理使用情境及加強員工使用相關工具之教育訓練。在成本能負擔的情況下，可選擇透過企業內部的基礎設施訓練AI模型，或是在訓練模型前確保敏感資料已經加密或匿名。並應注意自身行業領域相關法規之更新或頒布，以適時調整資料使用之方式。 雖目前生成式AI仍有其使用之侷限，仍應抱持開放的態度，在技術使用與風險預防之間取得平衡，以能夠在技術發展的同時，更好地學習新興科技工具之使用。 [1]Mata v. Avianca, Inc., 1:22-cv-01461, (S.D.N.Y.). [2]Benjamin Weiser, Here’s What Happens When Your Lawyer Uses ChatGPT, The New York Times, May 27, 2023, https://www.nytimes.com/2023/05/27/nyregion/avianca-airline-lawsuit-chatgpt.html (last visited Aug. 4, 2023). [3]Boston Consulting Group [BCG], The CEO’s Roadmap on Generative AI (Mar. 2023), https://media-publications.bcg.com/BCG-Executive-Perspectives-CEOs-Roadmap-on-Generative-AI.pdf (last visited Aug. 29, 2023). [4]Kate Saenko, Is generative AI bad for the environment? A computer scientist explains the carbon footprint of ChatGPT and its cousins, The Conversation (May 23, 2023.), https://theconversation.com/is-generative-ai-bad-for-the-environment-a-computer-scientist-explains-the-carbon-footprint-of-chatgpt-and-its-cousins-204096 (last visited Sep. 7, 2023). [5]Robert Lufrano, ChatGPT and the Limits of AI in Legal Research, National Law Review, Volume XIII, Number 195 (Mar. 2023), https://www.natlawreview.com/article/chatgpt-and-limits-ai-legal-research (last visited Aug. 29, 2023).
美國於2020年12月4日正式施行聯邦《物聯網網路安全法》美國現任總統川普（Donald J. Trump）於美國時間2020年12月4日簽署物聯網網路安全法（IoT Cybersecurity Improvement Act of 2020），針對美國聯邦政府未來採購物聯網設備（IoT Devices）制定了標準與架構。 該法要求美國國家標準技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）應依據NIST先前的物聯網指引中關於辨識、管理物聯網設備安全弱點（Security Vulnerabilities）、物聯網科技發展、身分管理（Identity Management）、遠端軟體修補（Remote Software Patching）、型態管理（Configuration Management）等項目，為聯邦政府建立最低安全標準及相關指引。如果使用政府機關所採購或獲取之物聯網設備無法遵守NIST制定的標準或指引，則不得續簽採購、獲取或使用該設備之契約。 安全標準和指引發布後，美國行政管理和預算局（the Office of Management and Budget）應就各政府機關的資訊安全政策對NIST標準的遵守情況進行審查，NIST每五年亦應對其標準進行必要的更新或修訂。此外，為促進第三方辨識並通報政府資安環境弱點，該法要求NIST針對聯邦政府擁有或使用資訊設備的安全性弱點制定通報、整合、發布與接收的聯邦指引。 雖然該法適用範圍限於聯邦政府機關，惟因該法限制聯邦政府機關採購、獲取或使用不符合NIST標準或指引的物聯網設備，將促使民間業者為獲取美國政府訂單而選擇遵循NIST標準，未來該標準可能成為美國物聯網安全的統一標準。
日本內閣府公布知的財產推進計畫2019日本內閣府知的財產戰略本部在2019年6月21日公布本年度知的財產推進計畫（下稱本計畫），以「脫平均」、「融合」、「共感」做為本計畫三大主軸： 脫平均：依不同個體特性培養頂尖人材，促進新領域之挑戰及創造。以經產省、文科省、總務省、法務省為主責部會，實施包括培養具出色創造能力之人材、提供新創之後備資源、強化盜版因應對策、EdTech（教育科技）之活用、蒐集「STEAM教育」事例等策略。 融合：透過融合不同特性之分散個體，達成加速創新之作用。以經產省、文科省、法務省、厚生省、農林水產省、公正取引委員會為主責部會，實施包括創建智財資產平台、建構有助於AI及資料創作的相關規範等策略。另外修正資料信託認定方案的相關指針、提出資料銀行相關典範案例亦為重點。 共感：以經產省、總務省、外務省、文科省為主責部會，創造價值實現之友善環境，實施包括強化Cool Japan政策、籌劃音樂著作權利資訊資料庫、規劃能對應跨境傳輸之外語Metadata，協助將日本音樂推向海外市場等策略。 綜上，不難發現日本已將「創造」做為本計畫發展之核心概念。從人材培育、創造資料價值及打造軟實力產值等，都顯示智慧財產除保護之外，更應提升並擴散其價值。回顧我國智財戰略綱領在2017年結束之後，並沒有相關計畫延續。然而智慧財產是一國軟實力之展現。透過潛移默化的浸潤，能達到比任何硬實力還大之功效。我國應該思考如何重啟智財戰略，拓展我國軟性底蘊。