日本通過法案 明確列出無人機禁止飛行範圍
有鑑於今年4月底，一架攜帶具有放射性物質的小型無人機墜毀在日本首相官邸的屋頂上，對元首維安構成威脅，日本政府為此決定加強無人機管控。日本國會並於9月通過民用航空法（Civil Aeronautics Law）修正案，明確列出無人機禁止飛行範圍，違反者最高將可處以50萬日圓（約4,200美元）以下罰鍰，但因災害或自然事故發生而利用無人機進行救援、搜索行動不在規範範圍。
法案主要修正內容為，特定空域未經申請不可飛行，例如禁止無人機飛越人口密集的住宅區及機場周邊區域，人口密集地區，以每平方公里人口4,000人為界，因此東京都23區和主要區域城市，將會列為無人機禁航區。另外，在舉行慶祝活動及展覽等會吸引大批群眾暫時聚集的地區上空，無人機亦不可飛行。
然而，通過申請後的飛行區域，仍須遵守幾項要求，如無人機須於日間目視範圍內飛行、無人機與人員及建築物必需保持一定距離，以及未經政府許可，夜間不可使用無人機，並禁止無人機裝載爆炸裝置等會造成人員傷害或財物損失的危險物品。除此之外，並定義「無人機是透過遠程遙控或自動駕駛儀器飛行，且無人機作為機器不能搭載乘客」，但輕量型玩具飛機不包含在內。修訂後的法案將於今年年底前開始施行。
此外，下議院目前仍審議有關禁止無人機靠近重要設施，包含首相官邸、國會、皇宮、核電廠之草案。
翁嘉璟
副法律研究員 編譯整理
Japan enacts law to regulate drone flights over crowded areas, NIKKEI, http://asia.nikkei.com/Politics-Economy/Policy-Politics/Japan-enacts-law-to-regulate-drone-flights-over-crowded-areas (last visited September 8, 2015)
Diet passes revised law regulating flight of drones, Japan News, http://the-japan-news.com/news/article/0002402650 (last visited September 8, 2015)
Japan Enacts Legislation to Ban Drone Flights in Residential Areas, JIJI PRESS, http://jen.jiji.com/jc/eng?g=eco&k=2015090400448 (last visited September 8, 2015)
Japan passes law to ban drones over crowded areas, dpa-international, http://www.dpa-international.com/news/asia/japan-passes-law-to-ban-drones-over-crowded-areas-a-46501991-img-0.html (last visited September 8, 2015)
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Draft Guidance），並持續研究提高演算法透明度、避免演算法偏見的方法。
簡介美國《營業秘密案件管理的司法指引》2023年7月13日，美國聯邦司法中心（Federal Judicial Center）發布《營業秘密案件管理的司法指引》（Trade Secret Case Management Judicial Guide）。該指引是由美國聯邦司法中心與Berkeley大學合作出版，旨在提供處理聯邦營業秘密訴訟的法官參考，並為訴訟當事人提供營業秘密案件各階段的注意事項。其中特別指出識別營業秘密及證據開示在訴訟中的重要性。 1.在識別營業秘密的部分 《營業秘密案件管理的司法指引》指出在訴訟中，識別應達到「足以與已公開的資訊進行比較」的程度。而識別程度應具備以下兩個要件，包括： （1）使被告了解原告所主張之營業秘密範圍； （2）使被告能確定證據開示項目與本案所涉及之營業秘密間的關聯性。 據此，若原告僅識別其所主張之營業秘密的類別不足以識別其營業秘密。為達到《營業秘密案件管理的司法指南》所要求之識別程度，企業應盤點其擁有的營業秘密並留存產出紀錄，以利後續訴訟中能具體識別其營業秘密。 2.在證據開示的部分 《營業秘密案件管理的司法指引》指出證據開示的範圍會受到不同因素影響，比如各類型的特殊紀錄、個人隱私權是否受到保護等。為了能在證據開示階段取得優勢，企業應與員工簽署協議，明確約定其於機密資訊有外洩之虞時，有權對員工之個人設備等進行調查。 由上述內容可以發現，若要在美國營業秘密案件中取得優勢，建議企業採取識別所擁有的營業秘密、保存產出紀錄、與員工簽署相關協議等措施。關於前述營業秘密管理措施之重要內容，企業可以參考資策會科法所創意智財中心發布的「營業秘密保護管理規範」，並進一步了解該如何管理，以降低自身營業秘密外洩之風險，並提升其競爭優勢。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
未事先告知即監視員工之通訊 企業被判侵犯個人隱私根據2005年一項統計調查指出，員工超過一千人的公司中，36.1％對員工從公司內部外寄的電子郵件加以監視，而同時亦有26.5％的公司正準備對員工由公司內部發送的電子郵件加以監視。若是以員工超過二萬人的公司來看，更有高達40％的公司已然利用過濾科技對員工外寄的電子郵件加以監視，而正準備利用相關科技對員工外寄的電子郵件加以監視的公司亦高達32％。 然而根據歐洲人權法院近日所做出的判決，不論公司是否訂有清楚的員工使用政策，一旦公司並未告知員工其在公司內的通訊或電子郵件往來可能會受到公司的監視，則該公司將可能違反歐洲人權公約(European Convention on Human Rights)。 該案例乃是由於一位任職於英國南威爾斯之卡馬森學院(Carmarthenshire College)的員工—Lynette Copland發現自己的網路使用情形及電話均遭到工作單位之監視，憤而向歐洲法院提出告訴。由於卡馬森學院並未提醒員工在工作場合之電子郵件、電話或其他通訊可能遭到監視，因此Lynette Copland之律師主張當事人在工作場合之電話、電子郵件、網路使用等其他通訊都應具有合理的隱私權期待，而受到歐洲人權公約第8條的保障。歐洲法院判決Lynette Copland可獲得約5910美元之損害賠償以及1,1820美元之訴訟費用。