日本醫藥品醫療器材等法修正研析─以醫療應用軟體為中心

刊登期別
第27卷第6期
 
隸屬計畫成果
經濟部技術處產業科技創新之法制建構計畫成果
 

※ 日本醫藥品醫療器材等法修正研析─以醫療應用軟體為中心, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=7067&no=55&tp=1 (最後瀏覽日:2026/10/27)
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何謂「大學技術經理人協會(AUTM)」?

  大學技術經理人協會( The Association of University Technology Managers, AUTM)是一個專門贊助並增進全球學術科技移轉的非營利組織,成立於1974年,其前身為大學專利管理協會(Society Of University Patents Administrators),至今已經擁有超過3000位來自超過300間大學技術轉移室的經理人成為會員,為美國產學合作的重要組織。   該協會運作之目的為充實成員對於技術轉移的知識、贊助技術轉移活動的進行、增進產業及學界的合作與交流,以及打造友善的跨國技轉環境。   該協會每年對美國及加拿大的大學、教學醫院,以及研究機構進行問卷調查,以了解各大學級研究機構的技術授權情形,並發布年度授權活動調查報告 (AUTM Licensing Activity Surveys)。其亦每年舉辦年會,提供來自全美各地的大學、研究機構、營利及非營利組織,以及全球對技術轉移議題有興趣的單位一個資訊交流的場合,會中除了舉辦針對技術轉移議題的研討會以外,並會提供相關企業或組織展示其技術移轉之服務及成果的機會,提供與會者認識技術移轉之世界趨勢的機會。

流行音樂「取樣」之著作權概念

  流行音樂之抄襲,於我國著作權法之評價上,是以著作權法第91條第1項「擅自以重製之方法侵害他人之著作財產權者」來評價,我國智慧財產法院已有相關判決可供參酌,如智慧財產法院 103 年刑智上易字第 47 號刑事判決。惟流行音樂之創作,往往受到流行趨勢及過去其他作品的啟發,但將任何的風格上的模仿皆認為係著作權之侵害顯然並不恰當,而旋律相似度高達九成左右者屬於抄襲固然無庸置疑,然僅取樣(sampling)使用少數詞曲,用以表達概念或致敬之使用他人創作情形,其判斷標準,或可參考美國法院之判決見解。   2003年的Newton v. Diamond案中,第九巡迴上訴法院認可「微量取用」(de minimis use)原則,認為在有數十秒的取樣情形時,當一般聽眾不認為是挪用,即構成微量取用,並無實質近似,且若未取樣原曲之重要部分,亦不構成抄襲。但2005年時,聯邦第六巡迴上訴法院在Bridgeport Music, Inc. v. Dimension Films案中,對微量取用的情形提出「明確性規則」(bright- line rule),認為必須要取得授權方得取樣;而美國最高法院則在1994年的Campbell v. Acuff-Rose案中,認為雖有擷取他曲旋律,但整體曲風不同時,採取轉化性原則,認為構成合理使用。

英國民航局發布航空AI監管策略三文件,以因應AI於航空領域之挑戰與機會

英國民用航空局(United Kingdom Civil Aviation Authority, CAA)於2024年12月3日發布「CAA對新興AI驅動自動化的回應」(The CAA's Response to Emerging AI-Enabled Automation)、「航空人工智慧與先進自動化監管策略」(Part A:Strategy for Regulating AI and Advanced Automation in Aerospace)以及「CAA 應用AI策略」(Part B: Strategy for Using AI in the CAA)等三份文件。首先,前者概述CAA對於AI應用於航空領域之總體立場,強調以確保安全、安保、消費者保護及環境永續等前提下,促進AI技術在相關航空領域之創新與應用;其次,「航空人工智慧與先進自動化監管策略」著重說明如何於航空領域監管AI技術之使用,以兼顧推動創新並維持安全性及穩健性;最後,「CAA 應用AI策略」則聚焦於CAA內部使用AI技術提升監管效率與決策能力的策略。 由於AI正迅速成為航空產業之重要技術,其應用範圍包含航空器、機場、地面基礎設施、空域、航太、消費者服務等,具有提高航空安全性、運作效率、環境永續性與消費者體驗之潛力。然而,相關技術風險與監管挑戰亦伴隨而至,仍需新的監管框架應對潛在風險。因此,總體而言CAA以推動AI創新技術、提升航空產業效率與永續性為目標,透過了解技術前景、建立AI通用語言,並以航空領域之五大原則為監管框架之制定核心,建立靈活的AI監管體系,維持最高水準的安全保障。五大原則及案例分述如下: (1) 安全、安保與穩健性(Safety, Security and Robustness),例如:使用AI分析航空器感測器資料進行預測維護,以利提早發現問題。 (2) 透明與可解釋性(Transparency and Explainability),例如:清楚記錄AI系統如何提出空中交通路線建議。 (3) 可質疑性與矯正機制(Contestability and Redress),例如:制定一套明確的流程,以便航空公司查詢並了解AI生成的安全建議。 (4) 公平與偏見(Fairness and Bias),例如:確保自動化旅客篩查安檢系統公平對待所有旅客。 (5) 問責與治理(Accountability and Governance),例如:明確界定AI系統在機場運營中的監管角色與職責。 .Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em}

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