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
何亦婕
法律研究員 編譯整理
德國最高法院在2018年2月27日判決，Google在搜尋結果連結顯示之前，並無須確認該網站是否存在毀謗性言論，亦即，Google沒有義務事先審查搜尋結果中連結的內容。 此案件的背景是由兩個受到網路言論攻擊的人所提出，其主張為防止其他網路使用者攻擊他們言論的網站出現在Google搜尋結果的連結上，因此希望Google其中的一個部門—Alphabet公司，設置搜尋過濾器，就用戶曾經在網站上發表過不良評論以及損害賠償的相關資訊不會在未來的搜尋結果出現。 本案涉及關於「被遺忘權」(“Right To Be Forgotten”)的討論，所謂被遺忘權是由2014年5月，歐盟法院(ECJ)所作成之裁定，即人們可以要求Google和微軟Bing（MSFT.O）等搜尋引擎於搜尋人名出現的網頁結果中，刪除不適當或不相關的訊息。 本案中，對於Google沒有對搜尋結果進行過濾，Google是否因此有侵害被遺忘權之爭議，德國最高法院表示，搜尋引擎經營者僅須於收到明確且具識別性侵犯個人權利的通知時，採取相關行動即可，並毋須事先檢查該網站之內容是否合法。蓋立法者及社會皆普遍認為，若將搜尋引擎審查網站的內容定為其一般性義務，則其商業模式的本質將備受嚴重質疑，且又由於數據具有管理上的困難性，若無此類搜尋引擎的幫助，人們不可能在網路上獲得有實質有意義的使用，因此搜尋引擎不須將此列為其義務。
美國藉由ANDA優先審查與PreCheck計畫推動本土製藥供應鏈回流美國面對藥品供應鏈過度依賴海外的國安風險，近期採取多項政策與貿易手段，強力推動製藥產業在地化。統計資料顯示，在美銷售的藥品過半於海外製造，且全球僅約9%的原料藥（API）製造商位於美國，高度集中於亞洲。為扭轉此趨勢，美國政府推出以下核心措施： 一、簡易新藥申請（ANDA）優先審查試行計畫 為加速美國本土製造之學名藥上市，FDA推動「簡略新藥申請（ANDA）優先審查試行計畫」。依據FDA《政策與程序手冊》（MAPP）5240.3規範，申請人須提出資料證明符合三大要件以獲優先資格：關鍵生物相等性（BE）試驗於美國進行或取得豁免、最終劑型完全在美製造，且原料藥（API）皆來自美國國內供應商。 二、FDA藥品製造預先審查試辦計畫（PreCheck） 美國政府於2025年5月頒布第14293號行政命令，該命令旨在消除阻礙國內關鍵藥品生產的法規壁壘，縮減建廠與審查時程。其核心內容指示FDA全面檢視法規，減少重複性要求、提升審查可預測性，並擴大建廠早期的技術輔導，以降低本土製造的法規成本，確保供應鏈強韌性與國家安全。 在該命令授權下，FDA從被動查廠轉向主動輔導，推出具指標性的「藥品製造預先審查試辦計畫（PreCheck）」。FDA於2026年1月21日發布路線圖，並自2月1日起受理申請。計畫分為兩階段，首先是「設施整備期」，鼓勵企業於投產前建立「第五類藥品主檔案（Type V DMF）」，提交廠區佈局與藥品品質系統等資料，第二階段是「申請提交期」，藉由預先會議等早期溝通，釐清法規摩擦點，精簡化學、製造與管制（CMC）的審查工作。 三、貿易壁壘 除了法規誘因，美國政府亦利用關稅作為談判籌碼，對進口品牌藥與專利藥提出高額關稅威脅，藉此施壓藥廠回流。已在美建廠或擴大投資的企業可獲豁免，例如輝瑞已於2025年底與川普政府達成協議，承諾自願降低美國Medicare處方藥價格並投資700億美元於本土製造，換取進口藥品未來三年關稅豁免。 美國正透過法規鬆綁、審查誘因與關稅談判的多軌策略，加速重構本土醫藥研發與生產基礎設施，此舉將促使跨國藥廠重新評估其供應鏈佈局。
因應使用「生成式AI（Generative AI）」工具的營業秘密管理強化建議2024年7月1日，美國實務界律師撰文針對使用生成式AI（Generative AI）工具可能導致的營業秘密外洩風險提出營業秘密保護管理的強化建議，其表示有研究指出約56%的工作者已經嘗試將生成式AI工具用於工作中，而員工輸入該工具的資訊中約有11%可能包含公司具有競爭力的敏感性資訊或客戶的敏感資訊，以Chat GPT為例，原始碼（Source Code）可能是第二多被提供給Chat GPT的機密資訊類型。系爭機密資訊可能被生成式AI工具提供者（AI Provider）用於訓練生成式AI模型等，進而導致洩漏；或生成式AI工具提供者可能會監控和存取公司輸入之資訊以檢查是否有不當使用，此時營業秘密可能在人工審查階段洩漏。 該篇文章提到，以法律要件而論，生成式AI有產生營業秘密之可能，因為營業秘密與著作權和專利不同之處在於「發明者不必是人類」；因此，由生成式 AI 工具協助產出的內容可能被視為營業秘密，其範圍可能包括：公司的內部 AI 平台、基礎的訓練算法和模型、輸入參數和輸出結果等。惟基於目前實務上尚未有相關案例，故生成式AI輸出結果在法律上受保護的範圍與條件仍需待後續的判例來加以明確。 實務專家提出，即使訴訟上尚未明確，企業仍可透過事前的管理措施來保護或避免營業秘密洩露，以下綜整成「人員」與「技術」兩個面向分述之： 一、人員面： 1.員工（教育訓練、合約） 在員工管理上，建議透過教育訓練使員工了解到營業秘密之定義及保護措施，並告知向生成式AI工具提供敏感資訊的風險與潛在後果；培訓後，亦可進一步限制能夠使用AI工具的員工範圍，如只有經過培訓及授權之員工才能夠存取這些AI工具。 在合約方面，建議公司可與員工簽訂或更新保密契約，納入使用生成式AI的指導方針，例如：明確規定禁止向生成式AI工具輸入公司營業秘密、客戶數據、財務信息、未公開的產品計劃等機密資訊；亦可增加相關限制或聲明條款，如「在生成式AI工具中揭露之資訊只屬於公司」、「限制公司資訊僅能存儲於公司的私有雲上」等條款。 2.生成式AI工具提供者（合約） 針對外部管理時，公司亦可透過「終端使用者授權合約（End User License Agreement，簡稱EULA）」來限制生成式AI工具提供者對於公司在該工具上「輸入內容」之使用，如輸入內容不可以被用於訓練基礎模型，或者該訓練之模型只能用在資訊提供的公司。 二、技術方面： 建議公司購買或開發自有的生成式AI工具，並將一切使用行為限縮在公司的私有雲或私有伺服器中；或透過加密、防火牆或多種編碼指令（Programmed）來避免揭露特定類型的資訊或限制上傳文件的大小或類型，防止機密資訊被誤輸入，其舉出三星公司（Samsung）公司為例，三星已限制使用Chat GPT的用戶的上傳容量為1024位元組（Bytes），以防止輸入大型文件。 綜上所述，實務界對於使用生成式AI工具可能的營業秘密風險，相對於尚未可知的訴訟攻防，律師更推薦企業透過訴訟前積極的管理來避免風險。本文建議企業可將前述建議之作法融入資策會科法所創意智財中心於2023年發布「營業秘密保護管理規範」中，換言之，企業可透過「營業秘密保護管理規範」十個單元（包括從最高管理階層角色開始的整體規劃建議、營業秘密範圍確定、營業秘密使用行為管理、員工管理、網路與環境設備管理、外部活動管理，甚至是後端的爭議處理機制，如何監督與改善等）的PDCA管理循環建立基礎的營業秘密管理，更可以透過上述建議的做法（對單元5.使用管理、單元6.1保密約定、單元6.4教育訓練、單元7.網路與環境設備管理等單元）加強針對生成式AI工具之管理。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
澳洲發佈《直接行動計畫》以因應氣候變遷