什麼是「先進製造夥伴2.0」（Advanced Manufacturing Partnership 2.0, AMP2.0）？
為重塑美國先進製造技術領導地位，發展創新研發與就業，美國總統歐巴馬陸續啟動先進製造國家戰略計畫、先進製造夥伴計畫（Advanced Manufacturing Partnership, AMP）與國家製造創新網絡（National Network of Manufacturing Innovation, NNMI）等框架計畫，並於2014年10月由美國總統執行辦公室和科技顧問委員會發布「先進製造夥伴2.0」（Advanced Manufacturing Partnership 2.0, AMP2.0）。
其中新版的先進製造夥伴計畫，除續行原先之計畫目標，例如：對於「研發技術政策形成」、「區域創新機構」與「全國製造創新網絡」等要項外，「先進製造夥伴2.0」框架強調「製造業資源如何有效匯集」，另透過「組織角度設計」、「法制環境建構」與「商業化運用促進」等面向提出具體執行建議。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
王怡婷
法律研究員 編譯整理
美國食品及藥物管理局（Food and Drug Administration，FDA）於2008年9月8日針對現行優良藥品製造作業規範（Current Good Manufacturing Practice In Manufacturing, Processing, Packing or Holding of Drugs，藥品CGMP規範）中關於製劑的部分，公布了最新修正規則，並在同年的12月8日正式實施，希冀藉此能與其它FDA規範（例如：品質系統規範﹙the Quality System Regulation, 21 CFR part 820﹚）和國際性的CGMP標準（例如：歐盟CGMP規範﹙the CGMPs of the European Union﹚）相調和。 本次修正係採漸進式，而非一次性的方式為之，主要針對無菌處理（aseptic processing）、石棉過濾裝置（asbestos filters）之使用、以及第二者驗證（verification by a second individual）等做修正。 首先，針對無菌處理部分，要求設備及器具必須清潔、保養，且視藥品的本質不同，予以消毒和（或）殺菌，以避免故障或污染。對於可能遭微生物污染致影響其預定用途之原料、藥品容器或封蓋，要求應於使用前經過微生物檢驗。此外，尚新增生物負荷量測試（bioburden testing）於管制程序的列表中，以保障每批藥品之均一及完整性。 其次，關於石棉過濾裝置之使用方面，回應一直以來所存在著將使用於生產液態注射劑產品（liquid injectable products）之過濾裝置規範更現代化的需求，本次修正明訂，於今後禁止使用石棉過濾裝置，同時，亦將石棉過濾裝置於非纖維釋出性過濾裝置的定義之中刪除。 最後，有關第二者驗證部分，因應生產過程逐步自動化的潮流，本次修正於原有規範下增設規定指出，如以自動化設備執行秤重、測量、分裝、產量計算、設備清潔與使用記錄、生產與管控紀錄等之工作，且符合相關條文要求，並有一人檢查該設備是否如預設正常運作，則視為合乎原有規範下須有一人操作另一人檢查之規定。亦即修正後之執行，只需一人加以確認該自動化設備是否適當運作即為已足，毋須就過程中的每一步驟加以檢視，避免多餘人力之浪費。 總括來說，本次修正確保法規確實涵蓋現行業界的操作實務，同時並確立FDA將藥品CGMP規範與以現代化，並與國際標準調和之目標，為以漸進方式修訂藥品CGMP規範跨出重要的一步。
歐盟智慧財產局出版《防偽技術指南》，協助企業及早防免智財侵權風險歐盟智慧財產局（European Union Intellectual Property Office）之智庫「歐盟智財侵權觀察平台」（the European Observatory）於今（2021）年2月出版《防偽技術指南》（Anti-Counterfeiting Technology Guide，下稱本指南），本指南全面介紹目前市面上防偽技術的內容，技術區分成電子型、標記型、化學型、物理型、機械及數位媒體型等五大防偽技術類別，供所有有興趣了解或欲執行防偽技術的各規模、各領域企業們參考。 仿冒為全球性問題，幾乎威脅到了各領域行業的營運與生存，而全球仿冒品數量在互聯網時代之下，以每年增長15%的驚人速度上升中，已嚴重侵害了企業的品牌商譽與智慧財產權。企業雖懂得以註冊智財權的方式自我保護，但仿冒問題對企業帶來的攻擊性日益增加、防偽技術又多如牛毛且複雜，本指南彙整之資訊，尚補充了關於ISO標準的相關技術資訊，如《 ISO 22383:2020 》（產品與文件之安全性、彈性、真實性與完整性-重要產品認證方案之選擇與性能評估標準）。這些資訊可以跟防偽技術一併使用，精進企業整體防偽策略。 此外，本指南對於彙整出的每項防偽技術或ISO的相關技術標準，都予以清楚介紹，並說明技術主要特性、優缺點、用途、實施條件以及相關成本，企業可透過本指南比較各式防偽技術，從而選定最適合其業務性質的防偽技術，及早防範仿冒風險，以保護企業之業務營運與品牌發展。
軟體安全性缺失成為買賣標的瑞士的網路安全公司WSLabi於2007年7月9日宣佈一項訊息，未來將在線上公開交易或交換一些軟體的安全性漏洞和弱點予軟體相關研究人員、安全代理商和軟體公司，價格從數百美元至數萬美元不等。而此意謂拍賣軟體瑕疵的新興市場即將被打開。 WSLabi公開拍賣軟體弱點與漏洞的作法引起了很大的爭論。以往軟體安全業者於發現軟體的弱點後，會與軟體開發者合作修補安全性弱點和漏洞，待修補完成後再公開宣佈修補軟體安全性弱點之相關訊息。但該公司的新作法將導致軟體公司未來可能因為無法及時修補弱點而商譽受損。因此該項計畫雖尚未實行，卻引起了不同看法的爭辯：支持者表示，此一計畫將有助於改善軟體弱點及安全漏洞的問題，並可鼓勵對於軟體的弱點的深入研究；然反對者卻認為，如果軟體的弱點和安全漏洞因而落入有心人的手中，利用於犯罪或幫助他人犯罪，將會對資訊安全形成極大威脅。再者，把其他公司開發的軟體弱點在市場上交易，可能也會引發道德與合法性的問題。 WSLabi於瞭解這項做法可能引起侵害著作權(重製、散布、販賣軟體等行為)、營業秘密與犯罪防治等法律上的爭議及國家安全的問題後表示，他們將會審慎地過濾選擇買主，不會將研究之結果出售予犯罪者或敵國政府。雖然如此，他們的說法仍引起質疑，畢竟判斷買主是否為善意或確定身份並非易事。
全美各州醫療委員會聯合會發布人工智慧（AI）治理指引，並要求醫師為AI之利用結果負最終責任全美各州醫療委員會聯合會（The Federation of State Medical Boards, FSMB）於2024年4月發布「引導人工智慧以負責任與符合倫理方式融入臨床實務」（Navigating the Responsible and Ethical Incorporation of Artificial Intelligence into Clinical Practice）指引，明確概述醫師於利用AI協助提供照護時可採取之步驟，以履行其倫理與專業職責，期能藉此降低對患者造成傷害之風險；本指引之特色在於，其要求醫師為AI之利用結果負最終之責任。 FSMB 向各州醫療委員會與其他利害關係人所提供之原則與建議如下，以支持對包含AI之臨床照護進行負責任與符合倫理之監管： （1）透明度與揭露（Transparency and Disclosure）： 應要求維持於醫療照護領域使用AI之透明度；各州醫療委員會應制定明確之指導方針，向患者揭露AI之使用情況，其有助於患者與醫師之理解，但不會造成不必要之行政負擔；FSMB 應制定文件，詳細說明最常用之AI工具之功能與局限性，以協助醫療委員會發揮監管者之角色，並應制定常見問題與最佳實務文件，作為提供照護時利用AI方面關於透明度之資源。 （2）教育與理解（Education and Understanding）： FSMB及其於醫學教育界之合作夥伴，應為醫師、醫療委員會與患者，確認有關醫療照護中AI之結構化教育資源，該等資源應包括協助瞭解AI如何運作、其優點、潛在風險以及對患者照護之影響。 （3）負責任之使用與問責（Responsible Use and Accountability）： 開發人員應協助醫師瞭解何時、以及如何於患者之照護中利用AI工具；選擇AI工具支援臨床決策之醫院系統、保險公司或其他機構應向醫師提供有關AI工具之教育、存取各工具之性能報告，並應設計一個定期檢視工具功效的流程；AI工具應以得使各州醫療委員會能稽核與理解之方式設計，以便適當評估依賴工具輸出結果之醫師是否偏離照護標準（standard of care）；FSMB 應支持各州醫療委員會針對臨床醫師如何負責任、可問責地使用AI之解釋。 （4）公平性與近用（Equity and Access）： 應努力確保所有患者皆能公平地近用AI帶來之好處；FSMB與各州醫療委員會致力於以下原則：醫療人員所提供之照護是公平的、且不受基於種族、民族或其他形式歧視之偏見影響；FSMB應與其他利害關係人一起理解並解決演算法偏差問題。 （5）隱私與資料安全（Privacy and Data Security）： AI工具之開發者必須實施嚴格之保護措施，以保護AI開發與評估時所利用之患者資料，通常情況下應告知患者資料如何被利用，且FSMB應與行業利害相關人一起制定AI系統使用與散布患者資料之政策，包括針對AI開發或評估中使用之患者資料之最低資料保護措施。 （6）監督與監管（Oversight and Regulation）： 各州醫療委員會必須保留對於提供醫療服務時，不當應用AI工具之醫生進行紀律處分之權力，其包括問責議題之考慮，特別是當AI系統變得更加自主時；各州醫療委員會應審查其管轄範圍內如何對「醫療行為」（practice of medicine）進行法律定義，以確保對提供醫療照護、人力或其他方面進行持續之監管監督。 （7）法律法規之持續審查與調整（Continual Review and Adaptation of Law and Regulations）： 各州醫療委員會應在FSMB之支持下，隨著AI之不斷發展，持續檢視與更新與AI相關之指引與法規；政策制定者應考慮AI對基本法律原則的影響，例如醫療行為之定義以及AI對企業醫學實務之影響；FSMB 應建立一個專門團隊，持續檢視與調整AI指引與法規。 本指引指出，AI工具通常無能力取代醫師之專業判斷、道德責任或對州醫療委員會之責任，醫療行為中之關鍵職業責任始終為確保診斷、臨床決策與建議不存在偏差。與用於診斷或治療疾病之任何其他工具或鑑別方法相同，醫療專業人員有責任確保基於證據結論之準確性與真實性，因此於將AI系統用於患者照護前，醫師應以合理努力識別與解決偏差（如虛假或不準確之資訊等）。