美國食品藥物管理局(The Food and Drug Administration,簡稱FDA)於2014年7月更新並公布了醫療器材上市前許可(premarket notification)的指引(guidance)(該指引名稱為510(k) Program: Evaluating Substantial Equivalence in Premarket Notification Guidance for Industry and Food and Drug Administration Staff,以下簡稱510(k)指引),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。此指引主要是讓業界及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,但可供醫材業者更清楚FDA所重視的審查程序及內容。
歐盟對醫療器材上市前之審查亦有相關指令,分別為一般醫療器材指令(Medical Device Directive,簡稱MDD)、活體植入醫材指令(Active Implantable Medical Devices Directive,簡稱AIMDD)及。歐盟規定醫療器材在上市前,必須符合上市前所規定之內容以正當在歐盟、歐洲經濟地區(European Economic Area)及瑞士市場販售使用。然而特別的是,不同於美國上市前的醫療器材由主管機關FDA進行審查,歐洲藥物管理局(The European Medicines Agency of the EU)並不參與醫療器材的審核程序,而是交由歐盟會員國的私人認證機構對醫療器材做評估。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
歐盟執委會於2021年7月14日公布一系列有關再生能源、能源效率、交通運輸、財稅政策、碳交易機制等議題之立修法提案。提案目的是希望整體制度能更加有助於歐盟氣候法(European Climate Law)中所設定減碳目標達成,於2030年減少相當於1990年55%的排碳量,故被稱為「Fit for 55」。 執委會為達成減碳目標,具體提案內容如下: (1)能源效率:修正《能源效率指令》(Energy Efficiency Directive),設定2030年能源消耗減少36~39%目標,並要求每年更新公部門建物至少3%,以提升能源效率; (2)再生能源:修正《再生能源指令》(Renewable Energy Directive),目標增加2030年的再生能源使用比例達現在的40%; (3)交通運輸:於陸路運輸,透過修正《小客車與輕型商用車新車二氧化碳排放規則》(Regulation setting CO2 emission standards for cars and vans),針對出廠新車制定2030年汽車55%、廂型商用車50%、2035年所有新車100%之減碳目標,並配合《替代燃料基礎設施規則》(Alternative Fuels Infrastructure Regulation)之修正,明訂高速公路每60公里設置充電站、150公里設置加氫站,以提供低碳運具之需求;於空運,歐盟航空永續燃料倡議(ReFuelEU Aviation Initiative),要求航空能源供應商增加永續燃料比例;針對海運,則透過歐盟海事燃料倡議(FuelEU Maritime Initiative),針對結合永續燃料與零排放科技的結果進行模擬,並設定最高排碳量。 (4)財稅政策:制定《碳邊境調整機制》(Carbon Border Adjustment Mechanism),針對被選定的目標產品(包含:水泥、電力、肥料、鋼鐵、鋁)訂定碳價格,於其自境外輸入時課徵稅費,以解決碳洩露問題;修正《能源稅指令》(Energy Taxation Directive),調整能源相關產品稅收計算方式、刪除不合時宜的規定,透過稅收調整能源使用之誘因,以貼近減碳需求。 (5)碳交易機制:修正《溫室氣體排放交易指令》(EU Emission Trading System Directive)擴大碳交易機制適用對象,納入海運、燃料供應中心,同時要求會員國應將碳交易所得,全數用於氣候能源相關計畫,以補足當前財務上的缺口。 總結而言,歐盟「Fit for 55」政策為使整體制度更符合2030年55%的減碳目標,透過個別部門減碳目標之設定、替代燃料之推動、財政誘因之調整等三種手段,希望多方面對減碳做出貢獻,以加速減碳的進程。
美國參議院於2015年4月針對patent troll提出PATENT Act法案美國參議院於2015年4月底針對抗衡美國patent troll提出法案,該法案名為the Protecting American Talent and Entrepreneurship (PATENT) Act。希望能制止美國近年來濫用美國專利系統制度,造成許多不必要之專利訴訟案件等情形。 該法案指出,許多濫用之專利訴訟案不僅發生在大公司,許多中小公司也受到patent troll的侵擾,也許即使不著名的專利訴訟案也會花費被告方非常大筆之金額。法案內容指出,提起專利訴訟方需要清楚定義該專利的聲明(claim)及何種產品或是過程侵權,及其侵權之方法等。另外,勝訴方可以提出敗訴方在訴訟過程中所花費的費用並不客觀上合理等聲明。美國政府於2015年5月初表示支持該項提案,且認為該法案是合理且可理解的法案(common-sense legislation),並希望能於今年簽訂通過該法案於國家專利法中,讓美國專利法系統不受到patent troll的氾濫使用。 美國眾議院於2015年5月底又針對PATENT Act法案做出修正,希望在打擊專利蟑螂時,又不至於過度保護AIA,而造成專利權人泛濫使用AIA保護而矯枉過正。主要的法案修正內容包括: 1.限制PTAB過度檢視專利有效性的範圍。PTAB為了防止過多的專利訴訟,對於專利的有效性較謹慎檢視,因而相對的判定許多專利無效。此法案要求PTAB的審查標準需與地方法院檢視專利有效性的標準相同,以避免過度不合理的專利無效決定。 2.專利權人若要聲訴原告的專利無效需具有大量且具體的證明,證明專利的無效性。若專利權人提出無理由的專利訴訟,即造成濫用專利權人權利的情形,該法案規定,其可對其律師相關的懲罰。 3.若專利權人像PTAB提出對方的專利無效,PTAB僅需一個成員來決定是否構成審視該專利有效性的決定。 提出這些修改法案,主要希望在打擊專利訴訟濫用的同時,又不會過度的保護專利權人而可能夠成不中立的結果。
德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南(Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen),旨在提升企業數位化與社會責任,並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議: 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時,必須將影響評估列入開發流程,並列為公司應遵守的道德倫理守則,以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義,企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息,並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此,企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下,可能會增加理解性和可追溯性難度,但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中,應特別關注並進一步討論。另外,透過教育及使用說明協助及控制功能,教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段(演算法,機器學習,AI)。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外,應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外,例如透過幫助頁面,儀表板或部落格,解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策,使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施,使用戶理解是否及如何使用相關演算法,此可能包括使用自動化決策,使用特定資料組和使用技術的目的,亦即使用戶對演算法,機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估,目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言,將可帶來巨大的利益,因此應該充分利用。例如,人工智慧可降低語言障礙,幫助行動不便的人可更加獨立自主生活,改善醫療診斷,提升能源供應效率,甚至是交通規劃和搜索停車位,都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展,應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間,同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要,但應兼顧受影響者的利益,並與廣大公眾利益找出妥協平衡點,且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時,應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如,可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分,必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同,資料不完整或錯誤,將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭,如果可能的話,只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此,確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況,特別是在自我學習系統中資料引入的標準,並根據錯誤來源進行檢查,且儘可能全面記錄,針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法,機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要,在開發預期用途的演算法時必須納入考量,對員工應針對道德影響進行培訓,並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題,並特別注意資料饋送,以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程,例如在車輛的自動控制或醫療診斷中,應設計成由責任主體保留最終的決策權力,直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任,並非透過對方法的無條件追踪來實現,而是經過仔細測試,學習和記錄來實現
國際海事組織海事安全委員會決議於2025年前制定非強制性自駕船國際章程國際海事組織(International Maritime Organization,下稱IMO)於2022年4月20日至29日於線上召開為期9天的海事安全委員會(Maritime Safety Committee,下稱MSC)第105屆例會,會議重點係咸稱之自駕船——亦即海上自動化水面船舶(Maritime Autonomous Surface Ship,下稱MASS)之航行與操作規則。本屆會議總結並延續了MSC近年針對MASS的工作,包括2018年提出MASS實驗框架規範,以及2021年提出MASS法制框架評估等。本屆會議除了賡續規劃MASS的法制路線圖(Roadmap)外,鑒於船舶相關智慧科技快速發展,MSC決議於2025年之前,針對各級MASS制定非強制性(voluntary)之章程及規定後,蒐集各國的實務經驗與意見,再於2027年將其轉為強制性(mandatory)的規定,以於2028年生效並適用於IMO全體會員國。 部分會員國(例如日本)從造船技術出發,建議未來的MASS指南與規範內容應全面覆蓋船舶的設計、建造、系統、設備的功能要求。挪威則建議應按第103屆會議所盤點之法規,優先處理「人員」相關議題,包括船員、船長及遠端操作員的資格,以及當值與行為準則等。韓國則建議,即便是等級最高的全自駕船,亦不可能全面取代人為操作,因此MASS的法制應以「人機協同」為基礎,方能合乎SOLAS公約與IMO促進海上航行安全的目的及宗旨。最後,各國亦擬議將MASS規範優先適用於「貨船」,而非「客船」。本屆會議顯示IMO已加快MASS法制工作的進程並規劃具體之立法期程,我國除了在《無人載具科技創新實驗條例》建立的監理沙盒下已有兩件自駕船實驗案,未來勢必需要對接國際海事規範,航政機關實須提前因應及規劃。