美國食品藥物管理局(FDA)為落實食品安全現代法案公布食品安全查檢與風險管理相關規定
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
美國的數位服務推動小組18F（Digital service delivery，18F），因辦公室位於華盛頓特區F街18號而得名。2014年3月由總務署（General Service Administration，GSA）成立，透過業界與政府合作模式，幫助政府機關改善流程及增進效率，其所輔導的專案計畫將實際轉變政府機關提供數位服務及科技產品之運作模式，以達跨部會、機關之整合，並使對公眾的數位服務更便於使用。 18F為幫助美國各機關建造、購買及分享現代數位服務以提升政府的使用者經驗，提供了五項服務：（一）就已存的數位規格（digital component）打造訂製化產品（custom products）；（二）以創新方式購買科技，使各政府能夠獲得更快、更好及產生更好結果的IT服務。詳細服務內容有代寫委外服務建議書（Request For Proposal，RFP）、開發市場利用現代技術購買IT服務、購買開放源代碼（open source code）以提升專案計畫；（三）替政府建造一安全、可擴展的工具與平台，其能更加符合需求並能夠持續為改善以達需求；（四）協助成為數位化組織，不只是增加組織內部數位化能力，更要形成數位習慣並最終促使組織文化改變；（五）透過討論會、設計工作室、指南及文件工作平台，提供及分享18F實際運用的相關現代數位化服務技術，使政府機關能自行複製及使用。 近期知名成果案例發生於加州。在加州，每一年的孩童福利服務案件管理系統超過2萬名社工利用為追蹤管理超過50萬件虐待及忽視兒童案件，若使用過時系統產生風險將無法估計，故加州政府、美國衛生與人群服務部（Department of Health and Human Services，DHHS）即利用了前述相關服務，與18F共同重新設計該系統的採購流程。從2015年11月至2016年10月，合作建立新系統不到1年的時間，導入了契約文件之簡化、模組化（modular）契約之合併、敏捷性開發（agile development）、使用者中心之設計及開放源（open source）之實踐。 首先，代寫委外服務建議書，18F於其中展示如何將專案計畫為模組化，亦即別於過往採購的傳統模式，非尋找單一開發商去建置整個已預設需求的系統，透過分離的方式，找尋不同開發商以更符合實際需求，亦能避免時間金錢的浪費，降低遲約或違約之風險。再者，聚集可能符合資格的供應商，邀請眾供應商建造以開放源代碼（open source code）方式的原型（prototype）。透過此一過程的激盪，18F從中協助評估所提出的原型、技術等，以了解供應商如何提出及是否符合使用者中心的設計。同時也能減少政府與供應商雙方的招標時間及行政成本。最後，為使加州政府機關能自行複製及使用相關現代數位化服務技術，18F示範敏捷軟體開發（agile software development）專案計畫。從中加州政府不僅瞭解如何為風險評估，且思考相關技術部門於專案計畫中的角色定位。 面臨現代化數位服務，在美國，聯邦與州政府都面臨極大挑戰。18F介入發展新模式，更能達實際需求，亦為內化之協助，利於政府自行發展其他數位服務。18F與加州政府合作之案例，或許能為國家發展數位服務運作之借鏡。
科技產業申請租稅減免 國稅局：申報浮濫高科技企業申請促產條例相關租稅減免浮濫，尤其是在可享高額抵減的研發項目上，爭議最多。實務上，人才培育的投資抵減減稅空間較少，頂多幾十萬元或幾百萬元，但研發投資抵減最高可達幾十億元，因此常見的爭議也最多。由於研發費用可提列為費用、又可抵稅，對企業來說效益很高，因此很多公司都先申報為研發費用，等被國稅局查到再說；另將製造、銷售費用列為研發費用的情形不勝枚舉。 依照公司研究與發展及人才培訓支出適用投資抵減辦法審查要點第１點附表，研發支出只有包括全職研發人員薪資等九種支出才能抵減，而且業者須附薪資表及證明文件證明，才能減稅。但因為研發誘因優渥，企業總是先報再說，因此行政法院投資抵減的相關訴訟，十之八九都是國稅局勝訴。根據公司研究與發展及人才培訓支出適用投資抵減辦法第５條規定，公司的研發支出，在同一課稅年度內得按百分之三十抵減當年度應納營所稅額；支出總金額超過前二年度研發經費平均數者，超過部份得按百分之五十抵減當年度應納營所稅，當年度營所稅額不足抵減者，得在以後四年度營所稅額抵減。 國稅局提醒，申請研發減免企業必須提供研究計畫等證明，否則舉證不足反將被國稅局要求補稅，恐衝擊公司當年獲利。一般來說，適用投抵減稅金額愈高的公司，也愈常被選案查核，確保公司沒有僥倖逃稅心理。如果投抵項目涉及大陸地區，像是人才培訓支出，則應依臺灣地區與大陸地區人民關係條例第２４、２５、２５條之１條等法令規定，經主管機關核准，否則也將遭國稅局剔除補稅。
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）。
美國州隱私法要求企業揭露資訊 企業應如何平衡隱私法與營業秘密的衝突美國目前沒有聯邦的隱私法，由各州訂定州隱私法、產業隱私法，要求企業應揭露資訊以提升資訊透明度，然而隱私法要求企業揭露的資訊多涵蓋了企業的營業秘密。美國華盛頓州州長於2023年4月27日簽署《我的健康資料法（My Health My Data Act）》的州隱私法，其將消費者的健康資料廣義定義為「與消費者有關或具合理關聯的個人資料，可用於識別消費者過去、現在或未來的物理或心理健康狀況」，例如醫療相關資料、患者接受醫療服務的精確地理位置、透過非健康資料可推斷得出的資料。「非健康資料可推斷得出的資料」，如零售業者蒐集消費者近期採購的訂單內容（非健康資訊），並透過AI機器學習分析得出消費者可能懷孕的比例及預產期，藉此對該消費者投放零售業者的嬰幼產品的個人化廣告。 於《我的健康資料法》廣義定義「健康資料」下，導致消費者可要求企業提供的資料可能涵蓋了「企業長期累積之消費者使用資料、經演算法分析運用之消費者使用資料、共享消費者資料的第三方企業名單」等企業認為屬於其營業秘密的資料。 為平衡隱私法的資訊透明度及企業想保護其營業秘密，建議企業可先採取： 1.使公司的智財部門與資料保護部門合作，確保公司人員對公司營業秘密標的及範圍的認知一致，並盤點企業所有的營業秘密以製作、持續更新營業秘密清單。 2.企業在揭露受營業秘密保護的資料給消費者前，先與消費者簽訂保密契約，並參考前述營業秘密清單約定契約之保密範圍。 如企業欲採取更完備的營業秘密管理措施，建議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》。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）。