歐盟公布2016年歐洲創新計分板報告
為確保各會員國能有效執行歐盟科研架構計畫(Horizon 2020)，歐盟執委會每年針對各會員國整體創新能力及研發活動進行評估，據此研提創新競爭力排名，並定期公布歐盟創新計分板報告(European Innovation Scoreboard, EIS)。而觀諸最新公布2016歐盟創新計分板報告((European Innovation Scoreboard 2016)，可歸納以下三項要點：
(一) 2016歐盟創新研發能力成長趨緩
由於研發資金政策之限制以及英國脫歐影響下，相較於去年(2015)歐盟創新計分板報告(European Innovation Scoreboard 2015, EIS)之統計，今年度(2016)歐盟整體之創新研發能力成長趨緩。
(二) 2016創新研發先驅仍為瑞典，部分國家仍有大幅度之成長
而今年之歐盟創新計分板報告在整體創新競爭力排名上，第一名仍為瑞典，其次則為丹麥，芬蘭，德國和荷蘭。而相較於去年之排名，拉脫維亞、馬爾他、立陶宛、荷蘭等國家則有顯著之成長。
(三) 在個別指標項目中，會員國創新表現亦有不同
此外，獨立創新指標項目中，各會員國亦有不同之創新表現，例如：在「創新人力資源」及「學術研究項目」中，由瑞典榮獲最具競爭力之國家；而在「創新財政環境」項目中第一名為芬蘭；「創新私人投資」、「創新網絡」及「中小企業創新」等三大項目中，則分別由德國、比利時及愛爾蘭奪冠。
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
European Innovation Scoreboard 2016, EUEOPEAN COMMISSION, http://ec.europa.eu/DocsRoom/documents/17822 (last visited Dec.16, 2016).
European Innovation Scoreboard, EUEOPEAN COMMISSION, http://ec.europa.eu/growth/industry/innovation/facts-figures/scoreboards_en(last visited Dec.16, 2016).
美國加州議會於2018年9月7日通過Asilomar人工智慧原則決議（23 Asilomar AI Principles, ACR-215），此決議表達加州對於「23條Asilomar人工智慧原則」之支持，以作為產業或學界發展人工智慧、政府制定人工智慧政策之指標，並提供企業開發人工智慧系統時可遵循之原則。依此法案所建立之重要指標如下： （1）於研究原則上，人工智慧之研究應以建立對於人類有利之人工智慧為目標。 （2）於研究資助上，人工智慧之研究資助應著重幾個方向，如：使人工智慧更加健全且可抵抗外界駭客干擾、使人工智慧促進人類福祉同時保留人類價值以及勞動意義、使法律制度可以順應人工智慧之發展。 （3）於科學政策之連結上，人工智慧研究者與政策擬定者間應有具有建設性且健全之資訊交流。 （4）於研究文化上，人工智慧研究者應保持合作、互信、透明之研究文化。 （5）於安全性上，人工智慧研究團隊應避免為了研究競爭而忽略人工智慧應具備之安全性。 （6）人工智慧系統應該於服務期間內皆具備安全性及可檢視性。 （7）人工智慧系統之編寫，應可使外界於其造成社會損失時檢視其出錯原因。 （8）人工智慧系統如應用於司法判斷上，應提供可供專門人員檢視之合理推論過程。 （9）人工智慧所產生之責任，應由設計者以及建造者負擔。 （10）高等人工智慧內在價值觀之設計上，應符合人類社會之價值觀。 （11）高等人工智慧之設計應可與人類之尊嚴、權利、自由以及文化差異相互調和。 （12）對於人工智慧所使用之資料，其人類所有權人享有擷取、更改以及操作之權利。 （13）人工智慧之應用不該限制人類「客觀事實上」或「主觀知覺上」之自由。 （14）人工智慧之技術應盡力滿足越多人之利益。 （15）人工智慧之經濟利益，應為整體人類所合理共享。 （16）人類對於人工智慧之內在目標應享有最終設定權限。 （17）高等人工智慧所帶來或賦予之權力，對於人類社會之基本價值觀應絕對尊重。 （18）人工智慧所產生之自動化武器之軍備競賽應被禁止。 （19）政策上對於人工智慧外來之發展程度，不應預設立場。 （20）高等人工智慧系統之研發，由於對於人類歷史社會將造成重大影響，應予以絕對慎重考量。 （21）人工智慧之運用上，應衡量其潛在風險以及可以對於社會所帶來之利益。 （22）人工智慧可不斷自我循環改善，而可快速增進運作品質，其安全標準應予以嚴格設定。 （23）對於超人工智慧或強人工智慧，應僅為全體人類福祉而發展、設計，不應僅為符合特定國家、組織而設計。
全球首宗 GCP 中藥上市全球首宗通過西方臨床試驗的中藥新藥將在台上市，結合台灣、新加坡與大陸三地資金與技術發展出來的紅麴萃取藥物「壽美降脂一號」，本月十七日正式獲得國內衛生署中醫藥委員會許可通過，成為全球第一項符合西醫「優良臨床規範（ GCP ）」，獲准進入市場的複方植物用藥。 由於中藥複方治療的特性和西藥單一成分的結構有很大的不同，縱使美國過去曾投入相當多資源進行中草藥研發，但是至今並未有任何一項藥物完成三期臨床試驗，因此「壽美降脂一號」能通過衛生署的新藥審核，不僅對中藥界而言是一項破冰之舉，對我國新藥臨床也算是一大突破。「壽美降脂一號」是由新加坡華僑銀行子公司維用科技出資，由北京大學研發團隊從兩百多種紅麴中，篩選出特殊菌株後，授權台灣公司進行膠囊的開發。為了這項中藥新藥的核准許可，開發公司彥臣生技總計投入三年半時間，在中國醫藥大學附設醫院院長林正介主持下，完成第三期臨床試驗。中醫藥委員會及醫藥品查驗中心（ CDE ）為了慎重起見，又花了一年半時間審查，今年終獲得中醫藥委員會通過許可。 國內目前用來治療心血管疾病的降血脂化學藥物共有六種，一年市場規模三十五億元，其中最普遍的史塔汀（ Statin ）被發現有少數過敏副作用，紅麴萃取而成的「壽美降脂一號」，其目的就是為了突破化學藥物所產生的副作用。彥臣生技目前僅掌握「壽美降脂一號」的台灣銷售權，短期內可進一步獲得日、韓兩地市場銷售權，母公司維用科技已計劃利用台灣臨床試驗成果，進一步向美國 FDA 叩關。為了執行 GCP ，彥臣生技已自行開發一套中藥標準化的平台技術，該公司將和維用科技洽談技術授權，爭取進入美國市場機會。
日本公平交易委員會公布資料市場競爭政策檢討會報告書，提出建構資料市場公平競爭環境之政策建議日本公平交易委員會（公正取引委員会）於2021年6月25日發布關於資料市場競爭政策檢討會（データ市場に係る競争政策に関する検討会）報告書。所謂資料市場，不僅指資料從產出、蒐集、整理儲存（蓄積）、加工、分析到利用等各階段的交易，尚包含向終端使用者提供相關商品或服務。其類型包含企業經營所產出的「產業資料」（産業データ），以及與個人相關的「個人資料」（personal data，原文為パーソナルデータ）。近年來，數位平台型業者參與資料市場、活用資料經營相關商業活動的情形漸增。同時，資料不同於傳統交易客體，具備以下特徵：（1）技術上容易複製；（2）無法建立排他性佔有；（3）需透過累積與解析方能創造其價值；（4）可藉由累積使用資料持續優化產品機能。而累積大量資料的數位平台業者，亦可能藉此形成獨占、寡占、排除其他競爭者等。 基此，本報告書針對此一競爭秩序現況，提出以下建議： 建構鼓勵新業者加入資料市場的機制：應充分考量各潛在參與者之需求，同時留意利用資料之事業退出市場經營時，不應對使用該事業服務的個人造成不利益。 針對產出資料之行為建立獎勵機制，同時促進業界自由且易於取用資料。 區分各企業經營共通事項之協調領域、以及企業間各自專業化經營之競爭領域。就前者提供共通性指引與開放行政保有資料供利用，對後者則須管制妨害公平競爭之行為。 確保資料可攜性，與不同系統間的互通性（interoperability，原文為インターオペラビリティ），讓使用者容易轉換其所利用的平台服務。 優化關於個資利用的說明義務內容，尤其針對平台在不知情下蒐集資料的情形，應額外規範業者採取相應配套措施，避免造成當事人不利益。 就數位平台形成的市場寡占與資料獨占蒐集問題，可考量採取令其他業者能公平取用資料之措施。
NIH公布最新GWAS基因型與表現型數據資料庫分享近用方針經過了一整年向各界諮詢與彙整各方意見後，美國國家衛生研究院（NIH）於今年8月底，公布其所資助之GWAS基因型與表現型數據資料庫（genotype-phenotype datasets）之分享近用方針。此方針希望在保障研究參與者的個人隱私前提下，協助科學研究社群取得相關基因數據資料。GWAS數據資料對科學有顯著的幫助，並具有龐大的潛在公共利益，然而，提供個人的基因型與表現型資料進行科學研究，涉及個人隱私與秘密之保護，故具有高度的敏感性而受到大眾關切。 因此，NIH在訂定這項方針時，為了搜集各方意見，首先於去年5月，宣布計畫更新GWAS的數據資料分享政策，後於去年8月公開徵詢大眾對方針之意見，次又依據所蒐集之各方意見，於去年12月針對此分享政策舉辦會議進行討論，根據這些討論所形成之共識，併同NIH內部討論之結果，最後形成此項分享政策。 方針中指出，如何在促進科學研究之目的，與保護相關參與人的權利間取得平衡，是相當重要的議題，故本方針分別對研究人員近用之程序、基因數據資料的處理與參與者權利之保護進行詳細規範。舉例來說，本方針要求欲近用資料庫的研究人員，提供其研究必須使用此資料庫的書面說明資料；另外也會對所有存放在資料庫的數據資料進行去個人化處理，使該項資訊無法再以技術判別，並使用隨機方法加密，以確保參與者的隱私與保密資料不遭外洩。根據NIH表示，此方針雖然僅是對GWAS數據資料庫的近用作規範，但未來亦有意將其作為近用其他類似資料庫的規範參考架構。