歐洲專利局(European Patent Office,簡稱EPO)與俄羅斯聯邦知識產權局(Russian Federal Service for Intellectual Property,簡稱ROSPATENT)啟動專利審查高速公路(Patent Prosecution Highway,簡稱PPH)計畫,自今(2017)年2月1日至2020年1月31日起試行三年。專利申請人向EPO或ROSPATENT提出全部或部分相同的技術內容,至少有一個請求項經過其第一申請局(Office of First Filing,簡稱OFF)核准,即可以相關檢索或審查文件提供予第二申請局(Office of Second Filing,簡稱OSF)參考,同時請求此對應的專利申請案加速審查。
事實上,EPO這幾年已展開一系列的專利申請加快審查程序,除了在世界五大專利局(簡稱IP5,包含歐洲以及韓國、中國大陸、美國、日本),亦基於專利合作條約(Patent Cooperation Treaty,簡稱PCT)國際專利申請的架構,已與澳洲、加拿大、哥倫比亞、以色列、墨西哥、新加坡以及俄羅斯等國家進行PPH計畫,另後續也同意與馬來西亞和菲律賓的PPH合作協議(目前尚未啟動),由此可見EPO相當積極促成多國PPH程序以減少雙方專利局重覆審查作業並增進資源的有效利用。
對於專利申請人而言,因應企業全球化經營的思維及國際專利申請佈局策略,考量屬地主義侷限於當地申請才能取得權利保護的情況下,透過各國專利局雙方簽署PPH協議得以較快獲得審查結果。然而,就算相同的技術內容,並不一定保證OSF依循OFF核准其可專利性,建議尚須注意各國專利審查制度的差異性。
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為防止新冠肺炎之傳播,欲入境歐盟的旅客被要求提供各式健康證明文件,然而在判斷該文件的真實性時,缺乏標準化的格式,導致旅客在入出境歐盟時產生各種問題,也容易產生欺詐或偽造文件的風險。為解決上述問題,歐盟委員會於2021年3月17日表示將推出「數位綠色證書」(Digital Green Certificate),證書分為三種,分別是:「已接種新冠肺炎疫苗證書」、「新冠肺炎檢測結果呈陰性證書」及「已從新冠肺炎痊癒證書」。透過綠色數位證書,希望能解決歐盟在疫情期間,各成員國人員入出境之安全問題。此證書預計將於所有歐盟成員國間通用,並對冰島、列支敦斯登、挪威和瑞士開放。 證書將免費以數位或紙本兩種形式提供,證書上之QR碼中將包含旅客必要個人資訊:姓名,出生日期,簽發日期,有關疫苗、檢測、恢復等等,並含有數位簽名,以確保證書之真實性及安全性。歐盟委員亦將成立一項計畫,使成員國開發特定的驗證軟體,以驗證某證書是否為歐盟所核發。 數位綠色證書不具強制性,將由成員國各自決定具體執行措施,且各成員國對持有數位綠色證書之旅客應公平待之,例如:成員國若接受某非數位綠色證書之疫苗接種證明而得免除某些檢疫或隔離,在相同條件下,成員國亦應接受數位綠色證書發出之疫苗接種證書而同樣免除該項檢疫或隔離。然而,歐盟目前僅接受下列四種被歐盟許可之疫苗:輝瑞(BioNTech Pfizer)、莫德納(Moderna)、AZ(AstraZeneca),及楊森製藥(Janssen Pharmaceutica),其他疫苗目前不被認可。此外,委員會並保證,持證人之個資並不會被成員國所留存。
金融穩定委員會報告指出金融領域採用AI之模型、資料品質與治理風險.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告,探討人工智慧(Artificial Intelligence, AI)在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響,分析相關風險並提出建議。 報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處,但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性(Vulnerability),進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括:「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」,以及「模型風險、資料品質和治理」。 在模型風險、資料品質與治理中,廣泛應用AI可能導致模型風險上升,因某些模型難以驗證、監控及修正,且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外,在大型語言模型(Large Language Model, LLM),大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性,使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型(Pre-trained Model)中,金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉,進一步增加管理難度。 若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源,模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰,包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。 報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測,評估現行金融政策框架是否充分,並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形,並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外,主管機關可考慮利用監督科技(SupTech)及監管科技(RegTech)等AI驅動工具強化監管效能,以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。
澳洲修正《澳洲消費者法》,強化數位交易之消費者保護澳洲國會(Parliament of Australia)於2026年7月6日通過《競爭與消費者法不公平交易行為》修正案(Competition and Consumer Amendment (Unfair Trading Practices) Act 2026),修正澳洲全國性之消費者保護規範《澳洲消費者法》(Australian Consumer Law, ACL),針對暗黑模式(dark patterns)、滴漏式定價(drip pricing)及自動續訂等消費者保護議題增訂相關規範,並將自2027年7月1日起施行。 本次修法重點如下: (1)禁止暗黑模式:禁止業者以不當方式誘導消費者交易,例如隱匿重要資訊、以複雜或模糊方式呈現資訊,或透過網頁設計影響消費者選擇等。 (2)防範滴漏式定價:要求業者於交易之初一併揭露基本價格、其他費用及其計算方式,避免業者於交易過程中陸續揭露其他費用,使消費者難以事先掌握實際交易價格。 (3)自動續訂:要求業者於消費者訂閱前,清楚說明收費方式、訂閱期間、自動續訂及取消方式等資訊,並簡化取消程序;提供線上訂閱服務之業者,亦須提供線上取消管道。 新法施行後,預期能進一步保障消費者自主選擇權,提升交易資訊透明度,並降低因資訊不完整或交易設計而影響消費者判斷之情形,以強化數位交易之消費者保護。